<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>José Luis Reséndiz – proyectos</title><description>José Luis Reséndiz (Jose Luis Resendiz) es ingeniero de datos en Monterrey, México. Arquitecto de soluciones certificado por AWS: construye APIs serverless, data lakes y pipelines ETL para datos de maquinaria, además de proyectos de IA aplicada.</description><link>https://luis-data-portfolio.web.app/</link><language>es</language><item><title>ratingg</title><link>https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/ratingg/</link><guid isPermaLink="true">https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/ratingg/</guid><description>Una herramienta de servicio en mesa para restaurantes. Los comensales piden servicio desde la mesa, el personal recibe avisos en tiempo real y los dueños ven un panel con tiempos de respuesta.</description><pubDate>Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Shift2Data</title><link>https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/shift2data/</link><guid isPermaLink="true">https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/shift2data/</guid><description>Un sitio y boletín semanal sobre datos e IA, construido como sitio estático con Astro y un flujo de publicación automatizado.</description><pubDate>Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Clasificador de defectos en piezas fundidas</title><link>https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/casting-defect-classifier/</link><guid isPermaLink="true">https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/casting-defect-classifier/</guid><description>Una red neuronal convolucional que clasifica fotos de piezas fundidas industriales como defectuosas o correctas, con 94.8% de exactitud en validación.</description><pubDate>Sat, 01 Jun 2024 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Datos de Google Trends con pytrends</title><link>https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/google-trends-pytrends/</link><guid isPermaLink="true">https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/google-trends-pytrends/</guid><description>Un notebook práctico que muestra cómo obtener datos de Google Trends en Python con pytrends, método por método.</description><pubDate>Tue, 01 Jun 2021 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Pueblos Mágicos de México, análisis exploratorio</title><link>https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/pueblos-magicos-eda/</link><guid isPermaLink="true">https://luis-data-portfolio.web.app/es/proyectos/pueblos-magicos-eda/</guid><description>Un análisis exploratorio de los Pueblos Mágicos de México: población, distribución por estado y un clustering K-Means de sus ubicaciones.</description><pubDate>Tue, 01 Jun 2021 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>