Trabajaré en proyectos r,SAS y python.

Los datos son, sin duda, la nueva era, y contar con las mejores técnicas de análisis de datos permite una toma de decisiones fiable en diferentes organizaciones o empresas. Existen numerosos métodos estadísticos que permiten interpretar los datos. Entre los enfoques estadísticos comunes que utilizan los investigadores se encuentran el análisis descriptivo, el análisis exploratorio, el ANOVA, el MANOVA, la regresión, el análisis de correlación, los metaanálisis, el análisis de procesos, el aprendizaje automático (ML) como SVM, los árboles de decisión, los RF (bosques aleatorios) y otros algoritmos de aprendizaje automático. La buena noticia es que software estadístico avanzado como R cuenta con paquetes estadísticos personalizados como MASS, tidy verse, e1071, ggplots, etc., que facilitan enormemente el análisis de cualquier tipo de datos. El software estadístico R también proporciona herramientas de visualización fiables como R-shiny. Además, facilita la presentación mediante R-markdown o R slides.

Tengo una amplia experiencia no solo en análisis y modelado de datos, sino también en el uso competente de R para realizar diferentes análisis estadísticos, por ejemplo:

1. Creaciones de modelos de aprendizaje automático
2. Manipulación de datos
3. Análisis descriptivo
4. Análisis exploratorio de datos
5. Análisis de varianza
6. MANOVA
7. Regresión
8. SVM
9. RF
10. Modelado predictivo
11. Clasificación de datos