Realizaré análisis de series temporales y desarrollaré modelos de pronóstico.

Hola, soy un profesional certificado en análisis de datos por Google y mi especialidad son los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Con más de 4 años de experiencia en Python, he destacado en frameworks avanzados como Darts, Pytorch y Tensorflow.

Servicios de principio a fin

• Preprocesamiento de datos
• Análisis exploratorio de datos (EDA)
• Ingeniería de características
• Selección de modelos
• Entrenamiento de modelos
• Validación de modelos
• Optimización de hiperparámetros
• Pronóstico
• Evaluación del rendimiento
• Visualización
• Implementación
• Documentación e informes

Modelos estadísticos / clásicos

• ARIMA
• Suavizado exponencial
• BATS y TBATS
• Prophet
• Transformada rápida de Fourier

Modelos de regresión

• Regresión lineal
• Bosque aleatorio
• LightGBM
• XGBoost
• CatBoost

Modelos basados en PyTorch (Lightning)

• Redes neuronales recurrentes (RNN)
• Análisis de expansión de base neuronal para pronóstico de series temporales (N-BEATS)
• Interpolación jerárquica neuronal para pronóstico de series temporales (N-HiTS)
• Red convolucional temporal (TCN)
• Transformador de fusión temporal (TFT)
• Codificador denso de series temporales (TiDE)
• Mezclador de series temporales (TSMixer)

Métricas de evaluación

• Error absoluto medio (MAE)
• Error cuadrático medio (MSE)
• Raíz del error cuadrático medio (RMSE)
• Error porcentual absoluto medio (MAPE)
• Error logarítmico cuadrático raíz (RMSLE)