💡Científico de Datos decidido y creativo, con experiencia en Python (Pandas, NumPy) y gestión de bases de datos con SQL. Capacitado en el desarrollo de Machine Learning (Scikit-learn, SciPy), Deep Learning (TensorFlow/Keras) y NLP.
Sintetizo datos complejos en conclusiones clave mediante visualización (Seaborn, Matplotlib). Trabajo en equipo, con dominio de Git para el control de versiones, con adaptabilidad, enfocado en el aprendizaje continuo y la resolución de problemas.
- 📊 Mejorando mi análisis exploratorio (EDA) y la visualización de datos.
- 🤖 Construyendo modelos predictivos y análisis avanzados con Python.
- 🌐 Desplegando aplicaciones interactivas utilizando Streamlit.
- Data Science & Machine Learning (320H) | 4Geeks Academy (Feb 2026)
- Desarrollador Low Code (360H) | Fundesplai (2025)
- BootCamp Desarrollo Full-Stack (850H) | Factoría F5 (2023)
lung-cancer-prediction-xgboost: Sistema de predicción de supervivencia a 5 años tras el diagnóstico de cáncer de pulmón mediante un pipeline de 5 modelos independientes, cada uno optimizado para predecir la probabilidad de supervivencia en un año específico (del año 1 al año 5).
Desplegado en una aplicación interactiva en Streamlit con visualizaciones de la curva de riesgo y evolución de probabilidades según el perfil del paciente.
📊 Data Science & Machine Learning
🗄️ Gestión de Datos y Entornos