Proyectos Personales de Análisis de Datos y Visualización

En este espacio de mi portafolio estaré publicando diferentes proyectos personales relacionados con el análisis de datos, el uso de herramientas de visualización, y el desarrollo de soluciones que apoyen la toma de decisiones basadas en datos. Estos proyectos demostrarán mis habilidades en el uso de tecnologías como Python, SQL, Tableau, Power BI, entre otras, para analizar grandes volúmenes de datos y generar insights clave para empresas y organizaciones.

Los proyectos abarcarán desde el análisis financiero, la optimización de procesos empresariales, hasta la creación de dashboards interactivos que ayuden a visualizar tendencias y patrones ocultos. Mi objetivo es continuar perfeccionando y compartiendo soluciones que reflejen un enfoque moderno y eficiente en la interpretación de datos, siempre con una mirada hacia la mejora continua y la innovación tecnológica.

Tecnologías y Herramientas Utilizadas en los Proyectos:

Lenguajes y Herramientas

• Python: Para la manipulación y análisis de datos utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
• SQL: Para la extracción, transformación y carga (ETL) de datos desde diversas fuentes de bases de datos.
• Tableau y Power BI: Para la creación de dashboards interactivos y visualizaciones avanzadas que permitan explorar los datos de manera intuitiva.
• Excel: Para análisis rápidos, creación de gráficos y automatización de procesos mediante macros y Power Query.

Proyectos Destacados

• Análisis de Ventas y Rentabilidad: Proyecto centrado en el análisis de los patrones de ventas de una empresa ficticia, con el fin de identificar productos rentables, optimizar inventarios y tomar decisiones estratégicas basadas en datos históricos.
• Dashboard de Business Intelligence: Creación de un dashboard interactivo en Power BI para una empresa de retail, permitiendo a los usuarios visualizar en tiempo real el desempeño financiero y las métricas clave de la compañía.
• Análisis de Tendencias de Mercado: Proyecto basado en el análisis de datos de tendencias de mercado utilizando Python y Tableau, con el objetivo de identificar patrones y oportunidades de crecimiento para un cliente en el sector financiero.