HOLA VISITANTE:
👋 ¡Hola! Soy @SANTONLAR.
🔍 Me interesa SQL, Matlab, R Studio, Python y Github. Además, ¡soy una entusiasta del aprendizaje automático! 😊 También estoy interesada en el desarrollo web, especialmente en HTML, CSS y JavaScript. 💻
🌱 Actualmente estoy enfocada en perfeccionar mis habilidades en Python. ¡Puedes ver algunos de mis ejercicios en mi repositorio! 🐍 Me apasiona el análisis de datos y la visualización de información, utilizando herramientas como Tableau o Power BI. 📊
💞️ Estoy buscando colaborar en proyectos tanto en R como en Python. Además de aprender, me encanta compartir conocimientos y ayudar a otros a crecer en su camino hacia la programación y el análisis de datos. ¡Si necesitas ayuda o tienes alguna pregunta, no dudes en contactarme! 👨💻
📫 ¿Cómo puedes contactarme? ¡Es sencillo! Solo envía un tweet a: @santonlar 🐦
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UNIR – Universidad Internacional de La Rioja, Logroño
Octubre 2019 – Octubre 2021
UNIR – Universidad Internacional de La Rioja, Logroño
Septiembre 2014 – Octubre 2018
Trabajo de Fin de Máster:
“Optimización de la cuenta de pérdidas y ganancias mediante técnicas cuantitativas y machine learning desde la perspectiva del Business Intelligence.”
Este proyecto representó mi primer contacto con un lenguaje de programación (R), enfocado en el análisis de datos y el modelado predictivo para mejorar la toma de decisiones empresariales.
Desde entonces, he seguido aprendiendo y perfeccionando diferentes algoritmos de machine learning, especialmente orientados al análisis de datos financieros y de negocio.
- Diseño y desarrollo de dashboards
- Integración de fuentes de datos
- Indicadores clave de rendimiento (KPIs)
- Limpieza, transformación y preparación de datos
- Identificación de patrones y tendencias
- Algoritmos supervisados y no supervisados (clasificación, regresión, clustering)
- R (modelado estadístico, visualización, análisis)
- Python avanzado (análisis de datos, machine learning, automatización)
- Excel avanzado y Power BI
- Conocimientos avanzados de SQL
- Capacidad para convertir datos en conocimiento accionable
He realizado un curso especializado en Machine Learning y Python en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), lo cual me permitió profundizar en los fundamentos y la aplicación práctica de los algoritmos más relevantes en ciencia de datos.
Actualmente estoy trabajando, repasando y depurando los 7 modelos de Machine Learning más comunes, con el objetivo de perfeccionar su implementación y comprensión. Estos algoritmos son:
-
🔹 Regresión Lineal
Predicción de valores continuos mediante relaciones lineales entre variables. -
🔹 Regresión Logística
Clasificación binaria y multiclase basada en probabilidades. -
🔹 Árboles de Decisión (Decision Trees)
Modelos interpretables utilizados tanto en clasificación como en regresión. -
🔹 Bosques Aleatorios (Random Forest)
Ensambles de árboles que mejoran precisión y reducen overfitting. -
🔹 Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Clasificación con separación óptima entre clases. -
🔹 K-Vecinos más Cercanos (KNN)
Clasificación o regresión basada en la similitud con instancias cercanas. -
🔹 Redes Neuronales Artificiales (ANN / Deep Learning)
Modelos inspirados en el cerebro humano, útiles para tareas complejas como reconocimiento de patrones y procesamiento de lenguaje.
📌 Sigo perfeccionando la implementación y optimización de estos modelos para su aplicación en distintos contextos empresariales y financieros.
