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Mi stack técnico

Las herramientas que uso para convertir datos en decisiones. En constante evolución.

🐍

Lenguajes

Python (Pandas, NumPy, Sklearn, TensorFlow, Statsmodels) 90%
R (tidyverse, ggplot2) 80%
SQL (consultas, joins, subconsultas) 65%
📊

BI y visualización

Power BI (dashboards, DAX, modelado) 85%
Matplotlib / Seaborn 80%
Excel avanzado (dinámicas, BUSCARV/X, fórmulas) 85%
🧠

Modelado y análisis

Regresión lineal y logística 90%
Clustering (K-Means, PCA) 75%
Redes neuronales (CNNs) 60%
Pruebas de hipótesis y estadística inferencial 85%
⚙️

Herramientas

Google Colab Git / GitHub Jupyter Notebooks VS Code Google Sheets
💡

Conocimiento de dominio

Mercados financieros Real estate Inversiones Economía conductual Diseño experimental
🤝

Competencias blandas

Trabajo en equipo Comunicación clara Autodidacta Adaptabilidad Documentación
Certificaciones

Aprendizaje continuo

📜

Habilidades Profesionales en Análisis de Datos

Certificación completada

📜

Análisis de Negocios para Ciencia de Datos

Certificación completada

📜

Inteligencia Artificial: ChatGPT, DALL-E y Hugging Face

Certificación completada

📜

Community Manager

Certificación completada

En progreso

Lo que estoy aprendiendo

☁️

Cloud (AWS/GCP)

Próximamente

🗄️

SQL avanzado

En progreso

📈

Series de tiempo

En progreso

🔬

Inferencia causal

Próximamente