Gabriel Vázquez Torres

data scientist, machine learning researcher

Puede desplazarse Sevilla

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  • -5.984458899999936
  • Tarifa aproximada 300€ / día
  • Experiencia 2-7 años
  • Tasa de respuesta 71%
  • Tiempo de respuesta Algunos días
Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de Gabriel.

Disponibilidad no confirmada

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Localización y desplazamiento

Localización
Sevilla, España
Puede trabajar en tus oficinas en
  • Alrededor de Sevilla y 50 kms

Preferencias

Duración del proyecto
  • ≤ 1 semana
  • ≤ 1 mes
  • Entre 1 y 3 meses
  • Entre 3 y 6 meses
  • ≥ 6 meses
Sector de negocio
  • Biotecnología
  • Edición de software
  • High tech
  • Ingeniería mecánica
  • Internet de las cosas
+2 autres

Verificaciones

Influencia

Github

Github : Gabvaztor Gabvaztor
  • 45 Seguidores
  • 30 Repositorios
  • 0 Gists

Idiomas

  • Español

    Bilingüe o nativo

  • Inglés

    Competencia profesional básica

Habilidades (29)

Gabriel en pocas palabras

Mail: gabvaztor @ gmail.com

Mi proyecto: aiconscience.ddns.net

Español:

¿Tienes una pregunta que requiera una respuesta de Aprendizaje automático o estadístico? Ningún problema. Como Data Scientist con más de 6 años de experiencia tengo el suficiente conocimiento y habilidades comunicativas para resolver tu problema y, lo más importante, dar una clara respuesta para que puedas aplicarla en el campo de tu interés.

Estoy cómodo trabajando tanto para corporaciones públicas como privadas.

English:
Do you have a question that requires a statistical or machine learning answer? No problem. As a data scientist with 6 years of experience, I have the technical knowledge and the communication skills needed to solve your problem and, most important, to give you a clear answer that you can apply to your field of interest.
I offer a full data analysis/machine learning stack, including:

- Getting and organizing your data.
- Selecting the most relevant statistical or machine learning technique for your case.
- Applying the technique to your data.
- Writing a report that explains every step taken and interprets the results. I’ll give you the level of technical detail that you want, but you won’t need in-depth statistical knowledge to follow my explanations.
- Assistance in applying the results to your specific field.

My projects range from a few hours of programming or consulting to ongoing client relationships spanning several years.
Favorite machine learning techniques:
- Classification: vectorial machines and Naive Bayes.
- Regression: Decission trees and neural networks (both convolutional and regressive depending on the type of problem).
- Clustering (unsupervised): neuronal networks, K-means and Voronoi diagram.

Ability to solve big data-related problems, from the analysis for obtaining data and the obtaining itself (Spark, Hadoop...) to the decission of the right learning algorithm for the problem and its real time training once the solution is in produc

Portfolio:

Experiencia

The Bridge

Educación & e-learning

Data Science Lead Instructor

Madrid, España

enero de 2020 - Hoy

https://www.thebridge.tech/bootcamps/bootcamp-data-science

- Python Crash Course
- Data Science for Business
- Statistics, Algebra & Calculus
- Git
- SQL
- Data Science Pipeline
- Exploratory Data Analysis
- Feature Engineering
- Data Visualization
- Machine Learning Engineering Track
- Supervised Learning:
- Logistic regression
- kNN
- SVM
- Decision trees
- ANN
- Random forest, ...
- Quality on models:
- Log-loss, AUC,...
- Confusion matrix
- Hyper-Parameters
- Regression
- Classification
- Time Series, ARIMA
- Dimensionality Reduction (PCA, LDA)
- Deep Learning:
- DNN
- RNN
- LSTM
- GAN
- CNN
- NLP: BERT, Skip Gram, Word to Vector
- Hadoop
- Spark
- Pickle
- AWS, Google Cloud, Azure
- Docker
- Storytelling
- Data Science to Product

Consciences

Biotecnología

Founder

Sevilla, España

julio de 2019 - Hoy

aiconscience.sytes.net

Empresa de Ciencia de Datos con el objetivo de remodelar los algoritmos actuales de forma bioinspirada al aprendizaje físico que ocurre en el cerebro.

