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Experiencia:

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• Bibliotecas de Ciencia de Datos y ML: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, Statsmodels, XGBoost,
• LightGBM.
• Análisis Estadístico y Modelado: SPSS, SAS, MATLAB.
• Visualización de Datos: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, Power BI.
• Big Data y Procesamiento Distribuido: Spark, Dask, Hadoop.
• Bases de Datos: SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra), PostgreSQL.
• ETL y Orquestación: Apache Airflow, Luigi.
• Infraestructura y MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Kubeflow.
• Computación en la Nube: AWS, GCP, Azure.

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