Andres Felipe Cristancho Olaya

Agente de soporte inteligente con IA, usando RAG para datos personalizados en Supabase y n8n para conectar herramientas y automatizar la interacción en diversos canales.

Taller para crear un agente de gestión de tiempo y productividad.

He desarrollado un agente con inteligencia artificial que, a través de Telegram, permite gestionar reuniones, correos y hojas de cálculo en G-Suite con simples comandos de texto.

Mi Proyecto con RAG: Creando un Agente de IA con OpenAI y Supabase

Creación de una app-web funcional con Lovable para guardar y gestionar datos en Supabase, generando recomendaciones de ahorro mediante flujos de herramientas en n8n.

Aplicación para crear rutas autodirigidas en tiempo real y publicarlas en Destiplus, desarrollada con React, Mapbox y FastAPI.

Creé una plataforma de travel tech que transforma cómo viajas: IA + datos exclusivos para cada lugar.

Proyecto en R enfocado en el análisis de datos relacionados con el cáncer para propósitos de evaluación en seguros.

Exploración de procesamiento de precios bursátiles como suavizado, normalización y transformación logarítmica.

Segmentación de clientes con PCA y K-Means para crear estrategias de marketing más inteligentes y personalizadas.

Análisis visual en R de la relación entre felicidad marital y tener hijos usando tablas de contingencia.

En este proyecto aplico técnicas de clustering jerárquico sobre datos generados artificialmente

Implemento modelo de redes neuronales profundas para clasificar tumores de mama como benignos o malignos, utilizando datos clínicos reales.

Proyecto práctico del curso de Clustering con Python y scikit-learn.

Modelo predictivo que identifica clientes con alto riesgo de abandonar una empresa de telecomunicaciones, usando análisis de datos y regresión logística.

Este proyecto implementa un modelo de regresión logística para clasificar números escritos a mano

Aplicar técnicas de optimización cuantitativa para construir carteras de inversión eficientes que busquen un equilibrio óptimo entre riesgo y retorno.

Modelo de regresión logística para clasificar el riesgo crediticio de una persona según sus datos financieros y laborales, ideal para practicar clasificación binaria.

Modelo de Markowitz para maximizar el rendimiento ajustado al riesgo, superando sus limitaciones de información perfecta con enfoques robustos, bayesianos y de IA

Modelo de IA que clasifica 7 tipos de fríjoles con precisión usando 16 atributos morfológicos.

Juego de "21" por consola hecho en C# con lógica de turnos y cartas aleatorias. (Aprendiendo C#)

Exploraremos regresión lineal, regresión logística y árboles de decisión aplicados a datos reales.

Herramienta que extrae y procesa automáticamente XML y PDF de facturas de la DIAN, asigna áreas responsables y consolida datos sin intervención manual.

Landing web de un emprendimiento que tuve de marketing digital.

Sitio web estático de artículos económicos, hecho con HTML y CSS puro.

Landing page desarrollada por mí con HTML, CSS y JavaScript, donde practiqué navegación de imágenes, responsive design y llamadas a WhatsApp API para un emprendimiento de moda.

Desarrolle una calculadora para la función de producción Cobb‑Dougla