Haré modelado estadístico, ml y ciencia de datos en Python
Analista de datos, tutor de matemáticas, Python, estadísticas, ML bayesiano, graduado de NYU Math
Acerca de este Servicio
Construyo modelos estadísticos y soluciones de aprendizaje automático basados en matemáticas rigurosas.
Formación: Maestría en Matemáticas del Courant Institute de NYU, especializada en probabilidad, optimización y métodos numéricos.
Qué entrego:
- Análisis exploratorio de datos con visualizaciones claras y resúmenes estadísticos
- Modelos de ML a medida (clasificación, regresión, clustering, inferencia bayesiana)
- Simulaciones de Monte Carlo y modelado probabilístico
- Código en Python limpio y documentado (notebooks de Jupyter o scripts)
Herramientas: Python, NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, JAX, Matplotlib
Cómo funciona: Envíame un mensaje con tu conjunto de datos y la descripción del problema. Evaluaré el alcance y confirmaré el paquete adecuado antes de que hagas el pedido.
Todos los entregables incluyen código fuente y una explicación escrita de la metodología y los resultados.
Lenguaje de programación:
Python
•
R
•
MATLAB
•
SQL
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
TensorFlow
•
Excel
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Con qué formatos de datos trabaja?
CSV, Excel, JSON, bases de datos SQL y la mayoría de formatos de datos estructurados. Si tus datos están en otro formato, envíame un mensaje y lo confirmo.
¿Proporcionas el código fuente?
Sí. Todos los paquetes incluyen cuadernos de Jupyter documentados o scripts de Python.
¿Qué pasa si mi proyecto no encaja en un paquete?
Envíame un mensaje antes de pedir. Evaluaré el alcance de tu proyecto y te enviaré una oferta personalizada con el precio y el plazo adecuados.
¿Puedes ayudar con proyectos académicos o de investigación?
Sí. Tengo experiencia en modelado estadístico, métodos de Monte Carlo e inference bayesiana en contextos de investigación. Entrego trabajos con documentación clara de la metodología.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu conjunto de datos (o acceso a él), una descripción del problema que quieres resolver y cualquier requisito específico para el formato de salida.

