Limpieza de datos (missing values, errores de tipeo)
Análisis exploratorio de datos (EDA con librería Pandas).
Visualización Estadística: Histogramas, Gráficos de Cajas, Plots de Dispersión.
Escalamiento y estandarización de datos.
Conjunto de testing y training.
Modelos supervisados (regresiones y sus métricas mean squared error, MAE)
Modelos de clasificación y sus métricas (matriz de confusión y curva ROC – AUC)
Análisis de componentes principales (PCA).
Modelos de ensamble (random Forest, XgBoost)
Selección de modelos en función de métricas (scores)
ANA MORENO ALAMO
Estudios concluidos de Doctorado en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de São Paulo, Brasil, Beca CAPES. Maestría en Ciencias en Ingeniería Eléctrica en la Universidad de São Paulo, Brasil, Beca CAPES. Posgrado a tiempo completo en Microelectrónica, Señales Analógicas Mixtas, DIseñadora de CIs. Programa Nacional de entrenamiento, CI BRASIL, Beca CNPQ. Perteneció al GIDEMS-PUCP, dirigido por Bruno Castillón Lévano y a E-BIO dirigido por Rocío Callupe Pérez. Tesis sobresaliente en Ingeniería Electrónica PUCP. Pregrado en Ingeniería Industrial en la PUCP.