Prototipo de Sistema de Control de Acceso Residencial mediante Códigos QR y Microcontroladores
Prototipo en desarrollo de una plataforma web y móvil para la gestión y validación de accesos mediante códigos QR en fraccionamientos residenciales. El sistema permite a residentes registrar invitados y generar accesos temporales o recurrentes, los cuales son verificados automáticamente a través de lectores QR conectados a microcontroladores registrados y autenticados con medidas de seguridad avanzadas. Diseñado para facilitar la operación de múltiples privadas con roles diferenciados y trazabilidad completa.
Usuarios de prueba
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades clave
- Registro de invitados y generación de códigos QR con fecha/hora de caducidad
- Validación automática de QR mediante lector conectado a microcontrolador verificado (IP + API Key + credenciales)
- Control físico de acceso (activación de pluma) tras validación exitosa
- Captura automática de fotografía de placas durante el acceso
- Panel web con roles diferenciados: super admin, administrador de privada, residente, guardia
- Gestión independiente por privada: usuarios, permisos, auditorías, logs de accesos
- Validación de códigos contra expiración, duplicados o accesos no autorizados
- Registro completo de accesos exitosos y denegados con marca de tiempo y evidencia
Sistema de Análisis y Reporte de Afluencia en Estaciones de Metro
Desarrollé una aplicación web orientada a la visualización y análisis de la afluencia de pasajeros en estaciones de metro, con capacidad de filtrado por fechas, estaciones, tipos de tarifa y método de pago. La plataforma ofrecía generación de reportes detallados y gráficos interactivos, facilitando la toma de decisiones operativas. Aunque el cliente decidió no continuar con la implementación, el sistema fue funcional con los requerimientos minimos y probado en ambiente de desarrollo.
Usuarios de prueba
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades clave
- Autenticación de usuarios con control de acceso por roles (admin y usuario)
- Filtrado dinámico de reportes por fecha, estación, tipo de tarifa y método de pago
- Generación de reportes en PDF con totales de afluencia y recaudación
- Gráficos interactivos para visualización comparativa entre estaciones
- Optimización de consultas mediante tablas secundarias de resumen actualizadas en paralelo
- Interfaz responsive y accesible basada en Bootstrap
Modelo Predictivo para Mortalidad por Diabetes en México usando Árboles de Decisión con Pesos de Clase
Proyecto de investigación doctoral que desarrolló un modelo de aprendizaje automático para predecir el riesgo de muerte en pacientes con diabetes en México. Utilizando árboles de decisión con ajuste de clases desbalanceadas, se analizaron variables demográficas, socioeconómicas y de acceso a salud para detectar pacientes en riesgo con una precisión del 99.98%. La investigación destaca el valor del modelado interpretable y escalable para la toma de decisiones en salud pública.
Usuarios de prueba
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades clave
- Modelo predictivo basado en árboles de decisión con ajuste por clases desbalanceadas
- Precisión del 99.98%, recall del 100% y F1-score de 0.96
- Procesamiento y limpieza de datos públicos nacionales sobre mortalidad por diabetes
- Análisis de variables críticas como edad, educación, acceso a salud y nivel económico
- Visualización de resultados e interpretabilidad para uso por profesionales de salud
- Propuesta metodológica replicable en otras enfermedades crónicas y contextos de salud pública
Optimización de Estrategias de Prevención de Drogadicción en México con Machine Learning
Proyecto de investigación orientado a la aplicación de ciencia de datos y aprendizaje automático para mejorar las estrategias de prevención de drogadicción en los estados del centro de México. Utilizando datos abiertos gubernamentales, análisis geoespacial y el algoritmo k-means, se identificaron patrones de consumo, zonas vulnerables y perfiles de riesgo. Este enfoque predictivo permitió optimizar la asignación de recursos y proponer campañas preventivas más efectivas y focalizadas.
Usuarios de prueba
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades clave
- Análisis descriptivo y segmentación por edad, sexo, escolaridad y tipo de sustancia
- Visualización geográfica del consumo de sustancias por entidad federativa
- Identificación de perfiles de riesgo con clustering no supervisado (k-means)
- Procesamiento y limpieza de datos reales sobre consumo de drogas en México
- Extracción de conclusiones accionables para campañas de prevención basadas en datos
- Propuesta de expansión futura con modelos como Random Forest y XGBoost
Administrador de Partidas y Personajes de Juegos de Rol (Godot + Django REST)
Aplicación multiplataforma desarrollada para la gestión avanzada de personajes y campañas en juegos de rol. Permite a narradores y jugadores organizar múltiples partidas, controlar el acceso y realizar cálculos automáticos sobre estadísticas, combate y progresión. Desarrollado con Godot para la interfaz multiplataforma y Django REST para la lógica del servidor, incluye autenticación avanzada y reglas personalizadas de juego.
Usuarios de prueba
Tecnologías utilizadas
Funcionalidades clave
- Gestión de múltiples campañas de rol con separación de personajes por partida
- Roles diferenciados: narradores con control total, jugadores con acceso limitado a sus personajes
- Sistema de autenticación robusto (Auth, JWT, API Key)
- Restricciones dinámicas: subida de nivel solo con experiencia suficiente, distribución de puntos limitada
- Gestión completa de personajes: estadísticas, habilidades (con catálogo), equipo, inventario, clases
- Cálculo automático de daño, gasto de maná, estrés y otras mecánicas de combate y magia
- Cambio de clase y evolución de personaje con validaciones integradas
- Sincronización cliente-servidor entre Godot y Django REST API
- Exportación multiplataforma: ejecutable para escritorio y móvil (Android)