Yeisson Alexander Ochoa Villa

Desarrollo de API en Python y FastAPI para obtener KPIs de registros de cuentas de cobro efectuadas desde n8n

No description provided.

Proyecto desarrollado en Python como una herramienta de visión artificial diseñada para prevenir la fatiga ocular digital. Utiliza biometría facial en tiempo real para monitorear la frecuencia de parpadeo (BPM), detectar niveles de estrés mediante geometría facial y alertar al usuario cuando es necesario tomar un descanso.

Proyecto prueba técnica Logyca, desarrollo de un sistema escalable y asíncrono para la carga masiva de datos de ventas, procesamiento en la nube (Azure) y automatización de reportes diarios

Proyecto de una REST API de catálogo de productos usando NestJS, TypeORM y una base de datos PostgreSQL

Proyecto de un pipeline de datos usando Python, Databricks y Spark para clusterizar y realizar predicciones sobre un dataset de Kaggle

Proyecto de automatización en Python, usando Playwright para descargar imágenes de un sitio web, detectar objetos usando YOLOv11 y extraer texto mediante OCR

Ejemplo de interacción con DataFrames (A partir de una lista, un CSV, un JSON y un archivo Parquet) en Spark utilizando tanto PySpark como Spark SQL

No description provided.

Proyecto de automatización desarrollado en Python mediante web scraper usando la librería Playwright para navegar sitios web y obtener información, así como descargar archivos

Proyecto de desarrollo de un chatbot en Botpress, conectado a una automatización de procesos en Make, diseñado para descubrir una ciudad conversando, permitiendo obtener datos como: La población, comida típica, el clima, sitios turísticos

Proyecto desarrollado en NodeJS, Kafka y Redis para procesar y analizar transacciones financieras en tiempo real utilizando el dataset de Kaggle "Credit Card Fraud Detection"

Proyecto de desarrollo de una API de finanzas, predicción consumiendo la API Alpha Vantage, e insights para los KPIs usando las librerías Uvicorn, Requests, Prophet, FastAPI y GeminiAI; todo esto contenerizado mediante Docker

Proyecto de desarrollo de una aplicación tipo Dashboard de finanzas con predicción forecast con base en los datos provistos por la API Alpha Vantage e insights para los KPIs mediante Gemini AI, usando React, TypeScript y Vite; todo esto contenerizado mediante Docker

Proyecto de una ETL desarrollada en NodeJS que usa como origen una base de datos MongoDB con los datos en múltiples colecciones, y los transforma agrupando los datos para insertarlos en una única colección. Para esto se tiene presente la validación de existencia de aquellos Ids de pedidos ya migrados para evitar duplicidad.

Aplicación en streamlit que consume API de KPIs para gastos, y embebe aplicación de angular que gestiona los gastos

Aplicación en angular contenerizada en Docker, para la gestión de gastos mediante el consumo de una API Rest

Api en FastAPI, Uvicorn, SQL Alchemy, PostgreSQL y Docker para el cálculo de KPIs con base en los datos de gastos

Api en FastAPI, Uvicorn, SQL Alchemy, PostgreSQL y Docker para la gestión de gastos

Flujo de automatización desarrollado con Make, enfocado en optimizar la gestión de solicitudes; integrando Google Forms, Gmail, Google Sheets y Trello

Proyecto en Python de un agente LM con LangChain, Gemini API y Open Weather API

Flujo para lectura de archivos PDF mediante una petición POST, extracción de información y conversión a formato JSON usando las herramientas N8N y Gemini AI.

Proyecto de una API desarrollada en .NET Core 8, con una base de datos Redis y pruebas unitarias en XUnit incluyendo cobertura.

Proyecto demostrativo de un dashboard web interactivo, inspirado en el estilo de Power BI y desarrollado con las librerías Plotly y Dash. Incluye KPIs clave, filtros dinámicos y una amplia variedad de visualizaciones: gráficos de barras, mapas, embudos, cascadas, anillos y líneas, además de la funcionalidad de drill down

Proyecto de ejemplo usando una base de datos SQL Server, gráficos dinámicos con la librería Plotly en un dashboard web. Además de que se incluyen pruebas unitarias usando la librería Pytest para estas funcionalidades

Proyecto en Python usando mediante Docker Airflow y MongoDB, un DAG para generar datos en una colección, transformarlos e insertar su versión modificada en una nueva colección.

Ejemplo de métricas Grafana + Prometheus + Node Exporter + Process Exporter, usando Python

Ejemplo de un análisis exploratorio de datos o EDA con base en la información del dataset Netflix Movies and TV Shows obtenido de Kaggle.

Ejemplo para la visualización de la evolución del precio de Bitcoin en el tiempo mediante un análisis temporal, utilizando como base el dataset "Bitcoin Historical Data" obtenido de Kaggle.

Ejemplo de implementación de una red generativa adversarial (GAN) utilizando Python, junto con las librerías PyTorch y OpenCV. El modelo incluye un generador, encargado de crear imágenes aleatorias, y un discriminador, que evalúa su autenticidad, contrastándolas tanto con secuencias numéricas como con imágenes reales de radiografías