02/04/2024 updated
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Data Scientist | Python | SQL | Big Data | Power BI | Engineering Data Management |
Valera, Venezuela
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Data scientist; Técnico en Mantenimiento; ElectricistaAPI, Interfaz de Programación de Aplicaciones, Hadoop, Hive, Spark, Backend, Big Data, BigQuery, Bootstrap, Cloud, almacenamiento en la nube, Cloud Storage, Data Analytics, Base de datos, almacén de datos, Deep Learning, Django, Docker, extracción, transformación y carga, ETL, Carga de datos, Flask, Git, Google Cloud, HTML5, sistema informático, Jupyter, redes neuronales, Laravel, Machine Learning, aprendizaje automático, Excel, Microsoft Office, MongoDB, MySQL, NoSQL, Numpy, PHP, Pandas, PostgreSQL, Power BI, Python, Sistema de recomendación, bases de datos relacionales, SQL, Desarrollo web
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Project history
- Fomenté un proceso de extracción, transformación y carga de datos que permitió centralizar la información de diferentes áreas de la empresa requiriendo el manejo de base de datos relacionales SQL y NoSQL. Esto simplificó el acceso a los datos y permitió a los usuarios realizar análisis más completos.
- Generé informes estadísticos que ayudaron a realizar alertas tempranas y permitieron a la Gerencia tomar acciones para gestionar las interrupciones y reducirlas en un 15%. También ayudaron a identificar las principales causas de las fallas y desarrollar planes de prevención.
- Desarrollé una serie de dashboards personalizados utilizando Power BI de Microsoft como herramienta base de gestión que brindaba información en tiempo real sobre el desempeño del sistema eléctrico de Media Tensión. Estos tableros fueron utilizados por más del 85% de los usuarios de las áreas involucradas en el último semestre.
- Planifiqué e implementé un sistema informático para el estudio estadístico de fallas en los sistemas de transmisión y generación de la división sur-occidente (Despacho de Carga), permitiendo al personal de Gerencia tomar decisiones que permitieron reducirlas en un 10%.
- Diseñé, construí y administré una infraestructura de repositorios de datos semis-estructurados y estructurados y, a partir de ahí, realizar procesos de transformación y preparación de los datos para su análisis.
El proyecto nos sitúa en el papel de una consultoría de datos cuyo cliente es una aseguradora de vida, que
nos pide evaluar las diferencias entre países, regiones o grupos demográficos sobre la esperanza de vida
para identificar oportunidades de negocio.
Data Engineer (Ingeniero de Datos: Carlos Villarreal, Leonardo Prada):
nos pide evaluar las diferencias entre países, regiones o grupos demográficos sobre la esperanza de vida
para identificar oportunidades de negocio.
Data Engineer (Ingeniero de Datos: Carlos Villarreal, Leonardo Prada):
- El Data Engineer es responsable de la infraestructura y el flujo de datos en el proyecto.
- Diseñar y desarrollar la arquitectura de datos responsable de diseñar y construir la infraestructura de datos necesaria para el proyecto, incluyendo la configuración de sistemas de almacenamiento y bases de datos.
- Extracción, transformación y carga de datos (ETL) se encarga de extraer los datos relevantes de diversas fuentes, transformarlos en un formato adecuado para su análisis y cargarlos en la infraestructura de datos.
- Mantenimiento y optimización de la infraestructura de datos, asegurándose de que funcione de manera eficiente y esté disponible para su uso en todo momento.
- Colaboración con otros roles trabajando en estrecha colaboración con los Data Analysts y Data Scientists para garantizar que los datos estén disponibles y sean accesibles para su análisis.
Data Analyst :
- El Data Analyst se enfoca en el análisis y la interpretación de los datos para obtener información valiosa. Sus responsabilidades incluyen:
- Análisis de datos utilizando herramientas y técnicas estadísticas para analizar los datos y descubrir patrones, tendencias y relaciones relevantes en el comportamiento de un grupo de criptomonedas.
- Utilizar Ingeniería de datos para la realización de Extracción y Transformación de los datos así como Análisis exploratorio de los Mismos.
- Preparación de informes y visualización de datos claras y comprensibles para comunicar los resultados del análisis a los demás miembros del equipo y clientes respecto a los KPI requeridos.