Curso Especializado
Python para análisis exploratorio de datos

Desde el 2014 comienza a participar y posteriormente a liderar proyectos de Ciencia de Datos para empresas privadas y públicas en Colombia, México y Perú. Experto en los lenguajes de programación R, Python y Scala; y el software SPSS.

Ha desarrollado modelos estadísticos y de aprendizaje automático de tipo supervisado y no supervisado, sus principales desarrollos lograron: predecir el nivel de riesgo SARLAFAT 4.0 (Colombia); predecir el nivel de riesgo de originación de un crédito hipotecario (México); segmentar clientes según sus activos y pasivos (Perú); predecir si un cliente va emitir un reclamo (Colombia); predecir si un cliente va desertar de su servicio de telefonía móvil o fija (Perú); predecir el nivel de riesgo de ser víctima de feminicidio (Perú), segmentar viviendas según consumos anómalos de energía eléctrica (Colombia); predecir la cantidad y volumen de pedidos de productos electrodomésticos de línea blanca (Perú); predecir si un contribuyente puede llegar a ser omiso o inexacto en su declaración (Colombia); predecir el nivel de tasa de canje de vales de descuento del beneficio social FISE (Perú) y segmentar distritos con índices anómalos de trashumancia electoral (Perú).

Además, desde el 2012 comienza su experiencia como capacitador en cursos de estadística, posteriormente cursos de manejo de datos, análisis exploratorio de datos, análisis multivariados, ecuaciones estructurales, modelos de machine learning y minería de texto. Ha brindado diversas ponencias de Data Science, Gestión de riesgos, Estadística, entre otras.

Bachiller en Ingeniería Estadística e Informática (2011) y Especialista en Marketing y Finanzas (2013) de la Universidad Nacional Agraria La Molina. Adicionalmente cuenta con más de 20 certificaciones en cursos sobre Machine learning, Data Science, Riesgo de crédito, Gestión de proyectos, entre otros.