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Ciudad de México

Sergio Camposortega Rendón

Científico de datos · modelos en producción, productos analíticos y redes complejas

Físico de formación. Llevo una pregunta de negocio hasta un pipeline, un modelo y un reporte que alguien usa. El grueso del trabajo está en telecomunicaciones, banca y energía. Hoy soy científico de datos en la Federación Mexicana de Fútbol. Hasta agosto de 2026 mantuve la plataforma de datos de la Liga Mexicana de Béisbol.

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≈42 M

MXN al año en campañas de upsell, a partir de modelos de comportamiento en telecomunicaciones

2,000+

equipos en monitoreo de anomalías · cerca de 20 horas-hombre menos al mes

300+

profesionales formados en ciencia de datos · NPS ~80 · 4.6/5

Ciencia de datos

Proyectos

Telecomunicaciones · Telefónica

Modelos comerciales con ingreso medible

Churn y alerta por inactividad, segmentación de clientes y predicción de recargas (cuándo, cuánto y dónde). Las campañas de upsell aportaron cerca de 42 millones de pesos al año. También minería de texto en call center y redes de influencia entre líneas móviles.

Python · Spark · SQL · scikit-learn · XGBoost

Nube · Telefónica Tech

Anomalías, visión y lenguaje en producción

Isolation Forest sobre más de 2,000 equipos: menos unas 20 horas-hombre al mes y un ahorro cercano a 120,000 MXN. OCR para clasificar billetes por país y denominación. Pipelines con LLM para extraer y limpiar texto y alimentar recomendación.

Python · PySpark · GCP · AWS · Tableau

Banca · Azure

Segmentación de clientes

Metodología de clustering, scripts de extracción y transformación, y modelos en Azure. Supervisión del equipo en código y en el criterio del análisis.

Python · Azure · clustering

Energía

Producción de petróleo y gas

Forecasting de producción y clustering de pozos en Moloacán, para caracterizar el comportamiento y estimar volúmenes.

Machine learning · series de tiempo

Ver notas

Béisbol · Liga Mexicana de Béisbol

Plataforma de datos y gráficos en vivo

Ingesta (TrackMan, Drive, APIs) orquestada en GCP, warehouse en BigQuery y productos encima: reportes de desempeño, criterio de umpires, spray charts y gráficos de bateadores y pitchers que salen en la transmisión.

GCP · BigQuery · Python · Looker Studio · código propietario

Investigación · UNAM

Caminos alostéricos en proteínas

Tesis de física en el Instituto de Fisiología Celular: simulaciones de dinámica molecular y grafos para ubicar caminos alostéricos. El alineamiento de estructuras sigue a CLICK, con filtros de ángulos diedros y de estructura secundaria.

NumPy · NetworkX · pandas

Ver publicación · Ver código

Looker Studio

Dashboards

Bitcoin · Binance

Análisis exploratorio de BTC y ETH

Volumen, máximo y mínimo, y apertura y cierre de BTC-USD y ETH-USD. El volumen se concentra en bitcoin. La implementación del dashboard fue en colaboración con Raúl Cisneros. Miguel Jaurez, Sebastián Bucio Pacheco y Wendy Chamorro colaboraron en el desarrollo del código y en la metodología.

Looker Studio · series de tiempo

Repositorios públicos

Código

Ciudad de México · series de tiempo

Accidentes por alcaldía

Pronóstico del número de incidentes viales por alcaldía, a partir de los registros públicos de la ciudad.

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Texto · clasificación

Ocho tipos de documento

CountVectorizer y gradient boosting para clasificar documentos. Accuracy 0.943 en el reto.

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Redes

Análisis y visualización de grafos

Notebooks con algoritmos de redes, imágenes y análisis sobre distintos conjuntos.

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Regresión · reto

Modelos sin fuga de información

Reto de regresión con objetivo en escala grande y valores negativos. Ridge, lasso, árboles, random forest y gradient boosting, con estandarización dentro del pliegue y limpieza de nulos por Tukey. La métrica es RMSE.

