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Jorge Rodríguez Peña

data scientist especializado en series temporales

Puede desplazarse Madrid

  • 40.4167
  • -3.70358
Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de Jorge.
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Localización y desplazamiento

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

Preferencias

Duración del proyecto
Preferiría:
  • ≤ 1 mes
  • Entre 1 y 3 meses
  • Entre 3 y 6 meses
Preferiría evitar:
≤ 1 semana
Sector de negocio
  • Banca & seguros
  • Centros de investigación
  • Cultura
  • High tech
  • Medio ambiente
+2 autres

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Habilidades (7)

Jorge en pocas palabras

Soy un científico de datos graduado en física, lo que garantiza mis habilidades matemáticas y analíticas para obtener resultados óptimos en cualquier proyecto. Tengo mucha experiencia trabajando con series temporales, analizándolas y usándolas para realizar predicciones con modelos clásicos de machine learning (ARIMA, GARCH, ...) o modelos más avanzados y modernos como las redes neuronales.
Soy capaz de adaptarme a cualquier tema entorno al que gire el proyecto. Me encanta aprender mientras realizo un proyecto. Entre mis proyectos más recientes se encuentra la estimación del impacto del COVID-19 a la contaminación en Madrid, un predictor del mercado inmobiliario en UK, un clasificador de sentimientos a través de imágenes o un predictor de guerras civiles con un 70% de probabilidades de acertar.

Experiencia

AITIS

Edición de software

Data Scientist

City de Londres, Reino Unido

enero de 2022 - Hoy (8 meses)

MIAC Analytics Ltd

Sector inmobiliario

Data Scientist

City de Londres, Reino Unido

junio de 2021 - octubre de 2021 (4 meses)

 Mejoré los modelos predictivos de MIAC un 100% con modelos clásicos y redes neuronales.
 Creé un sistema para entrenar y seleccionar el mejor modelo para los 940 índices de la vivienda de MIAC.
 Agrupé los distintos índices geográficos para estudiar el efecto de las zonas geográficas en la vivienda.
Machine Learning Deep Learning time series series temporales

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Formaciones