Durante años trabajé en hostelería, resolviendo problemas operativos bajo presión y gestionando la operativa. Después de muchos años leyendo acerca de física y matemáticas, me topé con la programación, y desnloquee un nuevo atractivo para mi curiosidad. Desde entonces soy un apasionado de la resolución de problemas lógicos y la automatización de procesos**

En los últimos tiempos he dedicado cada hora libre a formarme de manera autodidacta:

• 📊 Análisis de datos con Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• 🤖 Machine Learning (clasificación, regresión, clustering)
• 📈 Visualización de datos (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• 🗄️ SQL y manejo de bases de datos
• 🔬 Física computacional y modelado matemático

Ahora estoy construyendo mi portfolio para demostrar que puedo transformar datos en decisiones y problemas complejos en soluciones elegantes.

skills = {
    "lenguajes": ["Python", "SQL"],
    "libraries_ml": ["Scikit-learn", "XGBoost", "TensorFlow", "Keras"],
    "data_analysis": ["Pandas", "NumPy", "SciPy"],
    "visualization": ["Matplotlib", "Seaborn", "Plotly"],
    "tools": ["Git", "Jupyter", "VS Code", "Linux"],
    "learning": ["Física Aplicada", "Álgebra Lineal", "Cálculo", "Estadística"]
}

Modelo de clasificación binaria con XGBoost para identificar clientes en riesgo de abandono.
Skills: Feature Engineering, Balanceo de Clases (SMOTE), Tuning de Hiperparámetros, Interpretabilidad (SHAP)
Resultado: 87% accuracy, ROC-AUC 0.92

Modelo de regresión que predice precios de inmuebles basándose en características estructurales y de ubicación.
Skills: Regresión, Feature Engineering, Validación Cruzada, Análisis de Feature Importance
Resultado: RMSE mejorado en 23% vs baseline

Clasificador de opiniones en redes sociales usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
Skills: NLTK, TF-IDF, Logistic Regression, LSTM, Streamlit para deployment
Resultado: F1-Score 0.84 en dataset de reviews de productos

Dashboard interactivo para análisis exploratorio y visualización de KPIs de negocio.
Skills: ETL con Pandas, Visualizaciones con Plotly, Streamlit, Storytelling con Datos
Resultado: Identificación de patrones de ventas y recomendaciones estratégicas

• 🧠 Deep Learning con TensorFlow y PyTorch
• ⏱️ Series Temporales y Forecasting
• ☁️ Deployment de modelos (Docker, FastAPI)
• 🌐 MLOps y mejores prácticas de producción

"No busco saber todo, busco entender profundamente lo que importa."

Mi enfoque combina:

• 🔬 Rigor científico: Entender el "por qué" detrás de cada proceso y algoritmo
• 🛠️ Práctica constante: Aprender haciendo proyectos reales
• 🧩 Pensamiento sistémico: Conectar conceptos entre física, matemáticas y ML
• 💪 Disciplina sostenida: Progreso lento pero sólido, sin atajos

Estoy en búsqueda activa de mi primera oportunidad como Data Scientist / Analista de Datos.

Si buscas a alguien que:

• ✅ Combine pensamiento analítico con experiencia práctica
• ✅ Tenga hambre de aprender y crecer constantemente
• ✅ Entienda tanto el código como el contexto de negocio
• ✅ No se conforme con soluciones superficiales

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