Soy un analista de datos en crecimiento, especializado en la gestión de almacenes, inventario y configuración de WMS. Apasionado por desentrañar patrones y generar insights valiosos a partir de grandes conjuntos de datos, utilizo Python y R para analizar datos y contribuir a la planificación de la demanda, ayudando a tomar decisiones comerciales más informadas.

• Avanzadas técnicas de Machine Learning y Deep Learning.
• Big Data Analytics con herramientas como Apache Spark.
• Visualización interactiva de datos con D3.js y Tableau.

• Análisis Predictivo del Mercado de Valores: Desarrollé un modelo predictivo en Python utilizando scikit-learn para pronosticar tendencias del mercado basado en datos históricos.
• Visualización de Datos de COVID-19: Implementé dashboards interactivos utilizando Python y Plotly para visualizar la propagación del COVID-19 a nivel mundial.

• Certificado en Machine Learning por Stanford University ofrecido en Coursera. Cubrí temas como algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, y construcción de sistemas de aprendizaje inteligente.
• Participante activo en competencias de Kaggle, alcanzando el top 10% en la competencia "Titanic: Machine Learning from Disaster".
• Contribuí con mejoras en la documentación y ejemplos de código para la biblioteca de machine learning scikit-learn, ayudando a hacer la biblioteca más accesible para principiantes.
• Presenté una charla sobre "Visualización de Datos en Python" en la conferencia PyData, compartiendo técnicas avanzadas con profesionales de la industria y académicos.