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Proyecto de análisis de datos que abarca desde la extracción automatizada vía API de registros meteorológicos históricos de las 16 capitales regionales de Chile hasta el desarrollo de un dashboard interactivo. El objetivo es monitorear la evolución de temperaturas y precipitaciones de la última década, permitiendo identificar patrones climáticos y anomalías regionales mediante la integración de Python para el procesamiento y visualización dinámica.Python
Proyecto de análisis geoespacial enfocado en la visualización de emisiones contaminantes provenientes de fuentes difusas (quemas agrícolas y combustión residencial de leña) en Chile. Utiliza técnicas de procesamiento de datos con Python y cartografía interactiva para mapear la densidad de emisiones a nivel comunal, facilitando la identificación de zonas críticas de impacto ambiental y apoyando el monitoreo de la calidad del aire durante el periodo 2019-2023.Python
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza y modelado de más de 22,000 registros mediante Power Query hasta la creación de un dashboard en Power BI. El objetivo es identificar los factores críticos del agotamiento laboral y la fatiga mental, validando hipótesis sobre el impacto de las horas extra y el balance vida-trabajo para proponer estrategias de retención de talento basadas en datos.Power BI
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza de 1.8M de registros de la ODEPA, optimización de memoria con PARQUET hasta el despliegue de una app interactiva. El objetivo es visualizar la evolución y brechas regionales de los precios de alimentos en Chile (2020-2025).Python
Proyecto de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que abarca desde la limpieza de datos textuales y tokenización hasta la implementación de modelos de análisis de sentimientos sobre miles de reseñas de críticos de cine. El objetivo es clasificar automáticamente las opiniones como positivas o negativas y extraer patrones semánticos mediante el uso de Python y técnicas de minería de texto para entender la percepción crítica de diversas producciones cinematográficas.Python
Desarrollo de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) capaz de clasificar el sentimiento (Positivo o Negativo) de reseñas de películas en inglés y español. El modelo final, XLM-RoBERTa, se despliega como una aplicación web interactiva en Hugging Face Spaces.
Proyecto de visualización de datos que integra indicadores socioeconómicos del Banco Mundial extraidos a través de su API para analizar el progreso en Latinoamérica. Abarca el procesamiento de múltiples series de tiempo y la creación de una aplicación web interactiva desarrollada con Python y Streamlit, permitiendo comparar métricas de crecimiento, salud y educación entre países de la región para identificar disparidades y tendencias históricas de desarrollo.Python
Fine-tuning de Stable Diffusion XL ajustado mediante LoRA para aprender el estilo visual de los memes irónicos y sarcásticos, utilizando el dataset Hateful Memes Dataset (Facebook AI).Python
Análisis para comprender las tendencias del mercado laboral en el área de Inteligencia Artificial y Machine Learning a través de un estudio de 15000 ofertas laborales globales.Tableau
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la extracción automatizada vía API de registros meteorológicos históricos de las 16 capitales regionales de Chile hasta el desarrollo de un dashboard interactivo. El objetivo es monitorear la evolución de temperaturas y precipitaciones de la última década, permitiendo identificar patrones climáticos y anomalías regionales mediante la integración de Python para el procesamiento y visualización dinámica.
Python
Jupyer Notebook
DashboardProyecto de análisis geoespacial enfocado en la visualización de emisiones contaminantes provenientes de fuentes difusas (quemas agrícolas y combustión residencial de leña) en Chile. Utiliza técnicas de procesamiento de datos con Python y cartografía interactiva para mapear la densidad de emisiones a nivel comunal, facilitando la identificación de zonas críticas de impacto ambiental y apoyando el monitoreo de la calidad del aire durante el periodo 2019-2023.
Python
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza y modelado de más de 22,000 registros mediante Power Query hasta la creación de un dashboard en Power BI. El objetivo es identificar los factores críticos del agotamiento laboral y la fatiga mental, validando hipótesis sobre el impacto de las horas extra y el balance vida-trabajo para proponer estrategias de retención de talento basadas en datos.
Power BI
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza de 1.8M de registros de la ODEPA, optimización de memoria con PARQUET hasta el despliegue de una app interactiva. El objetivo es visualizar la evolución y brechas regionales de los precios de alimentos en Chile (2020-2025).
Python
Proyecto de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que abarca desde la limpieza de datos textuales y tokenización hasta la implementación de modelos de análisis de sentimientos sobre miles de reseñas de críticos de cine. El objetivo es clasificar automáticamente las opiniones como positivas o negativas y extraer patrones semánticos mediante el uso de Python y técnicas de minería de texto para entender la percepción crítica de diversas producciones cinematográficas.
Python
Desarrollo de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) capaz de clasificar el sentimiento (Positivo o Negativo) de reseñas de películas en inglés y español. El modelo final, XLM-RoBERTa, se despliega como una aplicación web interactiva en Hugging Face Spaces.
WebAppProyecto de visualización de datos que integra indicadores socioeconómicos del Banco Mundial extraidos a través de su API para analizar el progreso en Latinoamérica. Abarca el procesamiento de múltiples series de tiempo y la creación de una aplicación web interactiva desarrollada con Python y Streamlit, permitiendo comparar métricas de crecimiento, salud y educación entre países de la región para identificar disparidades y tendencias históricas de desarrollo.
Python
Fine-tuning de Stable Diffusion XL ajustado mediante LoRA para aprender el estilo visual de los memes irónicos y sarcásticos, utilizando el dataset Hateful Memes Dataset (Facebook AI).
Python
Análisis para comprender las tendencias del mercado laboral en el área de Inteligencia Artificial y Machine Learning a través de un estudio de 15000 ofertas laborales globales.
Tableau
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