Profesional en Analítica de Datos con experiencia en mejorar la satisfacción del cliente, desarrollar modelos predictivos y analizar grandes volúmenes de información para tomar decisiones estratégicas.
Capacidad para extraer insights y construir modelos predictivos utilizando Python, R y SQL.
Experiencia en evaluación de calidad, métricas de satisfacción y mejora continua del servicio.
Desarrollo de modelos estadísticos y machine learning para predicciones precisas en diferentes contextos.
Creación de visualizaciones interactivas con Matplotlib y Seaborn para análisis y presentación de resultados.
Emergia
Audité 500+ interacciones mensuales evaluando estándares de calidad y CX, identificando patrones que mejoraron la satisfacción del cliente en 15%. Analicé métricas de rendimiento (KPIs, NPS, CSAT) usando Excel avanzado, generando reportes semanales y mensuales para la gerencia operativa. Implementé dashboard de seguimiento de indicadores que redujo errores de proceso en 20% y mejoró la eficiencia del equipo. Capacité a 30+ asesores en estándares de calidad y experiencia del cliente, logrando mejora del 25% en scores de evaluación. Colaboré en proyectos de mejora del journey del cliente basados en análisis de datos y feedback, contribuyendo a incremento del 18% en NPS. Documenté procesos en base de datos CRM, mejorando trazabilidad y reduciendo tiempos de búsqueda de información en 30%
Atendí promedio de 100+ clientes diarios manteniendo 95% de satisfacción. Resolví 85% de casos en primer contacto, superando la meta del equipo (75%) durante 6 trimestres consecutivos
Desarrollé modelo de clasificación que predice riesgo de accidentes con 87% de precisión usando Random Forest y Regresión Logística. Procesé dataset de 10,000+ registros aplicando EDA con Pandas y NumPy. Creé dashboard interactivo en Streamlit para visualización de patrones
Ingeniería en Analítica de Datos
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Implementación de técnicas NLP para clasificar intenciones y entrenar chatbots eficientes.
Construí modelo de regresión para predecir salarios basado en 5,000+ registros. Realicé análisis exploratorio identificando factores que influyen en el salario. Implementé pipeline de preprocesamiento con validación cruzada (R² = 0.85). Desarrollé aplicación web interactiva con Streamlit
Analicé dataset de 15,000+ mediciones de contaminantes (PM2.5, PM10, CO, NO2). Creé visualizaciones interactivas con Matplotlib y Seaborn. Identifiqué picos de contaminación correlacionados con horas pico
Desarrollé chatbot que clasifica intenciones con 82% de precisión. Implementé técnicas de NLP: tokenización, stemming, TF-IDF. Entrené modelo con Naive Bayes y SVM usando 2,000+ ejemplos
