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Miguel Molina

data scientist and data analyst

Puede desplazarse Madrid

  • 40.4167
  • -3.7036
Proponer un proyecto El proyecto sólo comenzará si aceptas el presupuesto de Miguel.
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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
  • ≤ 1 semana
  • ≤ 1 mes
  • Entre 1 y 3 meses
  • Entre 3 y 6 meses
Sector de negocio
  • Cine & audiovisual
  • Centros de investigación
  • Transportes
  • Viajes & turismo
  • Videojuegos & animación
+8 autres
Tamaño de la empresa
  • 1 persona
  • 2-10 personas
  • 11-49 personas
  • 50 - 249 personas
  • 250-999 personas
+2 autres

Verificaciones

Idiomas

Categorías

Habilidades (7)

Miguel en pocas palabras

Data scientist desde hace casi 2 años. He trabajado con lenguajes de programación como SAS, python o Rstudio, de visualización como Power BI o Tableau y de bases de datos como sql o MongoDB. He trabajado dando cobertura tanto a empresas privadas como públicas. Mi territorio más habitual es el analisis de datos y estudio de ellos con modelos de Machine Learning. Tengo un master en Big Data y Business Analytics y estoy finalizando una especialidad en Machine Learning. Me gusta trabajar con cualquier tipo de proyecto siempre y cuando estén los datos de por medio.

Experiencia

Hacienda

Sector público & comunidad

Data Scientist & Data Analyst

Madrid, España

septiembre de 2018 - diciembre de 2018 (3 meses)

Viewnext

Sector público & comunidad

Data scientist

Madrid, España

octubre de 2019 - febrero de 2021 (1 año y 4 meses)

En la empresa Viewnext trabajo para un cliente final que es la seguridad social. Mi trabajo aquí es el de un analista de datos con

un perfil de data scientist. Primero realizó una selección de los datos,

que podrían ser válidos para mi estudio, siempre en consenso con el data engineer. Una vez obtenidos los datos realizó
una limpieza y depuración de los mismos, de forma paralela realizó un análisis exploratorio. Cuando tenemos listos los
datos y las variables estudiadas pasamos a los diferentes estudios de predicción que nos solicita el cliente. Principalmente,
la seguridad social nos solicita estudios de cálculo de probabilidades de que un enfermo sea alta o estudios de las
diferentes propuestas de alta de las mutuas. Para llevar a cabo estas tareas utilizamos modelos de Machine Learning. Los
algoritmos más utilizados son random forest y gradient boosting. Para la tarea de depuración y preparación de los datos se utiliza
la herramienta de sql y R. Para la realización de los modelos de predicción se utiliza lenguaje R y en misma medida Python. Con
Python utilizamos principalmente pyspark, scikit learn, Tensorflow y librería NLTK (Text Minning). Creación de gráficos utilizamos
Tableau.

Deloitte - Deloitte Organisation

Consejo & auditoría

Data Scientist

Madrid, España

febrero de 2021 - Hoy (7 meses)

- Tratamiento y procesado de los datos
- Limpieza de datos
- Creacción nuevas variables
- Modelos predictivos

Recomendaciones externas

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Formaciones