Exploración de datos desde repositorios estructurados y no estructurados.
Manipulación de datos (imputar faltantes, desviaciones y varianzas, normalización, escalamiento y reducción dimension).
Modelos estadísticos (inferencia estadística, modelos de regresión lineal, pruebas de hipótesis, correlaciones)
Análisis, diseño, desarrollo, validación de modelos de machine learning (supervisado y no supervisado) en Python (algoritmos de clustering, clasificadores ensembles, regresión logística, etc.)
Optimización de modelos de machine learning (feature engineer, hyper-parameter tuning, cross-validation, etc.)
Visualización de los datos en gráficas y/o reportes (correlaciones, heatmaps, histograma
Azure DevOps
Azure Blob Storage
pyspark: MS synapse o databricks
Python
Deep Learning
Generative AI
Machine Learning Models
Github
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