- Lenguajes de programación: Python, R, SQL, NoSQL
- Herramientas de análisis de datos: Visual Studio Code, RStudio, Power BI, MongoDB, MySQL Workbench
- Machine Learning y modelado predictivo: Desarrollo y optimización de modelos, incluyendo CNNs para visión por computadora.
- Desarrollo de aplicaciones web: Streamlit, Flask, Django
- Integración con APIs: OpenAI API, Hugging Face, Fast API
- Gestión de bases de datos: MongoDB, CouchDB, MySQL Workbench, Redis, Apache Spark
- Contenedores y despliegue: Docker, Terraform, Ansible
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- Demo_decide: Aplicación web que extrae automáticamente datos clave de facturas eléctricas PDF usando OpenAI, optimizando el análisis de grandes volúmenes de información.
- EchoDocs: Transforma documentos PDF en conversaciones interactivas usando la API de ChatGPT.
- Predictor_precio_coche: Modelo predictivo de Machine Learning para predecir el valor de coches de segunda mano.
- EDA_Madrid: Análisis Exploratorio de Datos socialdemográficos de Madrid.
- Loan_predict: Predicción de la aprobación de préstamos bancarios utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos y machine learning.
- clasificador_nubes: Uso de CNNs para clasificar tipos de nubes a partir de imágenes, demostrando habilidades en visión por computadora.
- Proyecto Supermercado HAB: Proyecto de webscraping que analiza precios y tendencias en supermercados para optimizar la estrategia de compras.
- Customer Segmentation: Segmentación de clientes utilizando técnicas de Machine Learning para personalizar estrategias de marketing.
- Paseador: Sistema recomendador logístico en pruebas que optimiza rutas de paseos basándose en análisis predictivo.
- Embajador en HACK A BOSS.
- Particiapaciones en Hackatones.
- Contribuciones regulares a proyectos personales, destacando en análisis de datos y machine learning.