Desarrollador de software con algo de experiencia en el desarrollo de aplicaciones móviles, web y back-end.

• Desarrollo de aplicaciones móviles: Android Studio, Kotlin y Java.
• Bases de datos: MySQL y MongoDB.
• Automatización y control industrial: Python para control industrial y automatización.
• Desarrollo Web: HTML, CSS, PHP (con experiencia en CodeIgniter).

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En el marco del Master de Inteligencia Artificial y Big Data, he desarrollado un proyecto de análisis de ruido de los sonómetros de Bilbao. El objetivo del proyecto es identificar las zonas de la ciudad con mayor contaminación acústica y comprender los factores que la provocan.

El proyecto se ha desarrollado utilizando las siguientes tecnologías:

• Apache Spark: para la ingesta de datos y el procesamiento en paralelo.
• MongoDB: como base de datos para el almacenamiento de los datos.
• Python: con las bibliotecas TensorFlow, Keras y Pandas para el análisis de datos y la predicción.
• Power BI: para la visualización de los resultados.
• BigML: para la creación de modelos de aprendizaje automático.

La calle más ruidosa de Bilbao es Fray Juan 24, en el barrio de Zorroza. Le siguen otras calles principales de la ciudad, como Zabalburu, Autonomía y Avenida Montevideo. La calle Poza también tiene un alto nivel de ruido, especialmente por la tarde. Esta calle es una arteria comercial importante, con muchas tiendas y restaurantes. Las zonas de ocio, como el Casco Viejo y el Ensanche, tienen una tendencia a la baja en ruido. Sin embargo, el promedio de decibelios en estas zonas sigue siendo molesto. Los ruidos de madrugada en arterias principales registrados no pueden ser de ocio nocturno, ya que alcanzan una sonoridad muy fuerte incluso molesta. Más bien se deben al camión de la basura o las barredoras.

Disponible con documentación añadida en Github.

En el marco del Master de Inteligencia Artificial y Big Data, he desarrollado en equipo una aplicación móvil para conectar a tatuadores y usuarios que buscan tatuajes. El objetivo de la aplicación es facilitar el proceso de encontrar un tatuador que cumpla con las necesidades del usuario.

La aplicación se ha desarrollado utilizando las siguientes tecnologías:

• Android Studio: para el desarrollo de la aplicación móvil.
• Java: como lenguaje de programación de la aplicación.
• Firebase: como plataforma de backend para la gestión de datos y la autenticación de usuarios.

La aplicación permite a los tatuadores crear perfiles con sus fotos de muestra, contacto y ubicación del estudio. Los usuarios pueden buscar tatuadores por estilo, ubicación o disponibilidad.

Disponible con documentación añadida en Github.

• Me encanta viajar y aprender sobre nuevas culturas.
• Soy un fotógrafo entusiasta.