8000 GitHub - moreiracristian/moreiracristian: Readme personal
[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/
Skip to content

moreiracristian/moreiracristian

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

23 Commits
 
 

Repository files navigation


👋 ¡Hola!, me llamo Cristian.

Un apasionado del análisis de datos y el uso de la tecnología para generar valor a través de la ciencia de datos. Pasar de vagas opiniones a decisiones fundamentadas, desde unos cuantos datos a información útil en insights medibles y mejorar procesos es mi meta diaria.

Soy estudiante de la carrera de Ingenieria en Sistemas de la Información en la UTN. Me gradué en Data Science desde que descubrí el mundo del análisis de los datos y todo lo que esto implica. Estoy cursando la diplomatura en Business Intelligence de la UTN e-Learning.

Mi escencia radica en el análisis y la comunicación, por lo que utilizo las herramientas tecnológicas como instrumentos para desenvolverme en este mundo. Mi objetivo personal implica contribuir en la toma de decisiones fundadas, mediante las herramientas disponibles en el contexto para el analisis. 🌍


🚀 Sobre mí

  • 🎓 Graduación: Data Science en Henry.
  • 💼 Experiencia: Actualmente trabajando en un proyecto conjunto de e-commerce llamado Elitian con integración en análisis predictivo de ventas, sistenas de recomendación de productos y clusterización de clientes.
  • 💡 Áreas de interés: Automatización, SQL, Machine Learning, Big Data, Marketing, Cin 8000 e, Ecología.
  • 🌱 Aprendizaje continuo: Profundizando en el análisis predictivo y el desarrollo de sistemas de recomendaciones, y explorando nuevas tecnologías como los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
  • 🎯 Objetivo profesional: Contribuir a proyectos que integren ciencia de datos y sostenibilidad, creando soluciones innovadoras para optimizar rendimientos.

🔧 Tecnologías y herramientas

Lenguajes de programación

  • Python
  • SQL
  • Java (Básico)
  • Bash

Librerías y frameworks para Machine Learning

  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • Keras
  • PyTorch
  • XGBoost
  • LightGBM

Herramientas de análisis de datos

  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Plotly
  • Excel

Big Data & ETL

  • Hadoop
  • Apache Spark
  • Kafka
  • Airflow

Bases de datos y almacenamiento en la nube

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud Platform

DevOps y herramientas de implementación

  • Docker
  • Git
  • GitHub Actions

Visualización de datos

  • Power BI
  • Tableau

Control de versiones

  • Git
  • GitHub

📈 Mis proyectos destacados

Aquí dejo algunos de mis proyectos favoritos, donde podrás ver mis habilidades aplicadas:

  1. ARCOPE

    • Este proyecto analizó el impacto de variables medioambientales en la operación de Uber en Nueva York, identificando áreas donde la adopción de vehículos eléctricos podría reducir los costos operativos en un 40%.
    • Proyecto: Data Product orientado a la sostenibilidad y rentabilidad para Uber en la ciudad de New York.
    • Deploy: https://appdatahenry-87lszgg2bsmmvdzwb9mxwq.streamlit.app/~/+/?page=inicio
    • Tecnologías usadas: Python, Pandas, Numpy, MySQL, Scikit-learn, Streamlit
  2. Proyecto de Análisis de Datos 'PIDA'

    • Este proyecto intenta proporcionar una visión integral del acceso a internet en diferentes localidades y ayuda a identificar áreas críticas que requieren atención para mejorar la infraestructura y asegurar un acceso equitativo a todas las tecnologías de internet.
    • Tecnologías usadas: Python, Numpy, Scikit-learn, Pandas, PowerBI.
  3. PIMLOps

    • Modelado de datos para un sistema de recomendacion de peliculas.
    • Tecnologías usadas: Python, Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib, Sklearn, FastAPI
  4. Elitian

    • Elitian es un proyecto de tienda online para venta de productos naturales y ecológicos sobre el cuidado personal y la belleza: Con la idea de ofrecer distintos emprendedores que los fabrican. Fomentar el cuidado de nuestro planeta y el consumo diario de una manera ecoconsciente integrando un blog tematico para dicha misión.
    • Tecnologías usadas: Python, HTML, CSS, JavaScript
  5. IMDB analisis de sentimientos

    • Este proyecto busca clasificar reseñas de películas según su contenido, prediciendo sentimientos con técnicas avanzadas de vectorización y modelos de aprendizaje supervisado, trabajando con datasets balanceados y desbalanceados.
    • Tecnologias usadas: Python, Pandas, Scikit-learn, imblearn

📊 Mis estadísticas en GitHub

Cristian's GitHub stats

Top Languages


🌍 Aquí estoy

LinkedIn GitHub Email

About

Readme personal

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published
0