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Construiré modelos predictivos de machine learning para riesgo de crédito y fraude
Soy un estudiante apasionado que se especializa en finanzas cuantitativas, ciencia de datos y aprendizaje automático. He desarrollado proyectos personales relacionados con trading algorítmico, modelad...
Acerca de este Servicio
Deja de perder ingresos por fraude y clientes que incumplen pagos.
Si gestionas una startup fintech, una plataforma de préstamos o un negocio de comercio electrónico, los sistemas tradicionales basados en reglas ya no son suficientes. Necesitas modelos que aprendan de tus datos para predecir el riesgo antes de que ocurra.
Construyo modelos predictivos de Machine Learning personalizados adaptados a tus datos financieros.
Como ingeniero en Ciencias de la Computación con una sólida formación en Quant y AI/ML, no solo ejecuto scripts básicos. Limpio datos tabulares desordenados, desarrollo características y entreno modelos estadísticos robustos que te proporcionan puntuaciones de riesgo accionables.
Lo que puedo construir para ti:
- Modelos de detección de fraude: Identifica transacciones anómalas con precisión.
- Puntuación de crédito alternativa: Predice el riesgo de incumplimiento de préstamos usando historial de transacciones o comportamiento del usuario.
- Churn de clientes: Predice qué clientes de alto valor podrían abandonar.
Mi stack tecnológico:
- Python, Pandas, NumPy
- Scikit-Learn, XGBoost, Random Forest
- Jupyter Notebooks y FastAPI
Nota: Mantengo estricta confidencialidad de los datos. Tus datos históricos de negocio están seguros.
¡Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para discutir tu conjunto de datos!
Lenguaje de programación:
Python
•
R
FAQ
Traducción automática
¿Es seguro que los datos de mi empresa estén contigo?
Por supuesto. Cumplo con estricta confidencialidad. Además, recomiendo que anonimices o elimines cualquier Información Personalmente Identificable (PII) como nombres, correos electrónicos o números de Seguro Social antes de enviar el conjunto de datos.
¿Cuánta data necesitas para entrenar un buen modelo predictivo?
El machine learning prospera con datos. Idealmente, debes proporcionar un conjunto de datos con al menos unos pocos miles de filas (transacciones históricas, préstamos pasados, etc.) para obtener predicciones confiables. Si no estás seguro de si tu conjunto de datos es lo suficientemente grande o limpio, envíame un mensaje y puedo revisarlo antes.
¿Puedes garantizar una precisión del 100% en detección de fraude o riesgo de crédito?
Ningún científico de datos profesional garantizará nunca un 100% de precisión. Un modelo que afirma eso suele estar "sobreajustado" y fallará en el mundo real. En cambio, me concentro en maximizar métricas que importan para tu negocio, como Precisión y Recall.
¿Qué entregarás exactamente al final del proyecto?
Para el nivel Standard, entrego un Jupyter Notebook completamente comentado con todo el código en Python, pasos de limpieza de datos, entrenamiento del modelo y gráficos de rendimiento. Para el nivel Premium, también entrego un script en Python con FastAPI para integrar fácilmente el modelo en tu app en vivo.
¿Necesito elegir el algoritmo?
¡En absoluto! Solo proporciona los datos históricos y dime qué quieres predecir. Probaré múltiples algoritmos (como XGBoost o Random Forest) y seleccionaré el mejor para tu caso específico.
