Skip to content
View fmansillaib's full-sized avatar
馃寧
Working from home
馃寧
Working from home
Block or Report

Block or report fmansillaib

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Maximum 100 characters, markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user鈥檚 behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
fmansillaib/README.md

I am a Lead Data Science Sr. (Risk and Investment). I have the mission to deliver analytics solutions to the necessity and problems of the business; I cooperate in the implementation under business strategy. I have a wide knowledge methodology, programing and finance; I will lead analytic projects with a team of work under of the methodology traditional (Waterfall), in the actual Agil Scrum and Kanban. I value the collaborate job, teaching and learning.

Soy Lider Data Science Sr. (Riesgo, Inversiones) y financista, con la misi贸n de entregar soluciones anal铆ticas necesidades y problem谩ticas del negocio; cooperando en la implementaci贸n bajo estrategias de negocio. Abarco amplio conocimiento metodol贸gico, programaci贸n y finanzas; liderando proyecto anal铆tico con equipos de trabajos bajo las metodolog铆as tradicionales Waterfall, y en la actualidad 脕gil Scrum y Kanban. Valoro el trabajo colaborativo, ense帽ando y respetando los valores de la instituci贸n.

Personal home page: https://francomansilla.com

Pinned

  1. stata_pSMOTE stata_pSMOTE Public

    C贸digo que permite balancear clases desequilibradas en la variable de estudio dependiente. Es recomendable usarlo para variables dependientes dicot贸micas.

    Stata 3 2

  2. python_MTC python_MTC Public

    C贸digo que permite imputar valores perdidos teniendo en consideraci贸n la variable target (dependiente) de car谩cter continuo.

    Jupyter Notebook 1

  3. stata_DCOF stata_DCOF Public

    C贸digo que permite verificar estad铆sticamente que variables son posiblemente predictivas a priori de la ejecuci贸n del modelo. C贸digo recomendable para variables de estudio dicot贸micas.

    Stata 1

  4. python_MsEntropy python_MsEntropy Public

    Es un c贸digo que permite hacer agrupaciones aplicando el concepto de Entrop铆a (disminuci贸n de caos entre las agrupaciones) considerando un target dicot贸mico o categ贸rico.

  5. python_MsNAIVE python_MsNAIVE Public

    Es un c贸digo de imputaci贸n que permite de forma sencilla (ingenua) pero eficiente en realizar el tratamiento de valores perdidos; utilizando medianas y categor铆a faltante.

    Jupyter Notebook

  6. Conferencia-Stata-2022 Conferencia-Stata-2022 Public

    En septiembre del 2022 se realizo la conferencia anual LATAM Stata CORP junto a Software-SHOP. La cual presente: Metodolog铆a de datos sint茅ticos para modelos de Machine Learning

    Stata