← Volver al inicio

Archivo / Proyectos

Del problema al proyecto.

Una selección de trabajo en BI, datos e ingeniería de software. Explora el contexto, las decisiones y los límites de cada solución.

01 / ERP ML Predictor

Python / XGBoost / scikit-learn

ERP ML Predictor

Pipeline ML que corre sobre el ERP RIBISOFT: predice riesgo de mora en cartera y genera forecast de ventas, sin mover datos fuera del servidor del cliente.

Explorar el caso
02 / Mundial 2026 Predictor

Python / XGBoost / scikit-learn

Mundial 2026 Predictor

Predictor del Mundial FIFA 2026 con XGBoost calibrado, sistema ELO propio y simulación Monte Carlo — web pública que fija los resultados reales del torneo y mide los aciertos del modelo en vivo.

Explorar el caso
03 / SQL Performance Lab

SQL Server / T-SQL / Query Optimization

SQL Performance Lab

Tres anti-patrones de SQL Server diagnosticados y corregidos en un ERP farmacéutico real — con benchmarks en caché frío y planes de ejecución que respaldan cada cifra.

Explorar el caso
04 / Flight Price Intelligence

Python / XGBoost / FastAPI

Flight Price Intelligence

XGBoost + SerpAPI: compara el precio real de Google Flights con la predicción del modelo y emite una señal Compra ahora / Espera con % de confianza.

Explorar el caso
05 / Retail Intelligence Pipeline

Python / dbt Core / PostgreSQL

Retail Intelligence Pipeline

Pipeline end-to-end: Python ingesta un dataset de retail en Supabase, dbt construye un star schema con 52 tests automáticos, y Streamlit publica el análisis en producción.

Explorar el caso