Portafolio

Portafolio en Python

Esta página web de portafolio fue creada mediante Python, especificamente con la librería Dash. Hice todo este projecto en Inglés y Español, ambas versiones fueron publicadas como aplicaciones web mediante Heroku. Las dos versiones estan conectadas, y se puede pasar entre inglés y Español según el gusto del usuario.

Paseos en Bicicleta por Chicago

Este proyecto fue parte del curso de Google Data Analytics por Google. Donde analicé los datos de los paseos en bicicleta en la ciudad de Chicago. Con estos datos, creé un dashboard de Tableau y un Jupyter Notebook analizando los datos y unificando 9 meses de datos por cada paseo en Bicicleta.

Diferentes formas de conectar Google Drive a un Notebook de Google Colab Pt.1

En este artículo, comparto algunos consejos útiles que he utilizado a lo largo de mi paso por la vida de los datos para conectar mis archivos de Google Drive a mis notebooks en Google Colab.

Mostrando Propiedades de Buenos Aires en un Mapa usando Plotly

Propiedades de Buenos Aires a partir de datos de Properati mostrados en un mapa de Buenos Aires. En este artículo explico cómo usar la librería Plotly, específicamente Mapbox y cómo visualizar algunos datos en un mapa con su Latitud y Longitud, o buscar esa información si es necesario.

Análisis del Mercado Inmobiliario en Buenos Aires

Análisis exploratorio de datos (EDA) y primer modelo de regresión de Machine Learning básico para predecir el precio de una propiedad. Este fue uno de mis primeros Proyectos de Ciencia de Datos, mi primer proyecto académico para el Curso de Ciencia de Datos de Acamica.

Análisis del mercado inmobiliario en Buenos Aires 2.0

Graficar mapas con Plotly como un EDA en profundidad y analizar cualquier distribución entre propiedades. Modelos de aprendizaje automático más avanzados (XGBoost, Random Forest, Ridge y Lasso) para predecir los precios de las propiedades y, por último, el uso de clustering.

Previsión de la Demanda de Productos de Venta por Catalogo mediante Deep Learning

Un modelo de previsión capaz de predecir el número necesario de productos a tener en stock mejorando así la calidad del servicio y la dinámica comercial en el canal de venta directa por catálogo. Un proyecto que fue elegido como el mejor proyecto en general de 107 proyectos de 672 personas en el curso Data Science 4 All por Correlation One.

Proyecto de Máquina de Café

En este proyecto, trabajé en la programación de un simulador de máquina de café. La máquina funciona con los productos típicos: café, leche, azúcar y vasos de plástico; si se queda sin algo, muestra una notificación. Puede obtener tres tipos de café: espresso, capuchino y latte. Como nada es gratis, también recoge el dinero, cuenta y hace la sumatoria del día.

Sistema de Recomendación de Videojuegos

En este proyecto, trabajé en un sistema de recomendación de videojuegos de la plataforma Steam. Este fue mi 3er proyecto de la carrera de Data Scientist en Acámica. En este proyecto tuve data de reviews (sin calificación o puntaje) por usuario y la cantidad de horas jugadas por juego y por usuario. También, tuve data de información por cada uno de los juegos. Cree un tipo de calificación o puntaje usando las horas de juego por usuario y así crear el sistema de recomendación.