Moisés (Joel) O.
Kundenabwanderungsprognose (Maschinelles Lernen)
Erfahrungen
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrKundenabwanderungsprognose (Maschinelles Lernen)
- Ein Klassifikationsmodell mit Random Forest entwickelt, um die Kundenabwanderung bei einem Telekommunikationsunternehmen vorherzusagen.
- 88% Genauigkeit erreicht durch Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modelloptimierung.
- Tools: Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrGlobale CO₂-Emissionsanalyse
- Globale Emissionstrends und Zusammenhänge zwischen BIP, Bevölkerungswachstum und CO₂-Ausstoß analysiert.
- Interaktive Datenvisualisierungen für öffentliche Kommunikation und Entscheidungsunterstützung erstellt.
- Tools: Python, Pandas, Seaborn, Plotly
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrChile
Schätzung des Verbraucherpreisindex und Analyse wirtschaftlicher Trends (Chile)
- Zeitreihenprognosen durchgeführt, um den Verbraucherpreisindex Chiles (VPI) zu schätzen.
- Regressions- und gleitende Durchschnittsmodelle verwendet, um Inflationstrends vorherzusagen und historische sowie prognostizierte wirtschaftliche Schwankungen zu visualisieren.
- Tools: Python, Statsmodels, Pandas, Seaborn
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrChile
Seismische Risikoanalyse in Chile
- Ein datenbasiertes Modell entwickelt, um Erdbebenrisikomuster in chilenischen Regionen mithilfe geospatialer und historischer seismischer Daten zu bewerten.
- Statistische Modellierungs- und Visualisierungstechniken angewendet, um Hochrisikozonen und zeitliche Frequenzmuster zu identifizieren.
- Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, GeoPandas
Jan. 2025 - Dez. 2025
1 JahrStatistische Demonstration der Grenzen des Bayesschen Theorems
- Simulationen erstellt, um gängige statistische Fallstricke und reale Grenzen der Bayesschen Regel in unsicheren oder unausgewogenen Datenszenarien zu veranschaulichen.
- Posterior-Wahrscheinlichkeiten unter verschiedenen Prior-Annahmen verglichen und die Bedeutung des Kontexts im probabilistischen Denken betont.
- Tools: Python, NumPy, Matplotlib, SciPy
Zusammenfassung
Motivierter und detailorientierter Datenanalyst mit solider Grundlage in Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen.
Zertifiziert von Google und IBM über Coursera-Programme, mit praktischer Erfahrung in der Umsetzung realer Projekte in Python, SQL und Datenvisualisierung.
Leidenschaftlich dabei, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
Motiviert, analytische und problemlösende Fähigkeiten in innovative Teams einzubringen.
Sprachen
Spanisch
MutterspracheDeutsch
FortgeschrittenEnglisch
FortgeschrittenPortugiesisch
FortgeschrittenZertifikate & Bescheinigungen
Data Analytics Professional Certificate
Data Science Professional Certificate
IBM
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