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)
Sául Elguera
Egresado de la maestría en economía aplicada en la Universidad de Buenos Aires y licenciado de la carrera de economía con más de 3 años de trayectoria profesional en el áea de investigación y consultoría, con sólida experiencia en el desarrollo y aplicación de modelos microeconométricos avanzados, análisis de datos de panel, series de tiempo y técnicas de minería de texto. Especialista en la formulación e interpretación de indicadores socioeconómicos y la redacción de informes cuantitativos.