Científico de datos
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Soy un maestro en física aplicada, con una sólida formación analítica y en inteligencia artificial. Me apasiona aplicar mis habilidades para resolver problemas complejos utilizando técnicas avanzadas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
He realizado análisis de datos en distintas áreas, entre ellas en el ámbito científico en el Thomas Jefferson National Accelerator Facility, en Virginia, USA, recopilando y extrayendo información importante de datos de experimentos de aceleradores de partículas lineales.
También fungí como asesor del área de estadística y ciencia de datos para el Programa de Resultados Electorales Preliminares para el Instituto Electoral del Estado de Puebla, mediante la generación de análisis de tiempos de procesamiento de actas electorales y aplicando técnicas de machine learning para optimizar el proceso.
Soy maestro en Física Aplicada por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. En mi tesis, desarrollé e implementé un control óptimo estocástico aplicado a modelos epidemiológicos, con el objetivo de reducir las tasas de contagio. Para ello, implementé simulaciones computacionales, así como entrenamientos de redes neuronales artificiales que me ayudaron a resolver el problema.
