Soy un matemático y experto en machine learning que se especializa en estudiar datos climáticos (datos históricos, observados y proyectados GCM/CMIP6). Mi trabajo se centra en desarrollar pipelines de machine learning confiables para predicción, downscaling y pronósticos.
Lo que ofrezco
- Limpieza de datos, preprocesamiento y análisis exploratorio
- Ingeniería de características y análisis de importancia de variables
- Construcción y comparación de múltiples modelos de ML (XGBoost, SVM, ANN, Random Forest, etc.)
- Corrección de sesgos (lineal, mapeo de cuantiles, métodos delta, basado en ML)
- Downscaling de proyecciones climáticas para escalas locales/regionales
- Modelado en conjunto (Media aritmética, IWM, etc.)
- Pronóstico de impactos climáticos futuros (por ejemplo, temperatura, precipitación, predicción de rendimientos)
- Visualizaciones avanzadas (diagramas de Taylor, diagramas de caja, tendencias de series temporales, mapas espaciales)
¿Por qué elegirme?
- Sólido respaldo académico en Matemáticas y Ciencia de Datos
- Experiencia con datasets climáticos CMIP6, ECMWF, ERA5 y observados
- Hábil en Python (Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Enfoque orientado a la investigación, ideal para proyectos, publicaciones o insights empresariales
Si tienes requisitos específicos, no dudes en contactarme antes de hacer tu pedido.