Ingeniería, análisis de datos y enfoque práctico orientado a la resolución de problemas reales.
Soy Ingeniero Químico con formación en análisis de datos y un enfoque práctico en Python, SQL, Machine Learning y Power BI. Me interesa aplicar los datos a problemas reales en industria, energía, operaciones y consultoría, convirtiendo información en mejoras operativas y decisiones más claras.
En este portfolio comparto una selección de proyectos donde trabajé limpieza de datos, análisis exploratorio, modelado (ML), visualización y comunicación de resultados.
Trabajo con Python y SQL para limpiar datos, explorar tendencias, estructurar consultas y preparar información útil para análisis y reporting.
Desarrollo dashboards y visualizaciones orientadas a negocio para comunicar KPIs, detectar patrones y apoyar la toma de decisiones.
Desarrollo modelos de Machine Learning y aplico técnicas estadísticas para evaluar su rendimiento, validar resultados y asegurar la calidad de los análisis.
Me interesa especialmente la aplicación de datos en procesos, operaciones, eficiencia, energía y optimización de entornos reales.
Una selección de análisis donde combiné datos, visualización y enfoque de negocio.
¿Es posible estimar la concentración de penicilina utilizando únicamente las señales del proceso? El proyecto analiza 100 lotes de fermentación, compara distintos modelos y evalúa su desempeño en lotes completamente nuevos.
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Forecasting temporal con datos reales de una planta municipal de digestión anaerobia. El horizonte D+1 logró un MAE de 20,58 CFM y mejoró la persistencia un 17,4 %, resultado confirmado mediante backtesting.
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Análisis temporal y comparación de modelos supervisados y semi-supervisados para detectar señales precursoras de falla en un proceso de destilación butanol-agua.
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Caso de estudio aplicado a operación industrial: modelado de CO, NOX y TEY, comparación de enfoques de regresión y análisis de condiciones operativas favorables con Python, Machine Learning y Power BI.
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Dashboard interactivo enfocado en churn, segmentación de riesgo, impacto económico y análisis de variables clave con Python y Power BI.
Ver caso de estudioAbierto a oportunidades en análisis de datos, industria, energía, operaciones y consultoría.
