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Construiré modelos predictivos de ml para clasificar y pronosticar resultados
Científico de datos en Python, aprendizaje automático y APIs
Científico de datos
Soy un freelancer dedicado enfocado en análisis de datos y aprendizaje automático. Ayudo a los clientes a limpiar, analizar e interpretar datos para extraer insights significativos...
Acerca de este Servicio
Construyo modelos de aprendizaje automático predictivos en Python para clasificación, predicción de churn y detección de fraude usando código limpio, evaluado y explicable. Cada modelo se prueba correctamente y se ajusta a la métrica que realmente importa para tu caso de uso, no solo precisión.
Lo que ofrezco:
- Modelos de clasificación (churn, fraude, riesgo, comportamiento del cliente)
- Comparación de modelos entre Regresión Logística, Random Forest y XGBoost
- Preprocesamiento de datos: limpieza, ingeniería de características, manejo de datos desequilibrados
- Evaluación del modelo con precisión, exactitud, recall, F1-score y visualizaciones
- Explicabilidad del modelo (SHAP) para que entiendas por qué ocurren las predicciones
- Notebooks de Jupyter listos para despliegue
Lo que recibirás:
- Un modelo entrenado y evaluado
- Métricas de rendimiento claras con insights visuales
- Código Python limpio y reutilizable
- Predicciones en el formato que prefieras (CSV/Excel)
Por qué trabajar conmigo:
- Soy honesto sobre los compromisos, explico lo que el modelo puede y no puede hacer
- Entrega rápida y comunicación clara
- Revisiones hasta que estés satisfecho con el resultado
(Envíame un mensaje antes de ordenar para entender tus datos y variable objetivo, y confirmar el enfoque correcto para tu proyecto.)
Mi porfolio
Otros servicios de Ciencia de datos y aprendizaje automático que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Qué tipo de datos aceptas?
Trabajo con CSV, Excel o conjuntos de datos estructurados.
¿Qué tipos de modelos de aprendizaje automático puedes construir?
Puedo construir modelos de clasificación y regresión usando algoritmos como Regresión Logística, Random Forest y XGBoost. Elegiré el enfoque más adecuado según tu conjunto de datos y objetivos.
¿Necesito proporcionar un conjunto de datos?
Sí, lo ideal es que proporciones tu propio conjunto de datos. Si no tienes uno, puedo trabajar con un conjunto de datos público para demostraciones o pruebas.
¿Explicarás los resultados y métricas?
Sí. Explico el rendimiento del modelo usando métricas como precisión, exactitud, recall, F1-score y matriz de confusión, junto con visualizaciones para facilitar la comprensión de los resultados.
¿Puedes manejar conjuntos de datos grandes o desordenados?
Sí. Me encargo de limpiar los datos, manejar valores faltantes y realizar ingeniería de características para preparar conjuntos de datos complejos o desordenados antes de modelar.
¿Recibiré el código en Python para el modelo?
Sí. Entrego código Python limpio y bien estructurado o un Jupyter Notebook para que puedas reutilizar o ampliar el modelo más tarde.
¿Puedes exportar predicciones en Excel o CSV?
Sí, las predicciones pueden entregarse en formato CSV o Excel bajo solicitud.
