Moisés O. - Kundenabwanderungsprognose (Maschinelles Lernen)

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Cerrillos, Chile

Erfahrungen

Jan. 2025 - Dez. 2025

1 Jahr

Kundenabwanderungsprognose (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 Jahr

Globale 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 Jahr

Chile

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 Jahr

Chile

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 Jahr

Statistische 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.