Machine Learning | Data Science

Desarrollador full-stack enfocado en soluciones data-driven, con 4 años de experiencia creando sistemas que integran análisis predictivo y modelos de Machine Learning para optimizar procesos y generar insights valiosos. Además, cuento con conocimientos en inversión en blockchain.

🔧 Stack principal: Python | SQL | Scikit-learn
🌱 Actualidad: Optimizando modelos de clustering para análisis de datos avanzados

Aplicación de Machine Learning para predecir el precio de cierre de NVDA con levantamiento de api con fastapi

• Stack: Python | FastAPI | Streamlit | Scikit-learn
• Logros: Precisión del modelo 0.9999 en regresión lineal
• Técnicas: Preprocesamiento avanzado de datos y API de predicción

Modelo de Machine Learning para identificar URLs sospechosas de phishing

• Stack: Python | Streamlit | Scikit-learn
• Logros: Precisión del 98% en detección de phishing
• Técnicas: Feature engineering y Random Forest Classifier Puedes probarlo directamente desde este enlace: https://phising-detection-ml.streamlit.app/

Sistema de Machine Learning para predecir morosidad en clientes

• Stack: Python | Streamlit | Scikit-learn | XGBoost
• Logros: Precisión del 99% en el modelo
• Técnicas: Feature engineering, Random Forest y XGBoost Puedes probarlo directamente desde este enlace: https://creditcard-deploy.streamlit.app/

"Cada línea de código debe resolver un problema concreto o generar conocimiento accionable. La elegancia técnica está en la simplicidad funcional."

Principios de desarrollo:

1. Data-first architecture
2. Automatización de pipelines
3. Documentación ejecutable
4. Optimización iterativa

Busco proyectos que requieran:

• Integración de Machine Learning y análisis de datos
• Sistemas ETL complejos
• Análisis cuantitativo aplicado

Canales técnicos:

• 🐛 Issues en repos: Reportar bugs
• 📄 Propuestas técnicas: [email protected]