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Victor D.

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Statistical consultant

I'm a Bayesian statistician and data scientist. Since 1994 I work as a statistical data analyst and software engineer. I've participate in dozens of statistical analysis projects of different types: forecasting, marketing mix, optimal pricing, promotional analysis, stocks optimization, fraud detection etc.; in multiple sectors as Macroeconomics, Retail, Press, Banking, Pharmacy, Insurance, Telephony, Agriculture, Mining, Energy, ... PROGRAMMING TOOLS: General Purpose: - C/C ++: Expert level +20 years - Pascal, Visual Basic,Python: Medium-low level Maths: - TOL: Creator of the language - R: Advanced level - SAS, SPSS, Mathematica, Maxima: medium-low Databases: - SQL: Expert level - OLAP, Neo4J, Redis: Average level - MongoDB, ArangoDB: Basic level BigData & Machine Learning: - Azure ML, Analytics & HDInsight: Medium level - Spark, H2O, Mahout: through R packages Interfaces,BI,reporting, ...: - Shiny, Markdown: Medium-high level - Power BI, Orange, PHP, Javascript, NodeJS: Medium level

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Expérience

Statistical Analysis and Operations Research

Bayes Forecast
nov. 1994 - Jusqu'à présent
DATA ANALYSIS Some customers: Alcatel,Atento Chile,Ayto Madrid,BBVA,Bay of Biscay,Banco do Brasil,CESP,CATSA,Tenerife Pharmaceutical Center,CocaCola,Crédito y Caución,ENUSA,FEDA,Recoletos Group,La Voz de Galicia,Livraria Culture,Mercadona,Microsoft,Monsanto,Telefónica,Vale do Rio Doçe. PROGRAMMING: Creating the open source TOL language Algorithms for statistical estimation and optimization Design and optimization of databases Collection and storage of public data User interfaces and reporting

Éducation

Bachelor of Exact Sciences

Universidad Nacional de Educación a Distancia - U.N.E.D., Spain 1988 - 1994
(6 ans)

Publications

The Bayesian model of combined macroeconomic forecasts

The Bayesian model of combined macroeconomic forecasts
There is a wide variety of institutions which periodically publish forecasts about different macroeconomic indexes. Because each source has its own criteria and models, each one commits different errors. Regarding this data, it is reasonable to create a parasitic model which uses various forecasts as input and combine them. In this way, more independent information is obtained and reduces the error of prediction.

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