From d2be00f2cf26c3062771cf6e4b2f62c03cda9348 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Diego Moreno <72321734+Damorgal@users.noreply.github.com> Date: Tue, 1 Nov 2022 17:09:35 -0600 Subject: [PATCH] Create index copy.html --- index copy.html | 226 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 226 insertions(+) create mode 100644 index copy.html diff --git a/index copy.html b/index copy.html new file mode 100644 index 0000000..d61adbb --- /dev/null +++ b/index copy.html @@ -0,0 +1,226 @@ + + + +Damorgal page + + + + + + + + + + + +
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Diego Aarón Moreno Galván

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Diego A. {Moreno, Moreno-Galvan, Morgal}
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NLP Data Scientist at Citi

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Guanajuato, Mex.

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diego.moreno@cimat.mx

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PDF version of my Curriculum Vitae

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Interests

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Multimodal Classification

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Natural Language Processing

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Machine Learning

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Data Analysis

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Education

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Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT)
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M.Sc. in Computer Science

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2020 - 2022
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Universidad de Guanajuato (DEMAT)
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B.Sc. in Mathematics

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2015 - 2020
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Languages

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English (professional)

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Spanish (native)

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Publications

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Data Analysis of Energy Consumption of the Daylight Saving
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2019
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[Poster]

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[Code]

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London Business School
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2013 - 2015
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Master Degree

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School of Coding
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2010 - 2013
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Bachelor Degree

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Research

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Big Data Summer Institute at University of Michigan
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2019
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[Poster]

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[Code]

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London Business School
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2013 - 2015
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Master Degree

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School of Coding
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2010 - 2013
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Bachelor Degree

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Industry Experience

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Citi Group

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Natural Language Processing Data Scientist
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Sep 2022 - Current
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An NLP Scientist for the Citi bank group in Mexico develop soluciones innovadoras en áreas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural (NLP), búsqueda de información avanzada y semántica, extracción, inducción, clasificación y exploración. + Análisis de bases de datos para la identificación de problemas y oportunidades de alto impacto + En conjunto con su manager, desarrollar, planear y ejecutar metodologías de NLP aplicada a diferentes use cases enfocados a temas de crédito, captación, ahorro o experiencia de cliente, que implica conocimientos específicos en: + Limpieza de datos (textos, audios o características especificas de cada cliente, transaccional o demográfica) + Feature engineering + Desarrollo y planteamiento de modelos no supervisados, machine learning o inteligencia artificial. + Documentación y seguimiento de métricas de modelos. + Proponer fuentes de información alternativas e innovadoras + Resumir los hallazgos clave y presentarlos a la alta dirección.

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Teaching

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Big Data Summer Institute at University of Michigan
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2019
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[Poster]

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London Business School
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2013 - 2015
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Master Degree

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School of Coding
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Bachelor Degree

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Awards

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Big Data Summer Institute at University of Michigan
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