📌 Portafolio de Proyectos
“Proyectos que convierten datos en resultados”
Subtítulo corto:
Casos prácticos que demuestran cómo aplico la IA y la ciencia de datos para resolver problemas reales.
📊 Proyecto 1: Clustering en Datos Biomédicos
Problema: identificar patrones ocultos en un dataset biomédico complejo.
Solución: apliqué técnicas de reducción de dimensionalidad (PCA) y clustering (K-Means) para agrupar pacientes con base en variables clínicas.
Resultado: descubrimiento de subgrupos homogéneos que facilitan análisis personalizados.
Tecnologías: Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib.
🖼️ Visual: gráfico 2D/3D mostrando clusters diferenciados.
📊 Proyecto 2: Clasificador de Incidencias Educativas
Problema: en escuelas es difícil clasificar reportes de alumnos e incidencias de manera organizada.
Solución: entrené un modelo de clasificación supervisada con datos simulados de incidencias escolares.
Resultado: el sistema logra clasificar con más de 90% de precisión entre “académicas”, “conductuales” y “administrativas”.
Tecnologías: Python, Scikit-learn, Django, SQLite.
🖼️ Visual: dashboard con métricas de precisión y distribución de categorías.
📊 Proyecto 3: Asistente Automatizado en WhatsApp (n8n)
Problema: clínicas y negocios locales pierden tiempo agendando citas y confirmando clientes.
Solución: diseñé un flujo de automatización en n8n conectado a WhatsApp y Google Sheets.
Resultado: automatización de confirmaciones y recordatorios → reducción del 70% de llamadas manuales.
Tecnologías: n8n, WhatsApp Business API, Google Sheets, Node.js.
🖼️ Visual: captura de flujo en n8n + ejemplo de conversación automática.
📊 Proyecto 4 (opcional para más peso): Clasificación de Datos Biomédicos con CNN
Problema: clasificar imágenes médicas para apoyar diagnóstico.
Solución: implementé una red neuronal convolucional (CNN) básica entrenada con dataset biomédico abierto.
Resultado: modelo con 85% de exactitud en clasificación inicial.
Tecnologías: Python, TensorFlow/Keras.
🖼️ Visual: curva de entrenamiento + matriz de confusión.
✨ Cierre de sección
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