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I’m a Senior Data Scientist with a solid background in Biostatistics.
🔹 Predictive modeling expertise: Logistic Regression, GAMs, XGBoost, and both classical and deep learning approaches.
🔹 Strong focus on validation and interpretability: metric design, bias assessment, and automated reporting pipelines.
🔹 Healthcare applications: predictive modeling and analytics for clinical decision support, developed through collaborations, internships, and publications with Torrejón University Hospital and Gregorio Marañón Hospital.
🔹 Teaching experience: instructor at CEMP, sharing practical insights in applied statistics and data science.
Outside of work, I enjoy combining data, storytelling and visualization, building projects that blend statistical rigor with creativity and communication.
| Proyecto | Descripción | Enlace |
|---|---|---|
| 📊 Dataviz | Portafolio de visualizaciones interactivas con ggplot2, plotly y shiny. Útil como plantilla para otros usuarios. |
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| 🧠 NLP-Python | Pipeline para procesamiento de lenguaje natural usando spaCy. Pensado como base para proyectos más complejos de IA generativa. |
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| 🐍 Python-for-Quarto | Repositorio de pruebas para crear HTML con Python y Quarto. Incluye una plantilla básica y un README explicativo. | 🔗 |
| 📈 Modelos de respuesta múltiple nominal | Ejemplo aplicado con la base Cracker para modelar respuestas categóricas nominales, con modelos de efectos fijos y aleatorios. | 🔗 |
| 👥 Software_GRUPAL_7 | Práctica de clase expositiva. Incluye código y explicación del desarrollo grupal. | 🔗 |