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Crearé y desplegaré pipelines de ML con Docker, MLflow y AWS.
Analista de datos: Experto en Python, Pandas, NumPy y Matplotlib
Soy un Data Scientist y tengo experiencia en crear proyectos de principio a fin.
Tengo conocimientos en EDA y Feature Engineering,
entreno modelos y puedo evaluar su rendimiento y precisión analizándo...
Acerca de este Servicio
¿Tienes un conjunto de datos y necesitas un modelo de machine learning funcional que puedas usar en una app, panel o flujo de trabajo empresarial?
Voy a llevar tu proyecto desde datos en bruto hasta un modelo en vivo y desplegado usando prácticas modernas de MLOps, no solo un cuaderno de Jupyter que queda sin usar.
Lo que obtienes:
- Modelo limpio y probado construido con Python, Pandas y Scikit-learn
- Seguimiento de experimentos con MLflow, para que siempre sepas qué versión funciona mejor
- Una API funcional (FastAPI) para que puedas llamar a tu modelo desde cualquier app o sitio web
- Código listo para producción con documentación clara, sin scripts de caja negra
Pila tecnológica: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, MLflow, DVC, Docker, AWS, FastAPI, Git, GitHub Actions
Envíame un mensaje antes de ordenar con una breve descripción de tus datos y objetivo. Así puedo definir el paquete adecuado y darte un plazo honesto antes de comenzar.
Convirtamos tus datos en algo que realmente funcione en producción.
Lenguaje de programación:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Marcos:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos debo proporcionarte?
Cualquier dato relevante para tu proyecto de ML — estructurado (CSV, Excel), no estructurado (texto, imágenes) o una fuente de datos en vivo (API/base de datos). Si no estás seguro de qué necesitas, envíame un mensaje con una breve descripción del proyecto y te diré exactamente qué enviar.
¿En qué formato deben estar los datos?
Los formatos comunes funcionan bien: CSV, JSON, Excel o Parquet para datos estructurados; carpetas de imágenes para proyectos de CV. Si tus datos están en un formato diferente, avísame — generalmente puedo trabajar con ellos o ayudarte a convertirlos.
¿Cómo garantizas la privacidad y seguridad de mis datos?
Solo uso tus datos para el alcance de este proyecto, nunca los comparto externamente y elimino las copias locales después de la entrega final a menos que me pidas que las conserve. Si necesitas un NDA formal, puedo firmarlo antes de comenzar.
¿Compartirás los detalles de mi proyecto con alguien?
No. Los detalles de tu proyecto, datos y código permanecen confidenciales entre nosotros. No comparto trabajos de clientes públicamente a menos que me des permiso explícito (por ejemplo, para mi portafolio).
¿Proporcionas el modelo entrenado o solo la implementación?
Ambos, dependiendo de tu paquete. Puedo entrenar un modelo desde cero usando tus datos, o desplegar un modelo que ya hayas entrenado — solo dime cuál necesitas cuando me envíes un mensaje.
¿Puedes trabajar con un modelo o código que ya tengo?
Sí. Envíame tu código/modelo existente y integraré prácticas de MLOps (Docker, MLflow, CI/CD, etc.) en lo que ya has construido en lugar de empezar desde cero.
¿Qué paquete necesito si solo quiero una API funcional para mi modelo?
El paquete Standard incluye un endpoint REST de FastAPI, así que ese es el punto de partida adecuado para la mayoría de las solicitudes solo de API.
¿Qué pasa si necesito más revisiones que las incluidas en mi paquete?
Se pueden añadir revisiones extras como un gig adicional, o puedo discutir una oferta personalizada si los cambios van más allá del alcance original.
¿Ofreces soporte después de la entrega o es una implementación única?
El paquete Premium incluye 7 días de soporte post-entrega para corrección de errores y pequeños ajustes. Para los paquetes Basic/Standard, se puede organizar soporte adicional por separado si es necesario.
