Ingeniero de datos especializado en convertir información compleja en insights accionables para la toma de decisiones estratégicas.
tbl. Empleados
| Código | MejorEmpleado | Apellido | CorreoElectrónico |
|---|---|---|---|
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SELECT ID AS Codigo, Nombre AS MejorEmpleado, ApellidoPaterno AS Apellido, Correo AS CorreoElectronico FROM TBL.Empleados;
Dashboard interactivo que visualiza tendencias de ventas trimestrales, identificando patrones estacionales y oportunidades de crecimiento.
Modelo predictivo que anticipa la demanda de productos utilizando series temporales y machine learning.
Análisis de comportamiento de clientes mediante clustering, optimizando estrategias de marketing personalizadas.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np categorias = ['Power BI', 'SQL', 'Python', 'DAX', 'Estadística', 'IA', 'Excel'] valores = [92, 85, 97, 62, 88, 65, 90] angulos = np.linspace(0, 2*np.pi, len(categorias), endpoint=False) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(polar=True) ax.plot(angulos, valores, color=COLOR) ax.fill(angulos, valores, color=COLOR, alpha=0.6) ax.set_xticks(angulos) ax.set_xticklabels(categorias) plt.show()