Extraiga datos de diversas fuentes, como bases de datos, API o archivos CSV;Limpieza de datos y análisis exploratorio;Seleccionar algoritmos de aprendizaje automático apropiados para resolver problemas específicos;Entrenar modelos predictivos y/prescriptivos;Evaluar y ajustar modelos utilizando validación cruzada y métricas de rendimiento;Traducir modelos entrenados a código de producción para integrarlos en sistemas en tiempo real;Colaborar con ingenieros de datos para implementar API y canales de datos para integrar modelos en aplicaciones y flujos de trabajo;Interpretar los resultados del modelo y traducir los conocimientos en recomendaciones prácticas para las partes interesadas;Preparar informes y presentaciones claros y concisos para comunicar los resultados a colegas no técnicos;Manténgase actualizado con las últimas técnicas y herramientas en ciencia de datos y aprendizaje automático;Usar Power BI para crear paneles, incluido el desarrollo de diseños personalizados;Participa en un grupo de datos de la empresa, donde colabora voluntariamente con profesionales de diferentes áreas para desarrollar ideas relacionadas con los datos. En este grupo comparte tendencias y procedimientos para promover el análisis y uso eficaz de los datos.

Utilice Python para desarrollar informes personalizados, con el objetivo de proporcionar información procesable sobre los indicadores de desempeño de la organización;Cree scripts y rutinas en Python para automatizar el proceso de generación de informes y garantizar la actualización periódica de la información;Realizar análisis de datos en profundidad utilizando Python y Power BI, explorando conjuntos de datos complejos para identificar patrones, tendencias y áreas de oportunidad;Utilizar técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, cuando corresponda, para extraer información valiosa de los datos y respaldar la toma de decisiones informadas;Desarrollar scripts y herramientas de automatización en Python para optimizar los procesos internos, reducir el tiempo dedicado a tareas manuales y aumentar la eficiencia operativa;Implementar soluciones escalables y flexibles que puedan manejar grandes volúmenes de datos y adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización;Domine el uso de herramientas como SQL, Excel, Google Data Studio y Power BI para crear informes dinámicos y paneles interactivos que ofrezcan información clara y relevante;Garantizar la exactitud e integridad de los datos presentados en los informes mediante la realización de rigurosos controles y validaciones.

Use Python to develop customized reports, with the aim of providing actionable insights into the organization's performance indicators;Create scripts and routines in Python to automate the reporting process and ensure regular information updating;Conduct in-depth data analysis using Python and Power BI, exploring complex data sets to identify patterns, trends and areas of opportunity;Use statistical and machine learning techniques, where appropriate, to extract valuable insights from data and support informed decision-making;Develop scripts and automation tools in Python to optimize internal processes, reduce time spent on manual tasks and increase operational efficiency;Implement scalable and flexible solutions that can handle large volumes of data and adapt to the organization's evolving needs;Master the use of tools such as SQL, Excel, Google Data Studio and Power BI to create dynamic reports and interactive dashboards that offer clear and relevant insights;Ensure the accuracy and integrity of data presented in reports by carrying out rigorous checks and validations.

Operational backlog analysis looking for opportunities to guarantee the execution of services;Construction of a dashboard to analyze operational planning;Monitoring of operational indicators, ensuring the quality of services;Projects for system implementation: Nice (point and scale control), Pnadmin (Fixed line portability control), Network registration control (SIGRES, GEOFIBRA and SAGRE), Service URA with decision tree and massive migration of operators on the network;Training Development: Systems handling, creation of reports, monitoring of call volume in the URA and individual (operators and technicians), systemic flow processes and procedures in scheduling and service;Automation of reports in SQL and Power BI;Variable remuneration analysis (financial calculation for employees in the area).