Acum urmărești pe
A apărut o eroare la urmărirea utilizatorului.
Utilizatorul nu le permite altor utilizatori să-l urmărească.
Urmărești deja acest utilizator.
Planul tău de abonament permite doar 0 urmăriri. Alege un abonament superior apăsând aici .
Nu mai urmărești pe
A apărut o eroare la anularea urmăririi utilizatorului.
Ai recomandat pe
A apărut o eroare la recomandarea utilizatorului.
A apărut o eroare. Reîncarcă pagina și încearcă din nou.
Adresa de e-mail a fost confirmată.
munro,
argentina
Momentan, aici e ora 5:20 p.m.
S-a înregistrat pe mai 17, 2020
0
Recomandări
Carlos P.
@crpavia
0,0
0,0
0%
0%
munro,
argentina
Indisponibil
Proiecte finalizate
Indisponibil
Conform bugetului
Indisponibil
La timp
Indisponibil
Rata de angajare repetată
Data Scientist + Data Engineer + Software Engineer
Discută cu Carlos P. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Recenzii
Modificările au fost salvate
Nu există recenzii!
Experiență
Data Scientist and Data Engineer
mai 2015 - Prezent
Developed and implemented predictive and analytic models with Machine Learning.
- Scoring models for Money Laundry detection.
- Prediction of churning
- Forecast of use of digital channels.
- Fraud detection.
- Recommendation systems for e-commerce.
- Geospatial analytics (ATM, Visa cashpoints).
Developed Big Data ETL and pipelines.
Technologies: Spark, Python, R, Scala, Jupyter, Keras, Tableau,
Hive, Hadoop, cloud, Neo4j, MongoDB, Teradata, PostgreSQL, etc.
Data Mining Consultant
ian. 2010 - dec. 2012 (2 ani, 11 luni)
Development of predictive models for finance, insurance, telco and retail industries.
Development and reengineering of implemented credit scoring model for banks.
Educație
Data Science
(1 an)
Software Engineering
(3 ani)
Calificări
Data Science in Real Life
Johns Hopkins University
2016
The course will be taught at a conceptual level for active managers of data scientists and statisticians.
Some key concepts being discussed include:
1. Experimental design, randomization, A/B testing
2. Causal inference, counterfactuals,
3. Strategies for managing data quality.
4. Bias and confounding
5. Contrasting machine learning versus classical statistical inference
Managing Data Analysis
Johns Hopkins University
2015
This course describes the process of analyzing data and how to manage that process. We describe the iterative nature of data analysis and the role of stating a sharp question, exploratory data analysis, inference, formal statistical modeling, interpretation, and communication. In addition, we will describe how to direct analytic activities within a team and to drive the data analysis process towards coherent and useful results.
Introduction to Data Science
University of Washington
2013
This course covered a broad set of topics critical to practical datascience: relational databases, MapReduce, NoSQL, statisticalmodeling, basic machine learning, and visualization, and avariety of algorithmic topics.
Discută cu Carlos P. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Verificări
Cele mai bune aptitudini
Caută freelanceri similari
Caută prezentări similare
Invitația a fost trimisă!
Mulțumim! Ți-am trimis prin e-mail linkul pe care trebuie să-l accesezi pentru a revendica creditul gratuit.
A apărut o eroare la trimiterea e-mailului. Încearcă din nou.
Nu s-a putut efectua copierea în clipboard. Încearcă din nou după ce-ți ajustezi permisiunile.
S-a copiat în clipboard.
Se încarcă previzualizarea
S-a oferit permisiunea de depistare a locației.
Ți-a expirat sesiunea pentru conectare sau te-ai deconectat. Conectează-te din nou.