Especializándome en la intersección de las Ciencias Ambientales y la Inteligencia Artificial. Mi objetivo es transformar datos complejos en soluciones geoespaciales y modelos predictivos para la gestión ambiental.

• Geospatial Intelligence: Integración avanzada de QGIS, ArcGIS Pro y Google Earth Engine (GEE) para el monitoreo del territorio y recursos naturales.
• AI & Deep Learning: Modelado de dispersión de contaminantes (PM2.5) y uso de Transformers para series temporales.
• Data Science: Automatización de flujos de trabajo, limpieza de datos y análisis estadístico con Python.

• Implementar un Sistema de Alerta Temprana (SAT) para PM2.5 usando Machine Learning.
• Desarrollar scripts de automatización en ArcPy y PyQGIS para análisis de impacto ambiental.
• Dominar arquitecturas de Transformers para series temporales ambientales.

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