Cristian Diaz

Portafolio

Modelo de Clasificacion Multiple

• Descripción: Consumiendo una API de datos libres de Colombia, se proponen diversos modelo de clasificacion para determinar la posible facultad de pendiendo, su estrato, su genero y su ciudad de residencia
• Herramientas utilizadas: Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook.
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Modelización Covid-19 en Santander con Series de tiempo

• Descripción: Usandos los datos publicos del covid-19 en colombia, se plantean dos modelos de series de tiempo, un modelo ARIMA multiplicativo y un modelo GARCH. De la misma manera se presenta un tablero de control para vizualisar el numero de casos por municipio, su estado, su edad y su genero.
• Herramientas utilizadas: R, Rstudio, VSCode, Tidyverse, TSerie, Zoo , TSA, Power Bi, Power Query.
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Tablero de control Educacion Superior en Colombia

• Descripción: Usandos los datos publicos del covid-19 en colombia, se plantean dos modelos de series de tiempo, un modelo ARIMA multiplicativo y un modelo GARCH. De la misma manera se presenta un tablero de control para vizualisar el numero de casos por municipio, su estado, su edad y su genero.
• Herramientas utilizadas: SQL Server, Power BI, Power Query.
• Enlace al Tablero de Control.

Predicción de TRM Dolar en pesos Colombianos

• Descripción: Desarrollo de un modelo de aprendizaje automático de redes neuronales, para predecir la tasa representativo del marcado del dolar en pesos colombianos, usando datos historicos desde 1991
• Herramientas utilizadas: Python, Scikit-Learn, Tensor Flow, Jupyter Notebook, Keras.
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Modelo de detección de elementos de protección personal

• Descripción: Basandonos en el Paper You Only Look Once, se han creado arquitecturas de modelos de detección de imagenes, hasta la arquitectura más reciente y optimizada YOLO-NAS, se crea un modelo para detectar si los trabajadores portan sus EPP.
• Herramientas utilizadas: Super-gradients, torch, RoboFlow.
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Chat IA Generativa

• Descripción: Usando modelos OpenSource se diseño un chat para poder consultar documentos PDF liquidos, se usa un modelo fundacional LLM, y un modelo que realiza los embeddings ,que se almacenan en memoria, tambien se podría seguir usando una base de datos vectorial, además se añade el Dockerfile para la implementación en producción
• Herramientas utilizadas: LangChain, HuggingFace, Streamlit, Docker
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Educación

• Título Universitario en Matematicas
  • Universidad Industrial de Santander
  • Año de graduación: 2023
• Cursos Complementarios
  • Machine Learning de A a la Z: R y Python para Data Science (Udemy)
  • Fundamentos profesionales del analisis de datos por Microsoft y LinkedIn

Contacto

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• Correo Electrónico: cristianjdiaz11@gmail.com
• LinkedIn: Cristian Diaz

Referencias

Disponibles bajo solicitud