Analista de Datos con experiencia en estadística, investigación y visualización de datos en instituciones académicas y de desarrollo
Experiencia en procesamiento, limpieza y análisis de grandes volúmenes de datos utilizando Python, R y SQL.
Capacidad para crear dashboards interactivos y visualizaciones efectivas con Power BI, Shiny y seaborn.
Habilidad en el diseño y aplicación de modelos estadísticos y técnicas de NLP para análisis de mercado y encuestas.
Experiencia en diseño, recopilación y análisis de datos en proyectos de investigación social y censos poblacionales.
Daniel es un analista de datos con habilidades en Python, R y SQL, especializado en investigación social, desarrollo rural y análisis estadístico en instituciones académicas y de desarrollo.
Análisis del mercado laboral de estadística y ciencia de datos mediante NLP sobre 32 925 convocatorias.. Pipeline completo en Python: limpieza con spaCy, vectorización TF-IDF, clustering K-Means, cálculo del Índice de Alineación Curricular.
Apoyo a la autoevaluación y evaluación del programa UMSA/ASDI mediante diseño de dashboards interactivos y modelado estadístico de sus datos en R y Shiny.
Proyecto de desarrollo rural con enfoque multidimensional en el municipio de Catacora.
Apoyo en el diseño de estadísticas y limpieza de bases de datos.
Apoyo académico en asignaturas de matemática y estadística; elaboración de materiales y guía a estudiantes.