Presentaremos los resultados y las conclusiones de nuestro proyecto de análisis de riesgo crediticio para una institución financiera alemana. Como científicos de datos, hemos sido desafiados con la tarea de construir un modelo de Machine Learning que sea preciso y confiable para evaluar la probabilidad de obtener un buen cliente, aquel que demuestra ser un pagador confiable.

En un mundo donde la gestión de riesgos es esencial, nuestro objetivo ha sido proporcionar a la institución herramientas innovadoras y predictivas para tomar decisiones fundamentadas..

Bienvenido a este proyecto, donde realizaremos un análisis sobre la pandemia del COVID-19. En este repositorio, se explorará y visualizará datos relacionados con la pandemia de COVID-19 con el objetivo de comprender mejor su impacto a nivel mundial.

Una entidad gubernamental responsable de la gestión de la salud en México-Perú-Colombia enfrentan el desafío de comprender y analizar la propagación del COVID-19 para tomar decisiones informadas y eficaces en la gestión de la pandemia..

La necesidad de prever y optimizar el gasto de sus usuarios ha llevado a una empresa de comercio electrónico a buscar soluciones innovadoras. Como científicos de datos, hemos sido convocados para desarrollar un modelo de machine learning que pueda predecir con precisión cuánto gastará un usuario al visitar dicho sitio web.

Una tienda online de moda, con presencia en todo Brasil, necesita impulsar su rendimiento utilizando sus datos de manera estratégica. Como científico de datos, hemos sido convocados para analizar estos datos y ofrecer insights que guíen sus decisiones. Hemos utilizado SQLite.

La urgencia por detectar fraudes en transacciones móviles de dinero ha llevado a una empresa del segmento Fintech a buscar soluciones innovadoras. Como científicos de datos hemos sido convocados para desarrollar un modelo de machine learning que pueda distinguir de manera precisa entre transacciones legítimas y fraudulentas.

Una plataforma de streaming para el hogar, con presencia en todo el mundo, necesita impulsar su rendimiento utilizando datos de tendencias en el sector de manera estratégica. Como científico de datos especializado en la industria del entretenimiento, has sido convocado para analizar estos datos y ofrecer insights que guíen sus decisiones.

Una empresa de telecomunicaciones desea mejorar la retención de sus clientes, identificando aquellos que tienen más posibilidades de abandonar el servicio (Churn). Este proyecto tiene como objetivo limpiar y preparar un conjunto de datos para el entrenamiento de un modelo de Churn, aplicando diversas técnicas de ingeniería de características y selección de variables para mejorar la precisión y capacidad predictiva del modelo.

Una reconocida plataforma de Streaming busca mejorar la experiencia de sus usuarios mediante la creación de un recomendador de películas virtual. Para lograrlo, hemos analizado y diseñado varios métodos de recomendación, evaluando cuál ofrece el mejor rendimiento. Entre las técnicas implementadas están el recomendador no personalizado, el basado en contenido (Content-based) y el colaborativo (Collaborative filtering), con el fin de optimizar la interacción del usuario en la plataforma.

Este proyecto lo realicé con la finalidad de poder transcribir cualquier video de Youtube y tenerlo en formato de texto. La finalidad de este proyecto es poder colocar las transcripciones en cualquier video de Youtube.