Yuri Martín Biardo
Yuri Martín Biardo
Especialista en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial · Tecnólogo Industrial · Docente
Universidad Tecnológica del Uruguay
en colaboración con el Massachusetts Institute of Technology (MIT)
CVUY

Soy Yuri Martín Biardo, egresado de la Especialización en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial dictada por la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC), en colaboración con el Massachusetts Institute of Technology (MIT). Soy Tecnólogo Industrial egresado de la Universidad de la República (Udelar/FING), con más de una década de experiencia combinando ingeniería, gestión pública y educación.

Me desempeño como Tecnólogo Asesor en la Intendencia de Montevideo, donde gestiono el mantenimiento de flotas vehiculares pesadas, la compra técnica de repuestos, maquinaria y servicios de ingeniería, y la digitalización de procesos operativos. En el ámbito académico, ejerzo la docencia en el Consejo de Educación Técnico Profesional (CETP/ANEP), enseñando Matemática y materias afines en Bachillerato Tecnológico.

Disfruto transformar datos en información e información en análisis con valor real. La especialización en ciencia de datos me permitió integrar herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial a mi perfil técnico-profesional, con foco en la resolución de problemas concretos. Este sitio presenta los proyectos más relevantes desarrollados en ese marco:

Portafolio de proyectos

Los siguientes proyectos fueron desarrollados durante la Especialización en Ciencia de Datos e IA (UTEC · MIT). Cada uno abarca el ciclo completo: definición del problema, exploración de datos, modelado y comunicación de resultados. Hacé clic en Ver resumen para acceder a la ficha técnica de cada proyecto, o en Proyecto completo para ver el análisis detallado.

Proyectos

01 / Estadística Inferencial
Análisis de Factores de Éxito Profesional en Estudiantes Universitarios
Análisis exploratorio e inferencial sobre un dataset sintético de 5.000 estudiantes. Estudio de variables académicas, sociales e institucionales vinculadas al salario inicial, empleabilidad y satisfacción profesional.
Pythonpandasscipy.statsEDAChi-cuadradoPearson
Pearson
5 000 casos
02 / Machine Learning
Predicción del Alto Rendimiento Académico en PISA 2022
Modelos de clasificación aplicados a los microdatos PISA 2022 para identificar predictores del alto rendimiento académico. Comparación de Random Forest, XGBoost y regresión logística con análisis de importancia de variables.
Pythonscikit-learnXGBoostRandom ForestPISA
Microdatos
2022
03 / Regresión · Series Temporales
Emisiones CO₂ en Sistemas Agro-alimentarios — 23 países IDB
Modelo predictivo con ElasticNet sobre datos FAO/Kaggle (1990–2020) para 23 países del BID. Feature engineering con lags temporales por país y proyección iterativa al 2030 bajo escenario de tendencia base.
PythonElasticNetscikit-learnFAOPlotlyMIT MISTI
R² test
ElasticNet
04 / Deep Learning · NLP
Clasificación de Quejas Financieras con DistilBERT
Fine-tuning de DistilBERT sobre 162.000 quejas del CFPB para clasificación en 5 categorías de producto financiero. Manejo del desbalance con pesos de clase, tokenización HuggingFace y evaluación detallada por categoría.
PyTorchDistilBERTHuggingFaceNLPFine-tuning
Accuracy
162 k casos