Mis proyectos personales
Mi experiencia profesional está enfocada en el desarrollo de pipelines de datos, automatización de procesos y transformación de datos en entornos cloud y on-premise.
Herramientas: PySpark, Python, Control-M, Jira, ADA.
Herramientas: PySpark, AWS Glue, S3, CloudWatch, Jira, Confluence.
Herramientas: PySpark, Spark, Jira, Notebooks, Control-M, DataX, Datio.
Una tienda online en Seatle, Estado Unidos ha contratado nuestros servicios de consultoriía de Data Science. La tienda nos ha brindado datos de los dos últimos años que ha venido recopilando a través de medios que permiten la compra de sus articulos.
Para atender esta problemática se ha desarrollado la Segmentación de clientes en cinco grupos distintivos entre ellos usando algoritmos de clusterizacion de Machine Learning y Autoencoder de Deep Learning.
Este proyecto se enfoca en el desarrollo de una API utilizando el framework FastAPI para comunicar y disponibilizar datos para el equipo de análisis de datos de una empresa. El objetivo principal es realizar transformaciones específicas en los datos y disponibilizarlos a través de endpoints accesibles mediante la API desplegada en Deta.
En este proyecto se analizó el sector de transporte público en taxis amarillos de Nueva York para evaluar la viabilidad de flotas eléctricas. Se usaron datos de sonido, contaminación, movimiento de vehículos y viajes por distritos. Se implementó un modelo de Machine Learning para predecir tendencias y se creó un Dashboard para visualizar resultados.