Rodrigo Leo
Soy ngeniero industrial egresado de la Universidad Anáhuac y maestro en economía por El Colegio de México. Mi investigación durante el posgrado se centró en modelos de equilibrio general bajo incertidumbre donde existen mercados de activos contingentes.
Mi proyecto de tesis tuvo que ver con el acertijo del premio al riesgo, que es la inconsistencia observada entre el premio al riesgo observado históricamente y el premio al riesgo que los modelos tradicionales de valuación de activos predicen. Este problema ha atraído una buena cantidad de atención en los últimos treinta y cinco años, especialmente a partir de la publicación del paper clásico de Mehra y Prescott sobre el tema, en 1985.
Actualmente trabajo en BBVA Research en la Ciudad de México. Me especializo en el diseño de modelos de big data en Python, tanto descriptivos como de inferencia, empleando la API de Python para Spark (pyspark) con datos en la nube de AWS. Tengo conocimiento avanzado en este lenguaje, y buen dominio de:
- Las principales librerías de análisis y visualización de datos (locales y distribuidos):
pandas, numpy, matplotlib/seaborn, pyspark.
- Librerías de aprendizaje automático y deep learning:
scikit-learn, pytorch, lightning.
- Frameworks web y de visualización en Python:
dash, flask.
Proyectos y aplicaciones
- Visualizador interactivo de datos COVID-19. Este es un proyecto de visualización de datos sobre la evolución global de la pandemia del coronavirus en tiempo real. Los datos se obtienen automáticamente cada 24 horas de la base de datos de Our World in Data. Está desarrollado en Python usando
pandas para el procesamiento de la base de datos y dash para la visualización interactiva.
- Algoritmo de machine learning para reconocimiento de números manuscritos. Este proyecto es la implementación de un modelo de aprendizaje automático entrenado para reconocer dígitos manuscritos (del cero al nueve). El algoritmo subyacente es un ensamble de votación entre una serie de modelos base.
- StatApp. Esta es una aplicación de análisis estadístico para iOS, publicada en la AppStore de Apple. Está escrita en Swift bajo el paradigma de SwiftUI.
Educación
- El Colegio de México. Maestría en Economía.
- Universidad Anáhuac México. Licenciatura en Ingeniería Industrial.
Publicaciones
- Leo, R. (2021) Acertijo del premio al riesgo bajo choques de consumo. Tesis en progreso para obtener el grado de Maestría en Economía por El Colegio de México; a presentarse en mayo de 2021. Asesor: David Cantala. Texto aprobado.
- Gutiérrez, F., Leo, R., Mendoza, C., Rebollo, H. (2015, abr) Estrategias para cubrir la demanda insatisfecha en una fábrica alimenticia. Investigación interdisciplinaria: tomo I (pp. 4.386-4.391). arxiv.org/abs/2103.10998
- Gutiérrez, F., Leo, R., Mendoza, C., Rebollo, H. (2015, may) Estrategias para cubrir la demanda insatisfecha en una fábrica alimenticia. Memorias del Congreso (vol. 7, pp. 702- 707). AcademiaJournals.