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Ciencia de Datos & Análisis

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Sobre mí

Mauro Valenzela Tobar

Tengo 25 años y me titulé como ingeniero de ejecución informática con un fuerte interés en el campo de los datos. Me apasiona descubrir patrones en los datos y convertirlos en conocimiento útil mediante técnicas como análisis estadístico, machine learning y visualización de datos. He dedicado tiempo a formarme en herramientas como Python, SQL, Pandas, scikit-learn y Power BI, además de familiarizarme con conceptos de cloud computing y big data. Me considero una persona proactiva, curiosa, con orientación al trabajo en equipo y muchas ganas de seguir aprendiendo y asumir nuevos desafíos en tecnología y ciencia de datos.

Habilidades técnicas

Python
SQL
Power BI
Machine Learning
Deep Learning
Visualización de Datos
Estadística
Big Data
Ingeniería de datos

Portafolio

Modelo clustering + clasificación

Desarrollo de un modelo de clasificación con random forest para predecir perfiles de clientes a partir de segmentación RFM y clustering con KMeans.

Python Pandas Scikit-learn Kaggle KMeans

Análisis predictivo de ventas (Forecasting)

Desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura Temporal Fusion Transformer para predecir las ventas semanales de Walmart.

Python Pandas pytorch_forecasting Kaggle

Clasificación de engagement en redes sociales

Desarrollo de un modelo predictivo de clasificación para anticipar el nivel de engagement median un algoritmo de random forest.

Python Pandas scikit-learn Kaggle

Dashboard interactivo de ventas

Desarrollo de una aplicación para visualizar y analizar datos los datos de ventas, como también predecir valores futuros mediante random forest.

Python streamlit scikit-learn plotly Repositorio github

Dashboard Power Bi

Creación de un dashboard interactivo para visualizar KPIs de negocio y tendencias temporales.

Visualización Power BI Análisis Dataset de pruebas

Dashboard Tableau

Este proyecto explora los libros más vendidos en Amazon durante una década, utilizando visualizaciones en Tableau para revelar patrones de lectura, géneros predominantes y autores más rentables.

Visualización Tableau Análisis Dataset de pruebas

Proyecto ETL

Este proyecto implementa un pipeline ETL desde archivos JSON originados en MongoDB, transformando datos financieros de clientes, cuentas y transacciones mediante Python y almacenándolos en una base de datos relacional. Finalmente, se exploran los datos a través de consultas SQL que responden preguntas de negocio clave.

ETL Python RDBS MongoDB SQL
Para ver más proyectos y notebooks visita mi perfil de Kaggle 👉 @maurovt

Contacto

Actualmente busco nuevas oportunidades profesionales. Si crees que mi perfil encaja contigo o tu empresa, estaré encantado de conversar.

+56 9 7136 2581
Santiago(RM), Chile