Daniel Rico

Especialista en Power BI y SQL para la toma de decisiones basada en datos.

Resumen Profesional

me dedico a desentrañar el potencial de los datos para impulsar el crecimiento y la eficiencia. Mi expertise abarca desde la limpieza y manipulación de grandes volúmenes de información con Python (Pandas) y SQL, hasta la creación de visualizaciones impactantes en Power BI y Tableau que comunican historias complejas de forma sencilla. Me apasiona identificar tendencias, predecir comportamientos y optimizar procesos, siempre con el foco en entregar resultados tangibles que beneficien a la organización. Estoy en constante aprendizaje de nuevas técnicas y herramientas para mantenerme a la vanguardia en el campo del análisis de datos.

Habilidades Técnicas

Lenguajes de Programación: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn), R (dplyr, ggplot2), SQL (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).Herramientas de Visualización/BI: Tableau, Power BI, Looker Studio (anteriormente Google Data Studio), Excel (avanzado).Bases de Datos: SQL (relacionales), NoSQL (MongoDB, Cassandra si aplica).
Plataformas Cloud: AWS (S3, Redshift, EC2), Google Cloud Platform (BigQuery, Compute Engine), Azure.
Control de Versiones: Git, GitHub/GitLab/Bitbucket.
Estadística/Matemáticas: Inferencia estadística, regresión, pruebas de hipótesis, etc.Machine Learning: Modelos supervisados/no supervisados, evaluación de modelos.
Otros: Excel avanzado, Power Query, DAX, VBA, etc.

Experiencia Profesional

He transformado datos en valor estratégico para diversas organizaciones, liderando proyectos desde la recolección y limpieza hasta la visualización y presentación de insights. Mi enfoque se centra en la resolución de problemas empresariales a través de un análisis de datos riguroso y la implementación de soluciones innovadoras.

Proyectos Destacados

Análisis Predictivo de Churn en Plataforma SaaSContexto/Problema: "Desarrollé un modelo para identificar usuarios en riesgo de abandono (churn) en una plataforma de Software as a Service (SaaS), permitiendo al equipo de marketing y ventas intervenir proactivamente."Metodología/Herramientas: "Utilicé Python (Pandas, Scikit-learn) para la preparación de datos y la implementación de algoritmos de clasificación como Random Forest y Regresión Logística. La visualización de resultados clave se realizó en Power BI para facilitar la interpretación."Resultados/Impacto: "El modelo alcanzó una precisión del 88% en la predicción de churn. Esto permitió al equipo de retención reducir la tasa de abandono en un 12% en el siguiente trimestre, resultando en un ahorro estimado de $X USD en costos de adquisición de nuevos clientes."

Educación

Mi formación académica ha sentado las bases de mi carrera en el análisis de datos, proporcionándome una sólida comprensión en estadística, modelado y herramientas computacionales. Complemento mi aprendizaje formal con certificaciones específicas y cursos de vanguardia para mantenerme actualizado en un campo en constante evolución."Estudiante de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónUniversidad Simon Bolivar | Barranquilla, Colombia
Énfasis en Ciencia de Datos y Desarrollo de Software.