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- 1. En construir modelos entrenados e implementados en software de estadísticos como lo son R, Python, u otro que sea pertinente. Para explicar la variable objetivo de los temas asociados a las preguntas de negocio desde el enfoque técnico.- 2. Realizar informes dónde se especifique el procesamiento necesario a aplicar a las fuentes de información para garantizar que los modelos sean reproducibles y veraces (calibración, escalas, transformaciones, reducción de dimensiones, etc.)- 3. Realizar informes dónde se indique la bondad de los ajustes y resultados de las regresiones para cada uno de los modelos objetivo.- 4. Hacer reportes de asesoría y consultoría para fines estadísticos asociados.- 5. Realizar otros informes y reportes que se definan durante el acompañamiento, asociados a los objetivos y alcance del proyecto.- 6. Definir mecanismos de control estricto del manejo de excepciones en los análisis que involucren más de una aplicación.- 7. Definir lineamientos y estándares de manejo de la información que garantice la calidad y consistencia de los datos a través de las diferentes aplicaciones o análisis que se está realizando.- 8. Alertar sobre situaciones que impactan negativamente el avance de la construcción de modelos analíticos.- 9. Lograr el manejo integral y seguro de la información y la unificación de conceptos de negocio.- 10. Definir mecanismos de control estricto del manejo de la información en los procesos de análisis.- Conocimiento en: modelos de segmentación, modelos de clasificación, modelos de regresión, clustering, Random Forest, redes neuronales, data mining, machine learning, Deep Learning, SPARK, NPL, modelos de duración, modelos de conteo, de regresión cuantílica, manejo de bases de datos (SQL, Oracle, Access, etc). Modelamiento de datos espaciales.- Manejo de Plataforma Azure - Databricks.- Manejo de:
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