DATOS · AUTOMATIZACIÓN · PYTHON · SQL

Construyo sistemas de datos que funcionan solos.

Desarrollo soluciones para capturar, procesar, analizar y visualizar datos de forma reproducible y automatizada.

SERVICIOS

Datos convertidos en sistemas útiles.

01

Automatización de datos

Procesos que reducen tareas manuales y permiten actualizar información de manera recurrente.

PythonSQLGitHub Actions
02

Análisis de datos

Transformación de datos en información estructurada para encontrar patrones, tendencias y oportunidades.

PythonPandasSQL
03

Dashboards conectados

Visualizaciones alimentadas por procesos de datos reales, evitando depender de archivos actualizados manualmente.

Power BIStreamlitPython

PROYECTOS

Construir es parte del análisis.

Estos proyectos muestran cómo abordo problemas reales de adquisición, automatización y análisis de datos.

01

ANÁLISIS TERRITORIAL

Elecciones de Chile

Pipeline para recopilar resultados electorales, procesarlos y generar análisis territoriales mediante Python, SQL y visualizaciones reproducibles.

PythonSQLGeoPandasPower BI
GitHub ↗
02

DATA PIPELINE

YouTube Music Trends

Pipeline automatizado que recopila semanalmente rankings musicales, valida los datos, mantiene histórico y ejecuta el proceso mediante GitHub Actions.

PythonPlaywrightSQLiteGitHub Actions
GitHub ↗
03

MONITOREO

Monitor de precios

Sistema orientado a recopilar periódicamente precios de productos y conservar un histórico para posteriores análisis y comparación.

PythonSeleniumPandasSQLite
GitHub ↗

ENFOQUE

No se trata solo de hacer un dashboard.

Un archivo Excel puede responder una pregunta hoy. Un sistema bien diseñado puede seguir respondiéndola mañana.

Mi foco está en construir procesos reproducibles: obtener datos desde sus fuentes, transformarlos, almacenarlos y dejarlos disponibles para análisis.

La automatización no reemplaza el análisis. Lo libera de tareas repetitivas para dedicar más tiempo a entender el problema.

HERRAMIENTAS

Una caja de herramientas práctica.

PythonSQLPandasNumPyMatplotlibPower BIDAXGitGitHub ActionsStreamlitWeb Scraping

PROCESO

Del problema al sistema.

01

Entender

Definir el problema y qué información realmente se necesita.

02

Construir

Diseñar el flujo de datos y desarrollar una solución adecuada al caso.

03

Automatizar

Eliminar pasos repetitivos y establecer procesos reproducibles.

04

Entregar

Documentar el sistema para que pueda mantenerse y utilizarse.

CONTACTO

¿Tienes un problema de datos?

Cuéntame qué necesitas automatizar, analizar o construir.