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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 misión de entregar soluciones analíticas necesidades y problemáticas del negocio; cooperando en la implementación bajo estrategias de negocio. Abarco amplio conocimiento metodológico, programación y finanzas; liderando proyecto analítico con equipos de trabajos bajo las metodologías tradicionales Waterfall, y en la actualidad Ágil Scrum y Kanban. Valoro el trabajo colaborativo, enseñando y respetando los valores de la institución.

Personal home page: https://francomansilla.com

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  1. stata_pSMOTE stata_pSMOTE Public

    Código que permite balancear clases desequilibradas en la variable de estudio dependiente. Es recomendable usarlo para variables dependientes dicotómicas.

    Stata 3 2

  2. python_MTC python_MTC Public

    Código que permite imputar valores perdidos teniendo en consideración la variable target (dependiente) de carácter continuo.

    Jupyter Notebook 1

  3. stata_DCOF stata_DCOF Public

    Código que permite verificar estadísticamente que variables son posiblemente predictivas a priori de la ejecución del modelo. Código recomendable para variables de estudio dicotómicas.

    Stata 1

  4. python_MsEntropy python_MsEntropy Public

    Es un código que permite hacer agrupaciones aplicando el concepto de Entropía (disminución de caos entre las agrupaciones) considerando un target dicotómico o categórico.

  5. python_MsNAIVE python_MsNAIVE Public

    Es un código de imputación que permite de forma sencilla (ingenua) pero eficiente en realizar el tratamiento de valores perdidos; utilizando medianas y categoría 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: Metodología de datos sintéticos para modelos de Machine Learning

    Stata