David Martí Boix

Diseñé y desarrollé un modelo de predicción para optimizar la logística y gestión de inventarios en colaboración con una empresa local del sector retail.• Analicé grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de machine learning supervisado (random forest, regresión lineal) para identificar patrones de demanda estacional y reducir costos.• Implementé un pipeline de procesamiento de datos utilizando Python y bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn, logrando automatizar el análisis semanal.• Contribuí a reducir los errores de previsión en un 20%, proporcionando insights clave a través de dashboards interactivos en Power BI. Elaboración de informes y análisis de datos en proyectos específicos.

• Diseñé e implementé algoritmos basados en análisis de redes y técnicas de clustering no supervisado (K-Means, DBSCAN) para identificar transacciones sospechosas.

• Automatizamos el procesamiento de datos en tiempo real con PySpark, procesando más de 1 millón de registros diarios.