Data Science · Petrolera
Selección de Región Petrolera
Proyecto Sprint 11 (TripleTen): selección de la región óptima para abrir 200 pozos en OilyGiant usando regresión lineal para predecir reservas y bootstrapping (1000 muestras) …
Portfolio
Hola, soy Carlos Jiménez, Data Scientist con base sólida en ingeniería y un enfoque altamente estructurado para resolver problemas complejos. Mi fortaleza diferencial es el pensamiento lógico y la arquitectura de sistemas que desarrollé durante años en la automatización de sistemas de control inteligentes, donde la precisión, la estabilidad y la trazabilidad no son opcionales.
Esa experiencia se traduce directamente a mi trabajo en datos: diseño soluciones con criterio de estructura de datos, modelado y organización de información, cuidando consistencia, calidad y eficiencia. Me siento cómodo convirtiendo procesos complejos en pipelines claros, verificables y mantenibles, y aplico una mentalidad de depuración para encontrar fallas en datos, features y comportamiento de modelos.
Trabajo con Python y SQL, y mi objetivo es construir productos de datos que funcionen en condiciones reales: modelos y sistemas analíticos que sean robustos, auditables y alineados a impacto. Mi transición a Ciencia de Datos es estratégica: pasé de automatizar sistemas inteligentes a desarrollar inteligencia basada en datos, con estándares de ingeniería y enfoque en resultados.
Este es mi stack tecnológico.
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Modelo de clasificación para predecir churn (Exited) en Beta Bank. Sprint 10 (TripleTen) con objetivo F1 ≥ 0.59 y comparación con AUC-ROC; modelo final RandomForest …
Data Science · Telecomunicaciones
Modelo de clasificación (Smart vs Ultra) para recomendar el plan óptimo a clientes de Megaline. Proyecto Sprint 9 (TripleTen) con objetivo de accuracy ≥ 0.75; …
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