Del lado de data science menejo python como core, tengo conocimiento en herramientas como Scrapy y Selenium para la extracción de datos, para el procesamiento y análisis uso Pandas y Numpy, sin embargo para esto último hay muchas herramientas de Machine Learning para usar.
Para analizar y procesar datos se requiere de entender el problema que se quiere resolver con los datos y luego buscar cuál de todas las herramientas disponibles es la que mejor aplica.
Las tecnologías que manejo en el desarrollo web son: en el frontend manejo HTML, CSS y JavaScript; en el backend manejo Python y Django; y en las bases de datos manejo MySQL o PostgreSQL.
Parte del programa Platzi Master era crear un proyecto propuesto por uno de los Mentores, el trabajo se realizaba en grupos de 5, mi equipo eligió el proyecto Eventapp que consistía en una plataforma para creación y gestión de eventos, dentro de este proyecto trabajé en el backend en la generación del microservicio que interactuaría con la base de datos y generaría los endpoint con los que trabajaría la aplicación, en este proyecto trabajé con el framework django y django rest framework para crear una API Rest.
Para la parte intensiva de platzi master se nos asignaban retos en grupos, uno de los retos fue construir una pokedex web, en este reto fue necesario tomar los datos de un data frame disponible en kaggle, limpiar los datos y complementarlos con datos de la página oficial de pokemon, por lo que era necesaria la construcción de un scrapy, luego con la información era necesario identificar el pokemon con mayor probabilidad para convertirse en legendario, por lo que decidí usar un model de ML de random forest para este fin, luego se cargaron estos datos en PostgreSQL y se enviaban a un Frontend a traves de una API Rest construida con Django y Djanfo Rest Framework
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