Data Scientist especializado en modelado predictivo y limpieza de datos. Transformo datasets complejos en modelos de Machine Learning robustos y explicables que generan valor para el negocio.
Actualmente buscando mi primera oportunidad profesional como Data Scientist, donde pueda aplicar mis habilidades técnicas y seguir creciendo en el análisis de datos y ML.
- Limpieza y preparación de datos: ETL, manejo de valores faltantes, detección de outliers y normalización
- Modelado predictivo: Desarrollo de modelos de clasificación y regresión con Machine Learning
- Feature engineering: Creación y selección de variables para optimizar el rendimiento de los modelos
- Análisis exploratorio: Identificación de patrones, correlaciones y tendencias en datasets complejos
- Explicabilidad de modelos: Interpretación de resultados mediante SHAP values y análisis de importancia
- Visualización de datos: Creación de gráficos claros y dashboards para comunicar insights
- Modelo de clasificación con Random Forest, XGBoost y Logistic Regression
- AUC: [X.XX] en validación
- Explicabilidad con SHAP values para interpretación de decisiones
- Pipeline completo: limpieza de datos → feature engineering → entrenamiento → evaluación
- Optimización de hiperparámetros mediante Grid Search y Cross-Validation
- 📁 Tech Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Matplotlib
- Breve descripción del proyecto
- Principales resultados o métricas
- Tecnologías utilizadas
- Breve descripción del proyecto
- Principales resultados o métricas
- Tecnologías utilizadas
(Los proyectos están fijados abajo 👇)
- Profundizando en técnicas avanzadas de Machine Learning
- Aprendiendo sobre MLOps y despliegue de modelos en producción
- Explorando Deep Learning y redes neuronales
- Mejorando habilidades en visualización de datos y storytelling
- LinkedIn: Agustín Márquez
- Email: agu.marquez10@gmail.com