Heredia T. Cristian M.
Hola, soy especialista en la extracción, tranformación, modelado y visualización de datos. Entusiasta por las nuevas tecnologías emergentes de Machine Learning, Deep Learning y el Cloud Computing.
Apasionado por el entorno R, Python y Power BI.
Experiencia en proyectos de análisis de datos utilizando R, Python y Power BI, cubriendo todo el ciclo: obtención, limpieza, modelado y visualización.
He diseñado KPI’s y dashboards interactivos como tambien modelos de machine learning y deep learning para apoyar la toma de decisiones estratégicas. Combino habilidades técnicas con capacidad de comunicar hallazgos de forma clara y visual.
PORTAFOLIO
R
Clasificación con el dataset iris
Análisis de clasificación en R utilizando el conjunto de datos Iris, donde se entrenaron distintos modelos de aprendizaje automático y se eligió el más preciso para reconocer las especies de flores.
Clasificación del dataset spam
Aplicación de modelos de clasificación en R sobre el conjunto de datos Spam, evaluando diversos algoritmos de aprendizaje automático y seleccionando el más eficiente para distinguir correos electrónicos legítimos de aquellos considerados no deseados.
Predicción de precios en viviendas de Sacramento
Aplicación de técnicas de machine learning en R con el dataset de viviendas de Sacramento, comparando varios algoritmos y seleccionando el más eficaz para predecir los precios de las propiedades.
Python
Predicción de Cargos de Seguros
Aplicación de modelos predictivos frecuentistas y bayesianos para predecir los cargos de seguro en Python sobre el dataset Insurance, evaluando diversos algoritmos con la libreria Scikit-learn y eligiendo el más eficiente para predecir gastos sanitarios. Tambien una app web para predecir los cargos.
Clasificación de depósito al banco
Aplicación de técnicas de machine learning en Python con la libreria de scikit-learn en el dataset Bank Marketing, comparando varios algoritmos y seleccionando el más eficaz para clasificar la suscripción de depósitos.
Análisis y modelado predictivo del precio de cierre de las acciones de Microsoft
Proyecto enfocado en analizar y predecir el precio de cierre diario de las acciones de Microsoft. Los datos se obtienen mediante una API actualizada al final de cada jornada. Se realiza un EDA para identificar patrones y luego se aplican modelos de machine learning para predecir el cierre del día siguiente, evaluando su desempeño y utilidad en series temporales financieras.
Análisis temporal del CO₂ de 1958-2021
Análisis de series temporales sobre el dataset de concentraciones de CO₂ desde 1958 a 2021, utilizando Python para modelar y pronosticar tendencias futuras.
Power BI
Dashboard interactivo en Power BI para el análisis de datos de COVID-19, mostrando el total de casos confirmados, fallecidos y recuperados, así como el incremento en las últimas 24 horas. El panel incluye funcionalidades de filtrado por país, permitiendo una visualización dinámica y comparativa de la evolución de la pandemia a nivel global y regional.
Dashboard de proyección de financiera
Dashboard financiero en Power BI para el análisis diario de proyecciones económicas, comparando valores reales frente a proyecciones estimadas. El panel incluye intervalos de tiempo configurables y muestra la variación entre ambos escenarios, permitiendo identificar desviaciones y tendencias.
Dashboard financiero en Power BI para el análisis diario de proyecciones económicas, comparando valores reales frente a proyecciones estimadas. El panel incluye intervalos de tiempo configurables y muestra la variación entre ambos escenarios, permitiendo identificar desviaciones y tendencias.
Dashboard de Recursos Humanos en Power BI para la evaluación de desempeño y análisis de sueldos. El reporte integra información clave sobre la fuerza laboral, incluyendo el total de empleados por departamento y métricas comparativas de rendimiento.
Conexión de Power BI y SAP Business One: Dashboard de un Database de SAP BO, utilizando Power BI para generar visualizaciones interactivas.
Aplicaciones Web
Transcripción de Videos/audios
Aplicación Web desarrollado con Pytorch/Whisper, que transcribe videos/audios en inglés.
Nota: Al ingresar te saldra una página de advertencia, debes hacer clíck en el boton “Visite site”.
Aplicación web sobre la tabla de crecimiento infantil
Aplicación Web dinámica desarrollada con R(shiny) para determinar el crecimiento infantil en menores de 5 años de la OMS.
Aplicación web sobre regresión lineal
Aplicación Web dinámica desarrollada con R(shiny) para modelar el dataset de Swiss, sobre la fertilidad y indicadores socioeconomicos.
Aplicación web de Texto predictivo
Aplicación Web dinámica desarrollada con R(shiny) que predice la palabra que vendra después, basándose en el contexto de tu frase. En inglés.
Aplicaciones Móviles
Aplicación móvil para la evaluación nutricional
Aplicación móvil desarrollada en Flutter para evaluar el estado nutricional de diferentes poblaciones y su crecimiento en menores de 18 años. Se Tomo de referencias la información de la OMS.
Aplicación móvil predicción de precios
Aplicación móvil creado con Flutter para predecir precios de los inmuebles, se utilizo modelos de machine learning.
Tableau
Dashboard diseñado con tableau, el objetivo es analizar el comportamiento de los retrasos en vuelos comerciales.
Contacto
Cel: (+591)-79391176
Correo: cristianvoice@gmail.com