Curriculum Vitae

Certificación intensiva enfocada en el desarrollo de competencias prácticas en ciencia de datos, abarcando todo el ciclo de análisis: desde la recolección y limpieza de datos hasta la construcción e implementación de modelos predictivos. El programa cubrió:

• Manejo avanzado de Python, Pandas, NumPy y visualización de datos.
• Análisis estadístico con SciPy, statsmodels, pruebas de hipótesis (t-tests, chi-cuadrado) e interpretación de p-values.
• Implementación de modelos de machine learning supervisado y no supervisado.
• Trabajo con datos reales aplicando metodologías ágiles y pensamiento analítico.
• Desarrollo de proyectos integrales orientados a resolver problemas de negocio.

Certificación que acredita dominio práctico de SQL y PostgreSQL para el diseño, consulta y manipulación de bases de datos relacionales, aplicada a análisis de datos y resolución de problemas reales.

• Uso de bases de datos relacionales y fundamentos de teoría de conjuntos.
• Manejo de funciones de agregación, filtrado avanzado, ordenamiento y agrupación.
• Implementación de subconsultas y distintos tipos de JOIN (outer, cross y self joins).
• Manipulación de datos (inserción, actualización y eliminación) siguiendo buenas prácticas de integridad y consistencia.
• Aplicación de estadísticas resumidas y window functions en PostgreSQL.

Esta certificación acredita conocimientos en los principios, marcos y prácticas ágiles, con un enfoque aplicado en Scrum y Design Thinking para impulsar la innovación, la adaptabilidad y el trabajo colaborativo en entornos diversos.

• Comprensión profunda del Manifiesto Ágil y sus valores fundamentales.
• Dominio de los marcos más utilizados: Scrum, Kanban y Lean Startup.
• Aplicación práctica de Scrum en contextos tecnológicos y no tecnológicos.
• Integración de Design Thinking con metodologías ágiles para generar soluciones centradas en el usuario.
• Reflexión sobre la responsabilidad ética en el diseño y desarrollo de productos.