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Crearé modelos de machine learning y pronóstico en python
Científico de datos, ingeniero en RAG y LLM
Data Scientist e ingeniero de IA, con base en París, con dos maestrías en IA (Universidad de Luxemburgo y DataScienceTech Institute) y certificación en Neo4j.
Cubro toda la cadena: web scraping y ETL...
Acerca de este Servicio
Un modelo que no puede superar a una simple línea base es peor que no tener modelo, porque parece que hay progreso. Primero verifico eso y te digo si la respuesta es no.
He desarrollado pronósticos de demanda y precios dinámicos para un minorista de vehículos en varias regiones, y modelos predictivos sobre datos bancarios principales en un banco privado de Luxemburgo.
LO QUE OBTIENES
Tus datos limpios, con los problemas en ellos identificados en lugar de simplemente arreglados en silencio
El modelo adecuado para el problema: pronóstico, clasificación, regresión o clustering
Precisión medida en un período de reserva contra una línea base ingenua, para que veas el error real, no solo una afirmación
Explicación clara de qué impulsa las predicciones
Salida en Excel, Power BI o API que tu equipo puede usar sin tocar Python
Código comentado y una explicación paso a paso
STACK
Python, scikit-learn, XGBoost, Prophet, ARIMA, PyTorch, Pandas, SQL, Power BI.
POR QUÉ YO
Dos maestrías en IA. Pronósticos, precios y análisis bancarios entregados para clientes reales, no solo en notebooks.
ANTES DE PEDIR
Envíame una muestra de tus datos y dime qué decisión debería informar. Algunos conjuntos de datos no están listos para modelar, y prefiero decirlo antes que aceptar el pedido.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Cuánta data necesito?
Para hacer pronósticos, dos años completos de historia permiten que el modelo diferencie la estacionalidad de la tendencia; entre doce y dieciocho meses aún puede funcionar con intervalos de confianza más amplios. Para clasificación, unos pocos miles de filas etiquetadas son un buen punto de partida. Envíame una muestra y te diré honestamente qué es lo que se puede lograr.
¿Qué tan preciso será el modelo?
Eso depende de tus datos, y cualquiera que te dé un número sin haberlos visto está adivinando. Lo que yo me comprometo a hacer es medirlo correctamente: dejo fuera un período reciente que el modelo nunca ve, predigo ese período y reporto el error real en comparación con una línea base simple. Si el modelo no puede superar esa línea base, lo diré.
¿En qué formato debo enviarte mis datos?
Excel, CSV o una conexión directa a base de datos funcionan perfectamente. No necesita estar limpio; las exportaciones desordenadas son normales y limpiar los datos forma parte del trabajo. Dime qué significa cada columna, o envíame la documentación que exista, y trabajaré desde eso.
¿Necesito saber Python para usarla?
No. Los entregables llegan en Excel, Power BI o a través de una API, para que tu equipo trabaje con las herramientas que ya usa. El código comentado viene incluido por si después quieres integrarlo en tu sistema, pero nada de usar el resultado requiere manipularlo.
¿Puede el modelo seguir funcionando con datos nuevos?
Sí. La versión premium incluye un pipeline de actualización que obtiene los datos nuevos y regenera las predicciones en un horario establecido, así los resultados se mantienen actualizados sin que nadie tenga que volver a correr nada. Puedo entregarlo como un script programado, un contenedor Docker o un trabajo en AWS, según tu configuración.
