Portfolio de Proyectos
Soluciones innovadoras de Machine Learning y Deep Learning aplicadas a problemas reales de negocio
Proyectos Destacados
Mis trabajos más significativos que demuestran expertise en diferentes áreas del Data Science y Machine Learning.
🧠 Análisis de Sentimientos con Deep CNN
Sistema avanzado de análisis de sentimientos que procesa más de 1.6 millones de tweets utilizando redes neuronales convolucionales profundas con una precisión superior al 85%.
Portfolio Completo
Explora toda mi experiencia en Data Science, desde análisis exploratorio hasta implementaciones productivas.
📊 Data Science Aplicado a Negocios
Suite Empresarial Completa
Colección de 6 proyectos especializados aplicando Machine Learning a diferentes departamentos empresariales, desde Recursos Humanos hasta Mantenimiento Predictivo.
💰 Impacto Económico:
- ROI Total: $2M+ anuales combinados
- Eficiencia: 40-60% mejora procesos
- Precisión: 80-95% según aplicación
🔍 Ver Proyectos Individuales por Departamento
🌐 Neural Machine Translation con Transformers
Implementación desde Cero
Traductor neuronal avanzado implementando arquitectura Transformer completa desde cero, entrenado con el corpus Europarl v7 (2M+ pares de oraciones EN-ES).
🎯 Logros Técnicos:
- Multi-head Attention: Implementación completa
- Positional Encoding: Optimizado para secuencias largas
- Beam Search: Decodificación avanzada
- BLEU Score: Competitivo con modelos comerciales
📊 Resultados:
- Dataset: 2M+ pares de oraciones
- Reducción Costos: 70% vs traducción manual
- Velocidad: 1000+ oraciones/minuto
🔍 Análisis de Mercado Gastronómico
Business Intelligence & EDA
Análisis exhaustivo del mercado gastronómico utilizando datasets de Yelp y Google Maps para generar insights accionables y recomendaciones estratégicas de negocio.
📋 Metodología Aplicada:
- Data Acquisition: APIs de Yelp y Google Maps
- EDA Avanzado: Patrones geográficos y temporales
- Feature Engineering: Variables predictivas personalizadas
- Insights Generation: Recomendaciones basadas en datos
📈 Entregables:
- Dashboard Interactivo: KPIs del mercado
- Análisis Competitivo: Benchmarking sectorial
- Recomendaciones: Estrategias de expansión
📊 TechCore - Dashboard Interactivo de Ventas (Power BI)
Business Intelligence & Data Engineering
Dashboard profesional de ventas para TechCore, cadena minorista de tecnología. Análisis de 30,000 facturas a lo largo de 11 años (4 ciudades, 6 sucursales, 44 productos), con modelo relacional y seguridad RLS.
🔧 Fases del Proyecto:
- Fase 1: Limpieza y transformación de datos en Power Query
- Fase 2: Modelo relacional estrella optimizado
- Fase 3: Dashboard interactivo con RLS por sucursal
📈 Resultados:
- Cobertura: 30,000 facturas · 11 años de histórico
- KPIs: Revenue, sell-through, margen por marca/ciudad
- Seguridad: RLS diferenciado por rol y sucursal
🏦 FinanceGuard Bank - Predicción de Churn con ML
Machine Learning · Clasificación · Negocio Financiero
Sistema predictivo de churn para 10,000 clientes bancarios con tasa de abandono del 20% anual. Se evaluaron 6 modelos (Logística, RF, XGBoost, LightGBM, CatBoost) con optimización de hiperparámetros y segmentación no supervisada.
🤖 Modelos Desarrollados:
- Baseline: Regresión Logística interpretable
- Champion: LightGBM + GridSearch optimizado
- Clustering: K-Means para segmentación de riesgo
- Visualización: ROC-AUC, Radar Charts, ROI analysis
💰 Impacto de Negocio:
- Churn reducible: Mejora 30-40% en retención
- El adquirir new cliente: 5-7x más caro que retener
- ROI estimado: Recuperación $10M+ anuales en riesgo
⚙️ MLOps Pipeline - Predicción de Pagos Bancarios
MLOps · FastAPI · Docker · SonarCloud
Pipeline MLOps end-to-end para predicción de pagos a tiempo en carteras bancarias. Expone el modelo vía FastAPI REST, lo visualiza con Streamlit y orquesta ambos servicios con Docker Compose. 27 tests automatizados y análisis de calidad con SonarCloud.
🏗️ Arquitectura:
- Feature Engineering: 35 variables engineered
- Modelos comparados: 11 algoritmos evaluados
- API REST: FastAPI + Uvicorn en producción
- Contenedores: Docker Compose con red interna
✅ Calidad & Resultados:
- Tests: 27 tests automatizados con pytest
- Calidad: SonarCloud Quality Gate passed
- Modelo: ROC-AUC = 1.0 (Decision Tree champion)
🛒 Nexus RecSys - Sistema de Recomendación E-Commerce
Recomendación · Deep Learning · FastAPI · Streamlit
Pipeline end-to-end (NB01–NB15) de sistema de recomendación sobre el dataset RetailRocket (2.75M eventos). Champion: Mega-Ensemble con NDCG@10 = 0.04310 (+50.8% vs baseline). Incluye API REST y dashboard interactivo con motor LLM.
🧠 Modelos Implementados:
- Collaborative Filtering: SVD, BPR, EASE^R, RP3beta
- Deep Learning: Mult-VAE^PR (PyTorch), SASRec (Transformer)
- Graph: LightGCN, IPS debiasing
- Champion: Mega-Ensemble greedy + Optuna
📈 Resultados:
- NDCG@10: 0.04310 (+50.8% vs RP3+TD baseline)
- Dataset: 2.75M eventos · ~20M snapshots de ítems
- API: 7 endpoints FastAPI · Dashboard 5 páginas
🚚 FleetLogix - Analytics de Logística con Datos Sintéticos
Data Engineering & Synthetic Data Generation
Proyecto de análisis de datos para FleetLogix, una empresa ficticia de logística. Implementa generación de datos sintéticos realistas para estudios de optimización de flota y análisis operacional.
🔧 Características Técnicas:
- Generación de Datos: Datasets sintéticos realistas y escalables
- Data Engineering: Pipeline ETL completo y automatizado
- Analytics: KPIs operacionales y métricas de rendimiento
- Visualización: Dashboards interactivos para toma de decisiones
📊 Resultados:
- Datos Sintéticos: Generación de datasets realistas de logística
- Análisis Operacional: Optimización de rutas y recursos
- Insights de Negocio: Métricas clave de rendimiento de flota
📦 Repositorio Completo de Proyectos
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Deep Dive: Análisis de Sentimientos
Arquitectura técnica y metodología del proyecto estrella.
🏗️ Arquitectura del Modelo
📥 Preprocessing
- Tokenización avanzada
- Limpieza de ruido
- Normalización de texto
- Embedding layer personalizado
🧠 CNN Architecture
- Multiple filter sizes (3,4,5)
- Max pooling layers
- Dropout regularization
- Dense layers optimizadas
📊 Training Strategy
- Cross-validation 5-fold
- Early stopping
- Learning rate scheduling
- Ensemble methods
📈 Métricas de Performance
¿Interesado en Colaborar?
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