Creado con:
Aplicación Python para el análisis de parámetros SEO basados en resultados de búsqueda de Google. Rastrea los sitios web mejor posicionados, extrae factores SEO (velocidad de página, compatibilidad móvil, títulos, palabras clave, datos estructurados) y consulta APIs de Google. Aplica un modelo de Gradient Boosting para determinar la importancia de cada factor en el posicionamiento. Arquitectura multihilo para un procesamiento más rápido de URLs. Genera informes detallados en Excel con recomendaciones accionables.
Creado con:
Flujo completo de Big Data utilizando reportes reales de avistamientos de Bigfoot. Desarrollo de aplicaciones Python para extracción, limpieza y preprocesamiento de datos no estructurados. Aplicación de técnicas de limpieza (manejo de valores nulos, normalización, deduplicación) y diseño de gráficos interactivos para identificar puntos críticos geográficos, tendencias anuales y patrones comunes.
Creado con:
Plataforma de gestión de restaurantes en doble plataforma: escritorio y web. Desarrollo de una interfaz administrativa en Python (Tkinter) para propietarios de restaurantes y de un frontend en React.js para usuarios. Integración de Firebase para autenticación y gestión en tiempo real de bases de datos, menús, reservas y valoraciones de clientes.
Creado con:
Modelo de aprendizaje automático para la clasificación de imágenes de entornos (urbano, bosque, desierto, etc.) a partir de características numéricas extraídas. Construcción de un pipeline basado en XGBoost para la extracción de características, entrenamiento y evaluación de rendimiento.
GPA: 3.8/4
Media: 8.8/10