Julio Alberto Lazarte's repositories
financial_fraud_detection
La urgencia por detectar fraudes en transacciones móviles de dinero ha llevado a una empresa del segmento Fintech a buscar soluciones innovadoras.
store_sales_analysis_sqlite
Una tienda online de moda, con presencia en todo Brasil, necesita impulsar su rendimiento utilizando sus datos de manera estratégica.
Consumer_Spending_Prediction_final
Predicción del gasto de consumidor
breast_cancer_nb
Predicción del tipo de tumor mamario
covid19_analytics
Análisis de la pandemia del COVID19
credit_scoring_app
Test de verificación de default para clientes a partir de modelo Random Forest.
CriptoCoinPredict
Predicción de acción ante el movimiento de cripto monedas (Compra/venta/esperar) y de su valor futuro
Supermarket_Sales_Analysis
Análisis de ventas en Brasil según regiones
analisis_sentimiento
Analiza el sentimiento de una frase utilizando tres métodos diferentes. El primero es con un modelo gensim.models.Word2Vec entrenado con 1.6 mll de tweet, el segundo es usando textblob y el tercero es de la librería de nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
cerveza_regresion_lineal_ipynb
Análisis de consumo de cerveza en función de la temperatura, el día y las condiciones climáticas. DDBB extraída de Kaggle: https://www.kaggle.com/dongeorge/beer-consumption-sao-paulo
arima_btc_predic
Predicción del BTC
robot_trading_bitcoin_app
Robot trading
controller_chat_bot_challerger_04
Es un Whatsapp bot que controla whatsapp en la pc junto al chat_bot_challenger_04, generando respuestas entrenadas en python con diversos métodos.
chat_bot_challenge_04
Es un chat bot que integra distintos métodos de búsqueda de respuesta: utilizando método de comparación de textos (con TfidfVectorizer() ,el modelo Transformers (con entrenamiento del modelo), el método TfidfVectorizer.
chatbot_spring_02
Chat bot
clasificacion_textos
Clasificacion de textos entrenando con Naive Bayes, entrenando con Random Forest y entrenando con Transformers
analisis_sentimiento_twitter
Predice el sentimiento a partir de un una base de datos de 1.6 mll de twitts (https://www.kaggle.com/code/ricardomoya/an-lisis-de-sentimientos-clasificaci-n-de-textos) , entrenando el modelo Skip Gram
analisis_sentimiento_librerias_py
Analisis de sentimiento con transformers, con TextBlob y con SentimentIntensityAnalyzer
chatbot_spring_01
#aluraChallengeChatBotInteligente
Machine_learning_La_esencia_del_cliente
Clusterización
portafolio_users
Es un portafolio de uso libre con login.
clothing_store
E-commerce creada con angular y angular matirial. Deploy en Firebase y utilizando DDBB en Cloud Firestore