
Hola, soy Gabriel, estudiante de Análisis de Datos en INSEEC, ubicado en Burdeos, una destacada escuela de comercio francesa.
Mi enfoque principal se centra en el análisis de datos, abarcando desde la exploración inicial hasta la visualización, predicción y la comunicación de resultados. Poseo habilidades sólidas en técnicas como el Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y la limpieza de datos.
Mi pasión por la Big Data me ha llevado a adquirir conocimientos en diversas herramientas, incluyendo R, Python, Tableau, Power BI y SQL. Además, he tenido el privilegio de poner en práctica estas habilidades durante mis prácticas en empresas de renombre como Credit Agricole.
Estoy comprometido con seguir creciendo profesionalmente en el campo del análisis de datos y emocionado por las oportunidades que el futuro me depara en esta área.
Analista de Datos
Servicios
Limpieza de Datos
Aseguro la calidad de tus datos para decisiones acertadas.
¿En qué puedo ayudarte?
- Eliminación de valores duplicados: Identificar y eliminar registros duplicados en conjuntos de datos para garantizar la integridad de la información.
- Normalización de datos: Asegurar que los datos estén en un formato consistente y uniforme, como estandarizar nombres, direcciones o fechas.
- Corrección de errores de formato: Arreglar errores comunes de formato en los datos, como errores de capitalización, espacios adicionales o caracteres especiales no deseados.
- Limpieza de datos faltantes: Tratar con valores faltantes o nulos en los datos mediante técnicas como imputación de datos, eliminación o estimación.
- Validación de datos: Verificar la precisión y coherencia de los datos mediante reglas de validación y comprobaciones cruzadas.
- Estandarización de unidades: Convertir las unidades de medida a un estándar común para facilitar el análisis y la comparación.
- Detección y corrección de inconsistencias: Identificar y corregir inconsistencias en los datos, como valores fuera de rango o datos que no concuerdan con otras fuentes.
- Normalización de fechas y horas: Asegurar que las fechas y horas estén en el formato correcto y sean coherentes en todo el conjunto de datos.
- Eliminación de datos irrelevantes o redundantes: Identificar y eliminar datos que no son útiles para el análisis o que están duplicados en el conjunto de datos.
- Limpieza de caracteres especiales: Eliminar caracteres especiales innecesarios que puedan afectar la integridad de los datos o el procesamiento posterior.
Ejemplos
- Identifiqué y corregí la presencia de duplicados y variaciones en los nombres de variables, como ‘Mercedes-Benz’, ‘Mercedez’, ‘Mercedez-Benz’, ‘MB’, entre otros, asegurando la coherencia y consistencia en los datos para un análisis preciso.
- Durante un proyecto de análisis de datos para identificar las mejores películas según criterios profesionales (IMDB) y populares (votación del público)con mas de 1 millon de peliculas, me encontré con una base de datos que incluía diversos formatos de video. Para garantizar la precisión de los resultados, ajusté variables como la duración para centrarme exclusivamente en largometrajes, demostrando mi habilidad para trabajar con datos complejos y asegurar su relevancia en el análisis.
EDA
El Análisis Exploratorio de Datos (EDA) permitirá descubrir importantes datos clave
¿En qué puedo ayudarte con el Análisis Exploratorio de Datos?
- Identificación de variables clave: Identificar las variables más importantes que influyen en el conjunto de datos y en el problema que se está analizando.
- Análisis estadístico descriptivo: Realizar un resumen estadístico de las variables para comprender su distribución y características principales.
- Exploración de relaciones entre variables: Analizar la relación y la dependencia entre diferentes variables utilizando técnicas como la matriz de correlación o diagramas de dispersión.
- Análisis de tendencias y patrones temporales: Investigar patrones temporales y tendencias en los datos a lo largo del tiempo utilizando técnicas como series temporales o análisis de estacionalidad.
- Segmentación y agrupación de datos: Identificar grupos homogéneos dentro del conjunto de datos mediante técnicas de agrupación como el clustering.
- Análisis de componentes principales: Reducir la dimensionalidad de los datos y encontrar las características más importantes mediante técnicas de reducción de dimensionalidad como el PCA.
Ejemplos
- Durante el análisis exploratorio de datos de una empresa de comercio electrónico, identifiqué patrones de comportamiento de compra de los clientes según su ubicación geográfica, permitiendo así una segmentación más efectiva del mercado y una estrategia de marketing personalizada.
- En un estudio de análisis exploratorio de datos sobre el desempeño académico de los estudiantes, identifiqué correlaciones interesantes entre el tiempo dedicado al estudio, el rendimiento en exámenes y variables socioeconómicas, proporcionando información valiosa para mejorar las estrategias educativas.
Modelado Predictivo
Anticipo tendencias para decisiones informadas y proactivas.
¿En qué puedo ayudarte con Modelos Predictivos?
- Selección de algoritmos: Ayudarte a elegir los algoritmos de machine learning más adecuados para tu problema específico.
- Entrenamiento de modelos: Desarrollar y ajustar modelos predictivos utilizando conjuntos de datos históricos.
- Validación de modelos: Evaluar la precisión y el rendimiento de los modelos mediante técnicas como la validación cruzada.
- Monitorización de modelos: Seguir el rendimiento de los modelos en producción y realizar ajustes según sea necesario.
- Monitorización de modelos: Seguir el rendimiento de los modelos en producción y realizar ajustes según sea necesario.
Ejemplos
- Usé R para construir un modelo predictivo lineal que predice los precios de las casas en función de sus características como el área, el número de habitaciones y la ubicación.
- Implementé un modelo de regresión lineal en R para predecir las ventas de un producto en función de la publicidad en diferentes canales, como televisión, radio y redes sociales.
Visualización de Datos
Transformo datos complejos en insights claros y visuales.
¿En qué puedo ayudarte con Visualización de Datos?
- Selección de herramientas: Asesoramiento en la selección de las mejores herramientas de visualización de datos para tus necesidades, como Tableau, Power BI, o herramientas de código abierto como D3.js.
- Desarrollo de dashboards interactivos: Creación de paneles interactivos y visualizaciones dinámicas que permitan explorar los datos de manera efectiva.
- Integración de datos: Integración de múltiples fuentes de datos para crear visualizaciones completas y significativas.
- Optimización de rendimiento: Optimización de la velocidad y eficiencia de las visualizaciones para una experiencia de usuario fluida.
- Personalización de visualizaciones: Personalización de las visualizaciones para adaptarse a las necesidades específicas de tu negocio o proyecto.
Ejemplos
- Creé un dashboard interactivo en Tableau que muestra el rendimiento de ventas de una empresa por región y producto, permitiendo a los usuarios filtrar y explorar los datos fácilmente.
- Desarrollé un informe ejecutivo en Power BI que presenta visualmente los KPIs clave de una extensa base de datos de empresas Estadounidenses, como ingresos, gastos y margen de beneficio, con gráficos interactivos y tablas dinámicas.
PORTAFOLIO
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