Científico de datos · Analítica deportiva · Valencia

Convierto datos deportivos en decisiones que ganan

Soy el puente entre el análisis de datos y el deporte de élite: transformo métricas de rendimiento en estrategias que marcan la diferencia sobre el terreno.

Ver proyectos Contacto

Python
R
SQL
Power BI
Machine Learning

Sobre mí

Datos con contexto de pista, carretera y competición

Soy Mario Álvarez, estudiante de Ciencia de Datos en la UPV con experiencia real dentro del ciclismo profesional. Combino el análisis de datos con el rendimiento deportivo de élite, para convertir cada métrica en una decisión que mejora resultados.

UPV

Formación

Grado en Ciencia de Datos, Universitat Politècnica de València.

Élite

Experiencia

Trabajo real dentro de un equipo de ciclismo profesional.

Data + Sport

Enfoque

Analítica aplicada a la mejora del rendimiento deportivo.

Experiencia

Dos mundos, un mismo lenguaje: el rendimiento

He competido al máximo nivel y hoy aplico ese mismo criterio a los datos: entiendo lo que un número significa para un deportista porque he sido ese deportista.

Trabajo

Proyectos

Una selección automática de mis repositorios públicos en GitHub.

Especializaciones

Astro
HTML
Python

web-mario

Astro

Proyecto de análisis y ciencia de datos.

Ver en GitHub

mario-alvarez-site

HTML

Sitio web y portfolio personal enfocado en ciencia de datos y deporte, con soporte bilingüe en español e inglés. Está desarrollado como una página estática sencilla utilizando únicamente HTML, CSS y JavaScript puro, sin dependencias ni herramientas de compilación.

Ver en GitHub

CATALOGO_HECTOR_ALVAREZ

HTML

Proyecto de análisis y ciencia de datos.

Ver en GitHub

EVALUACION-DE-MODELOS-

HTML

Conjunto de prácticas académicas de la asignatura de Evaluación de Modelos, enfocadas en la clasificación sensible al coste, el análisis de sesgos en datos y la interpretabilidad con gráficos de dependencia parcial. Los ejercicios están implementados en Python y R mediante Jupyter Notebooks y R Markdown.

Ver en GitHub

TRABAJO_MDP

Un proyecto práctico de análisis exploratorio y reducción de dimensionalidad mediante PCA sobre las propiedades fisicoquímicas de distintos cristales. Está desarrollado en R utilizando paquetes como FactoMineR, factoextra, dplyr y ggplot2 para la limpieza de datos, el tratamiento de valores atípicos y la visualización.

Ver en GitHub

TRABAJO_CORREDORES

Python

Proyecto de análisis y ciencia de datos.

Ver en GitHub

COFIDIS

Python

Proyecto de análisis y ciencia de datos.

Ver en GitHub

Ver todos los proyectos

¿Hablamos de datos?

Cuéntame tu proyecto y buscamos juntos dónde están las decisiones que mejoran el rendimiento.

Ir a contacto