Ismael Domínguez Casado Email & Phone Number

Sevilla Y Alrededores, España

Científico de datos en el equipo de Analytics.Responsabilidad:- Desarrollo end-to-end de distintos proyectos asociados al negocio.- Monitorización de los modelos en producción para asegurar el correcto funcionamiento de los mismos.- Búsqueda de nuevas oportunidades donde aplicar las posibilidades del aprendizaje automático (machine learning).Tareas:- Comunicación con los distintos actores implicados en los proyectos y la correcta transmisión de todo el proceso.- Extracción de datos y el procesado de estos.- Control de versión de los datos.- Aplicación de distintas técnicas de machine learning y estadística aplicada.- Despliegue y monitorización de modelos.Tecnologías usadas:- Lenguajes: python, R, SQL; SaS y excel básico.- Librerías: scikit-learn, pandas, dask, xgboost, lightgbm, altair, seaborn, jupyter notebook.- Otros: AWS, dominos datalab, docker, markdown.

Sevilla Y Alrededores, España

Proyecto llevado a cabo para el balanceo de carga en el ancho de barda otorgado a las distintas sedes de Sevilla y la detección de anomalías en el acceso a estas redes (posibles ataques DDoS o acceso no deseado).Responsabilidad:- Conseguir estimación de consumos en el ancho de banda de las sedes públicas de Sevilla basándonos en el histórico de consumos.- Detección de anomalías en el acceso a estas redes tratar ataques DDoS o accesos no deseados.Tareas:- Lectura y procesado de los logs generados por el firewall de paloalto en las conexiones para estimar el consumo.- Agregar los datos y utilizar técnicas de machine learning para tratar de predecir el consumo en fechas venideras.- Lectura y procesado de los logs generados por splunk para localizar posibles anomalías en las conexiones.- Uso de técnicas de aprendizaje no supervisado para categorizar posibles perfiles con un uso malintencionado de las distintas aplicaciones de la red pública.Tecnología usadas:Lenguajes: python, SQL.Librerías: pandas, sqlalchemy, scikit-learn, lightgbm, xgboost, seaborn, matplotlib.

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Proyecto destinado a la viabilidad de las apuestas deportivas a largo plazo utilizando técnicas de aprendizaje automático o machine learning.Responsabilidad: - Preparación de todos los datos necesarios para el estudio.- Obtener valor de estos datos y validar los resultados a medio plazo.Tareas:- Obtención de los datos mediante web scrapping y consultas a bases de datos.- Almacenamiento de los datos en una base de datos propia.- Automatizar todo el proceso de extracción diariamente.- Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado: regresión lógistica, random forest, boosting trees así como cierta combinación de estos para extraer lo mejor de cada algoritmo.- Monitorización y visualización de los resultados obtenidos con respecto a datos reales.Tecnologías usadas:Lenguajes: Python, SQL y NoSQL.Librerías: scikit-learn, pymongo, xgboost, serborn, plotly, matplolib, beautifulsoup.

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ECOTRANSIT: Intelligent Ecosystem for a Sustainable, Safe & Integrated Freight Transport.Proyecto perteneciente al Plan Nacional de I+D+i. En aras a la mejora perseguida en el sistema de transporte de mercancías, en el proyecto ECOTRANSIT se pretende desarrollar nuevos microsensores integrados y redes de sensores inalámbricas de bajo coste y alta autonomía, así como sistemas de optimización logística que exploten la información en tiempo real proporcionada por dicha tecnología.

Sevilla

TECNOPORT2025, puerto tecnológico del futuro, es un proyecto de I+D+i que la Universidad de Sevilla desarrolla para la Autoridad Portuaria de Sevilla, en la modalidad de compra pública precomercial.Su principal objetivo es optimizar el puerto como nodo logístico intermodal.Labor desarrollada en el subproyecto CUTS, relativo al tráfico de contenedores.

Sevilla

Proyecto CHORUS: Sistema avanzado para la gestión energética integral en instalaciones de grandes consumidores.Modelo e implementación de un sistema de optimización para la gestión eficiente de distintas fuentes de energía con el fin de reducir los cotes económicos y el impacto medioambiental.