Hola! soy

Harold EustaquioHarold Eustaquio

MACHINE LEARNING ENGINEER

Transformando datos en soluciones inteligentes. Especializado en machine learning, modelos predictivos y automatización, con experiencia en optimización de algoritmos y procesamiento de datos en tiempo real.


Experiencia Profesional


Competencias

Programación

Competente en los principales lenguajes de programación para ciencia de datos y consultas de bases de datos.

PythonRSQL

Aprendizaje Automático

Construcción e implementación de modelos de ML para tareas de clasificación, regresión y agrupación.

scikit-learnXGBoostLightGBM

Visualización de Datos

Creación de visualizaciones de datos interactivas y perspicaces.

MatplotlibPlotlySeaborn

Inteligencia de Negocios

Desarrollo de dashboards completos e informes empresariales.

Power BITableau

Agentes de IA

Construcción de agentes autónomos de IA y sistemas de automatización de flujos de trabajo.

n8nLangChainAutoGen


Proyectos

Predicción de Diabetes en mujeres Pima

Predicción de Diabetes en mujeres Pima

Implementación de modelos de machine learning para predecir diabetes utilizando el conjunto de datos Pima. Se analizan variables clínicas como embarazos, glucosa, presión arterial, grosor del pliegue cutáneo, insulina, IMC, función de herencia y edad para identificar casos positivos, facilitando diagnósticos tempranos y decisiones médicas informadas.​

90% Precisión API Desplegada en AWS

TECNOLOGÍAS:

scikit-learn FastAPI Docker AWS EC2 AWS EB
Análisis de Calidad del Aire en Lima

Análisis de Calidad del Aire en Lima

El proyecto Análisis de Calidad del Aire en Lima recopila, procesa y visualiza datos sobre la calidad del aire en Lima, Perú. Utiliza AWS para almacenamiento y escalabilidad, con un pipeline de datos automatizado y un dashboard interactivo que muestra métricas en tiempo real y tendencias históricas.

Datos en Tiempo Real Pipeline Automatizado en AWS

TECNOLOGÍAS:

Python Power BI AWS RDS AWS Lambda

Educación


Contáctame

Si tienes dudas sobre un proyecto, consúltame