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Fútbol · redes · 2023

Estrategias a partir de la red de pases

Tesis de maestría. La matriz de distribución de pases reconstruye el partido: los nodos son jugadores y el enlace pesa los pases entre ellos. Los ejemplos son México, Chile, Argentina y Alemania en el Mundial de Brasil 2014.

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Fútbol · regresión · 2019

Valor de transferencia

Predicción del precio de jugadores con datos de GolStats y Transfermarkt, para Liga MX y Liga Argentina. Incluye scraping, limpieza y modelos de regresión.

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Fútbol · Liga MX · 2019

Resultado de partidos

Probabilidad del resultado durante los partidos de la Liga MX, a partir del marcador y de los goles de local y de visitante.

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Fútbol · Mundial 2018

Predicción del Mundial de Rusia

Jugadores, equipos y selecciones reunidos para estimar el resultado de los partidos del Mundial de Rusia 2018.

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Trayectoria

Experiencia

  1. marzo 2026 — actualidad

    Científico de datos · Federación Mexicana de Fútbol

    Ciencia de datos e inteligencia artificial para la toma de decisiones en Selección Nacional, Liga MX, TDP y Premier. Modelos dentro de procesos productivos, análisis de grandes volúmenes y recomendaciones para el negocio.

  2. mayo 2022 — agosto 2026

    Científico de datos · Liga Mexicana de Béisbol

    Reportes diarios de umpires en Python, automatizados en GCP. Tableros en Looker Studio de lanzadores y bateadores, bases en BigQuery y gráficos que salen en la transmisión en vivo.

  3. ago 2021 — dic 2025

    Data scientist sr. · Telefónica Tech

    Formación y consultoría en cloud para analistas, BI y dirección, sobre todo en banca: más de 300 alumnos, NPS ~80 y 4.6/5. Modelos en producción, OCR de billetes, pipelines con LLM, anomalías en más de 2,000 equipos y KPIs en Tableau. También series de tiempo y análisis para turismo y optimización urbana.

  4. may 2019 — dic 2022

    Profesor coordinador · DSCiencias

    Programa de introducción a ciencia de datos y machine learning (33 horas): Git, Python, scikit-learn y visualización. Coordinación de instructores en Python, SQL y modelos supervisados y no supervisados. Consultoría de métricas de desempeño en béisbol.

  5. oct 2019 — jul 2021

    Data scientist sr. · LUCA

    El mismo trabajo de formación y consultoría en banca, antes del cambio de nombre a Telefónica Tech. Material didáctico, coaching de proyectos y cálculo de KPIs para dashboards.

  6. mar 2021 — jun 2021

    Data scientist sr. · Closter

    Clustering de clientes en banca: metodología, extracción y modelos en Azure, con un equipo a cargo en código y en criterio de análisis.

  7. ago 2018 — ago 2019

    Tesis de licenciatura · Instituto de Fisiología Celular, UNAM

    Caminos alostéricos en proteínas con dinámica molecular, teoría de grafos y similitud local. Software en Python con NumPy, NetworkX y pandas.

  8. may 2017 — ago 2018

    Data scientist · Telefónica

    Churn, segmentación, predicción de recargas y campañas de upsell (cerca de 42 millones de pesos al año) en Estrategia y Transformación. Minería de texto en call center y redes de influencia entre líneas. Spark, Hadoop, Hive y H2O.

  9. ene 2015 — may 2017

    Ayudante de investigador · CINVESTAV

    Redes complejas: modelo de Ising para el juego de Go y redes de colaboración entre empresas sustentables en México y Estados Unidos.

  10. ene 2013 — ene 2015

    Ayudante de investigador · Instituto de Física, UNAM

    Generación de redes complejas por ecuación maestra y modelo de Ising para el juego de Go.

Herramientas

Stack

Perfil

Formación

Estadística, grafos y producto. Doy clase y he hablado en la Facultad de Ciencias y en Developer Student Clubs sobre machine learning aplicado a telecomunicaciones y sobre el oficio de científico de datos. Español nativo, inglés profesional.