Aqui podras encontrar mi información, ver mis proyectos, mi experencia y me podras contactar
Mi nombre es Diego Gutierrez Torres y soy Desarrollador en areas como el Backend, pero tambien en el area de Inteligencia Artificial.
El lenguaje de programación que mas domino, lo he usado para desarrollo web con flask y django. Tambien para Machine-Learning. Uso librerias como Selenium, OpenCv, Sklearn, Skimage y demás.
Lenguaje con el que actualmente trabajo y tambien con el framework de AngularJS
Tambien trabajo con el actualmente. para las visas de un proyecto
Lenguaje que vi para estructura de datos en la universidad y aprendí tambien interfaces gráficas con este.
Java lo vi hace mucho, pero lo retome hace poco para un curso de desarrollo web, donde use SpringBoot, Maven y Eclipse.
Una de mis areas favoritas, he realizado proyectos de Machine-Learning y visión por computadora.
El clasico HTML5 que se tiene que usar para desarrollo web, lo he aprendido a medida que lo uso.
El complemento a HTML5, es muy util para hacer paginas web muy dinamicas y estilizadas.
El control de versiones GIT, tambien lo aprendí en la universidad y me ah sido util al desarrollar.
En bases de datos eh usado SQLite3 y PostgreSQL, actualmente trabajo con MySQL, Firebase Realtime Database y estoy aprendiendo MongoDB.
Un asistente de voz creado en Python usando varias librerias, incluida pyttsx3, speech_recognition y demás para crear un asistente similar a Siri o Alexa.
Pequeño script en Python que usando la api de gtts y speech-recognition puede convertir el texto y leerlo, además tambien tiene la opción de hacer lo contrario convertir la voz a texto.
Este es un programa que puede aplicar diversos filtros a imagenes desde dibujo hasta fusion de imagenes en tiempo real usando opencv.
Software de telemedicina desarrollado en Python-Django, ReactJS y Redis, que permite la consulta médica a distancia.
Software de reconocimiento facial para inicio de sesión en aplicaciones web.
Software para consultar el Resumen Digital de Atención (RDA) en Colombia según Resolución 1888 de 2025. Esta aplicación permite a los usuarios acceder a la información del RDA de manera rápida y segura. Esta desarrollada en Python con el framework Flask para el backend, y ReactJS para el frontend. Utiliza autenticación segura y cumple con los estándares de privacidad de datos para garantizar la protección de la información del usuario.