Stratence Partners

Consejo & auditoría

Consultor Senior en Inteligencia Artificial

City de Londres, Reino Unido

septiembre de 2018 - febrero de 2019

Inteligencia Artificial, Excel, VBA, CLOUD, SQL, ETL

Smart IoT Labs

Internet de las cosas

Lead Data Scientist

Sevilla, España

abril de 2018 - julio de 2019

Creation of the AI platform for IoT data.
Data Analyzing
Tensorflow
Raspberry Pi
Python
Reinforcement Learning, RNN, GNN, CNN

Universidad de Sevilla

Sector público & comunidad

Data Scientist e Investigador de Machine Learning en grupo de Testing Temprano

Sevilla, España

octubre de 2017 - Hoy

Análisis, documentación e implementación de diferentes técnicas de Machine Learning con redes neuronales para la resolución de diferentes problemas.

OpenWebInars

Educación & e-learning

Profesor de Machine Learning (aprendizaje automático) con TensorFlow y Python

Sevilla, España

septiembre de 2017 - octubre de 2017

Miembro de profesores en el curso "Introducción a Machine Learning con TensorFlow y Python"

https://www.youtube.com/watch?v=szNPBn_RBfA
https://www.youtube.com/watch?v=6_v3IbhNOXc
https://www.youtube.com/watch?v=CAzkiBNuLGo&t=189s

TensorFlow Developer

Edición de software

Desarrollador de FrameWork con TensorFlow

octubre de 2016 - Hoy

Creación de FrameWork con TensorFlow:

Proyecto: tfboost. ddns. net

Freelance en competiciones de Machine Learning. Creando un Framework para Machine Learning con Tensorflow.

I am currently developing a framework (Machine Learning with TensorFlow):

Through project, we are creating a framework thanks to which you can read any kind of tag labeled data (like Kaggle problems, CSV and images); create train, validation and test set from them; choose the best machine learning algorithm for your data, and, besides, change the algorithm features.

Update Version 0.1:

Now it is possible to save models configurations by problem and load previous models configurations.
See json information by time in two different ways: "Information" and "Configuration".
See graphs progress during training. After each epoch it will be saved a graph.
You can decide if you want to save graphs after validation/test accuracies are surpass your limit.
You can reset the configuration making backups.
You can change dropout during training easily.
You can restore previous tensorflow models easily.
You have a method by problem: for each problem you can solve, you could created a method to process each input in a different way.
Yoy have a "Setting.json" file for each problem where you only have to put the paths where you want to process your problem.
You can see loss and accuracies in graphs and printed in the console.
You can easily change the epochs and batch sizes.
You have an example of CNN treating a signal problem.

Actualmente desarrollando un framework llamado "TFBoost" con el que se podrá leer cualquier tipo de datos (imágenes, texto, csv, ...), mostrar estadísticas, guardar configuraciones de modelos e histórico de resultados y cargar modelos. El framework utiliza la nueva librería de Machine Learning "TensorFlow" de Google.

TensorFlow Boost's Repository: https://github.com/Gabvaztor/TFBoost

Ayesa

Energía

Data Scientist para proyecto internacional sobre consumo de energía eléctrica

Sevilla, España

marzo de 2017 - mayo de 2017

Trabajo como Data Scientist en un proyecto internacional para la predicción del consumo eléctrico de cientos de miles de viviendas.

Ayesa

Internet de las cosas

Ingeniero Informático - Desarrollador Big Data

Sevilla, España

abril de 2016 - febrero de 2017

Trabajé en diferentes actividades backed y frontend y tareas automatizadas relacionadas con la WEB, PLCs y puntos de acceso. Normalmente he usado java 7 y 8, Jboss, Maven, Spring y Mybatis. He estado en diferentes proyectos en equipos distintos trabajando con varias tecnologías. He tenido que desarrollar tareas de diseño, análisis, documentación e implementación. También he trabajado en un proyecto multinacional con Big Data.

My work is about different backend and frontend activities and automatic tasks related to the WEB, PLCs and access points. I often use Java (7 and 8), Jboss, Maven, Spring and MyBatis. I am involved in several proyects with different work teams and technologies.I also perform desing tasks, analysis and documentantion.

Also, I have worked in a European project using Big Data.

Arquitae

Telecomunicaciones

Jefe de Proyecto para la creación de una aplicación Android para fines urbanísticos

Sevilla, España

enero de 2015 - enero de 2016

He gestionado y desarrollado una aplicación Android, desde los requisitos hasta el código con todos sus componentes usando la API de Google Maps con logeo de usuario a partir de una base de datos MySQL encriptada creada desde cero.

Gabriel Vázquez - Universidad de Sevilla

11/3/2018

Sirve para resolver múltiples problemas relacionados con Data Scientist y Big Data

Formaciones

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