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Hola!! Soy Cesar Prieto, estudiante de último año en Ciencias Estadísticas, que bajo el seudonimo de CapStats muestro en este repositorio la pasion por el análisis de datos, el desarrollo de modelos predictivos, el machine learning y la inteligencia artificial.

Soy estudiante de Ciencias Estadísticas en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Me encanta aprender y aplicar mis conocimientos en proyectos prácticos que abordan problemas del mundo real. Tengo una sólida formación en estadística y programación en lenguajes para el desarrollo estadístico como R y Python (Este ultimo usando Jupyter), además de, habilidades en SQL, y me apasiona utilizar técnicas de análisis de datos y modelos predictivos para extraer insights valiosos. Estoy buscando oportunidades para crecer profesionalmente en el campo del análisis de datos, el machine learning y la inteligencia artificial, donde pueda contribuir con mis habilidades y aprender de profesionales experimentados.

Aquí algunos de mis proyectos más interesantes:

1. [Time-Series] - Se planteo el análisis de 2 series de tiempo con una periodicidad diferente para de esta forma aplicar los conceptos aprendidos en clase y descubrir el proceso y el funcionamiento de las tecnicas de descripcion y modelado de Series temporales utilizando tecnicas de modelado tipicas como son los modelos ARMA, ARIMA y SARIMA, y por otro lado tecnicas novedosas como pueden ser el modelado a traves de Arboles de decisión y usando Redes Neuronales tanto Recurrentes como LSTM, como no recurrentes y multicapas.
   • Tecnologías: [R, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy]
   • Enlace al repositorio
2. Análisis de redes Bipartitas en Series de Anime - Se desarrolló en compañía de Alejandro Urrego un proyecto, donde descubrimos como las descripciones de las series, en este caso series de animación Japonesa, influían en la creación de grandes comunidades en la red de Usuarios - Animes a traves del análisis textual NLP usando redes con Bigramas y el modelado aplicando ERGM sobre algunas variables exógenas creadas a partir de la búsqueda de comunidades dentro de las redes de palabras.
   • Presentado en la escuela latinoamericana de redes y sistemas complejos ENREDANDO 2024 en la modalidad de poster
   • Tecnologías: [R, Python, Conda, Igraph (Tanto en R como en Python), Networkx]
   • Enlace al repositorio

• Lenguajes de programación: R, Python
• Frameworks y Librerías: Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, Dplyr, Igraph
• Análisis de Datos y Visualización: RStudio, Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Machine Learning y AI: Modelado predictivo, regresión, clasificación, clustering
• Bases de datos: PostgreSQL
• Herramientas: Git, VS Code, Conda, Mini Conda

• [Universidad Nacional de Colombia] - Estadística (Año de Finalización: 2025)
  • Cursos relevantes: [Metodos Multivariados], [Analisis Estadistico de Redes Sociales], [Analisis de Regresion], [Series de Tiempo], [Teoria Estadistica del Riesgo], [Metodos no Parametricos], etc
• [Educacion Virtual]: [Conviertete en Data Analyst - LinkedIn], [Kaggle Learn Complete - Kaggle]

• Correo: [[email protected]]
• LinkedIn:

• El siguiente link contiene mi presentación personal en forma de Blog en el cual se planean desarrollar varias actividades tanto academicas como divulgativas por mi persona, antes que nada mencionar que este sitio todavía esta En construccion pero puedes acceder haciendo click AQUÍ. Si estas interesado en ver como construí este sitio web, puedes echarle un vistazo al repo.