Miguel De Frutos

Centralización y estructuración de los datos de 15 ópticas mediante la integración con el software GIO a través de ODATA, optimizando el acceso y análisis de la información de forma centralizada.

Reducción del 40% en el tiempo de gestión de datos y generación de reportes, mejorando la eficiencia operativa y liberando recursos para tareas estratégicas.

Creación de reportes clave que han respaldado el 80% de las decisiones estratégicas a nivel ejecutivo, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa.

Preparación para la implementación de modelos predictivos que incrementarán la precisión de las decisiones de gestión en un 20–30%, impulsando la optimización operativa y la toma de decisiones proactiva.

Liderar la adopción y capacitación de Microsoft Copilot para más de 200 empleados.

Gestionar y coordinar el equipo de Business Intelligence, centrándose en la gobernanza de datos. Utilizar herramientas avanzadas como Power BI y Qlik Sense.

Colaborar con el equipo de Ciencia de Datos en el análisis de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Utilizar el entorno de AWS (SageMaker, RDS, S3, Athena, BedRock) para entrenar y desplegar modelos predictivos que optimizan los procesos empresariales.

Colaborar estrechamente con los líderes de nivel C (C-level) para proporcionar análisis de datos orientados a resultados. Este enfoque ayuda a respaldar decisiones estratégicas y promover un crecimiento sostenible del negocio.

Trabajé en múltiples proyectos que involucraron el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, incluidos segmentación de clientes, proyecciones de balance, pruebas A/B, investigación de mercado y estrategias de precios.

Realicé una investigación de mercado integral para identificar tendencias, oportunidades y posibles amenazas, proporcionando ideas y recomendaciones para informar la estrategia de marketing y el desarrollo de productos.

Tecnologías aplicadas: Python: numpy, pandas, matplotlib, seaborn, plotly, scikit-learn, pyspark, Flask. Técnicas de obtención de datos: APIs, web scraping, RegEx. Herramientas de Business intelligence: Tableau, PowerBI, Streamlit. Machine Learning: clasificación, regresión, clustering, redes neuronales, SVM. Deep Learning: TensorFlow, Keras. Bases de datos: SQL (MySQL, sqlite). Productivización: Git, Spark (pyspark), Flask. Cloud: AWS (EC2, S3, RDS, EBS), Databricks. Proyectos realizados: EDA (Exploratory Data Analysis): Análisis del sector del SKI en el mundo, analizando las valoraciones por parte de los clientes Programa automatizado de extracción de fotos de Google imagenes, util para proyectos que requieren tener una gran cantidad de imagenes. Desarrollo de modelo de clasificación binaria para predecir, el éxito de un Startup en America para poder invertir en ella o no. Desarrollo de aplicación web con Streamlit para visualizar los resultados de mi modelo de clasificación de ML Contribución a un proyecto de una libreria con un grupo de mas de 10 personas. Proyecto en el que desplegaba una aplicación Web conectando a la API de OpenAi y desplegando en una base de datos de AWS con EC2 Aptitudes: Análisis de datos y resolución de problemas. Trabajo en equipo y coordinación de proyectos. Visualización de datos y presentación en público. Habilidad para adaptarse a cambios y trabajar bajo presión. Conocimientos de negocios y estrategia empresarial.