Adrián
Alvarez Molina
Analista de datos
Científico y analista de datos:
Desbloqueo el potencial de los datos usando mi curiosidad como llave
¿Cómo empecé en la analítica de datos?
Siempre me ha maravillado cómo pequeñas cosas casi invisibles, como los números y las bacterias, influyen en nuestra vida sin que nos demos cuenta
Aprendí estadística, bioinformática y programación en R para obtener, visualizar y comunicar los resultados de investigaciones biológicas relacionadas con bacterias en el campo de la seguridad alimentaria
Mi gran enfoque a conseguir resultados que solucionaran problemas y optimizaran procesos me ha permitido adaptarme a múltiples herramientas y situaciones
Las 3 cualidades personales que me animaron a empezar en el mundo de los datos son: mi gran curiosidad, muchas ganas de aprender, y buscar la mejora continua
Herramientas y lenguajes de programación
R+Rstudio
Limpieza y manipulación de datos para contrastar hipótesis, visualizar datos y/o modelarlos
SQL
Filtrado, agrupaciones, Joins, Subqueries y tablas temporales, condicionales, medias móbiles
Excel
Tablas dinámicas, Macros, Fórmulas, graficación de resultados, conexión entre hojas y archivos de excel
Power Bi
Cuadros de mando/ dashboard personalizables. Medidas, DAX, Gráficos, Visualizaciones con IA
De Doctor en Microbiología a analista de datos
¿Te ha pasado eso de ir a comprar el pan al supermercado y volver con 20 kg de helado, 4 vacas y 30 panes?
Pues algo así me pasó a mi durante el doctorado.
Empecé recogiendo datos de bacterias, los apuntaba en una hoja de Excel y hacía algún gráfico.
Pero cada vez me gustaba más analizar los datos. Comencé a aprender R, y después a aprender bioinformática. Una cosa llevé a otra y al final del doctorado estaba haciendo estadística descriptiva e inferencial, modelando datos con machine-learning, y automatizando la descarga de genomas bacterianos desde bases de datos escribiendo código en una consola negra
Desde la extracción del datos a comunicar su valor
Análisis exploratorio
- Estadísticos (ej: media)
- Distribución de variables
- Valores faltante y outliers
- Visualización con gráficos
- Análisis de calidad de los datos
- Normalidad,homocedasticidad
Análisis inferencial
- Regresión
- Clasificación
- Contraste de hipótesis
- Clustering / agrupación
- Importancia de variables
- Correlación entre variables
Comunicación
- Diseño de reportes
- Creación de dashboards
- Elaboración de presentaciones
- Preparación de talleres o formaciones
Si...
Tienes un proyecto con datos y piensas que puedo ayudarte
Ó
Vas a asistir a un evento sobre ciencia de datos y quieres saber si voy