Bienvenido (a) a mi portafolio!!!
Contenido de Portafolio:
1. Modelo de Pronósticos para Ventas
Modelización en Python
El área vital de todo negocio y base del presupuesto anual son las ventas. Existen muchos métodos para realizar un pronóstico de ventas a partir de la experiencia y la observación del propio negocio sin embargo, cuando combinamos esos métodos con la modelización estadística los resultados no solo mejoran, sino, que se ahorra tiempo y disminuye el margen de error.
En el portafolio se encuentra una metodología para realizar un pronóstico de ventas en volumen a partir del histórico del negocio, se utilizan varios modelos estadísticos a través de las bibliotecas de Python para generar gráficos interactivos que permitirán una mejor manipulación y visualización de datos vanguardista.
2. Modelización de la volatilidad y Valor en Riesgo (VaR) del Bitcoin
Código en Python
En los últimos años las criptomonedas se han convertido en un tema recurrente de emprendedores con los nuevos modelos de negocio. La alternativa de utilizar el Bitcoin como resguardo de valor a largo plazo es una práctica que ha mostrado el interés de especialistas en finanzas y traders reconocidos..
En este sentido, el Bitcoin se puede considerar una especie de activo de renta variable con una importante volatilidad y un atractivo rendimiento a largo plazo. El modelo Garch y sus variantes son un instrumento estadístico que permite modelar esa volatilidad y tomar posición para decisiones de compra / venta. El Valor en riesgo VaR evalúa el riesgo y la probabilidad de una pérdida en la decisión y respalda los tiempos de recuperación de la inversión.
3. Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Ciencia de Datos
El Machine Learning se define como el sub-campo de la “Inteligencia Artificial” que se centra en el desarrollo de programas informáticos que tienen acceso a los datos y proporcionan al sistema la capacidad de aprender y mejorar automáticamente, de encontrar patrones en la base de datos sin ninguna intervención o acción humana basado en el tipo de datos, es decir, datos etiquetados o no etiquetados, el enfoque de capacitación del modelo en aprendizaje automático se ha clasificado como aprendizaje supervisado y no supervisado.
El Machine Learning permite realizar un tipo de pronóstico que se crea automáticamente a partir de patrones pasados que pueden repetirse en el futuro, a diferencia de los modelos estadísticos, el aprendizaje automático ajusta el pronóstico de manera autónoma, ofrece la posibilidad de realizar combinaciones de variables relacionadas al pronóstico y de un entrenamiento por fases.
4. Portafolio de Fronteras Eficientes Markowitz
Gestión de Carteras
Una de las primeras teorías que se deben aplicar para acceder al mundo de los portafolios de inversión es el de las fronteras eficientes perfeccionada por Markowitz.
Su idea central es que el inversor racional buscará maximizar sus beneficios (retornos) asumiendo el menor riesgo (volatilidad) posible, esto se puede lograr con la diversificación de la cartera, eligiendo en principio, acciones que tengan una correlación baja o negativa. Por ejemplo, combinando acciones de empresas con distinta actividad económica.
Toda la teoría la aplicaremos con el paquete Portfolio que incluye la versión completa de fronteras eficientes y permite elaborar distintos tipos de portafolios descargando automáticamente los valores de los instrumentos que necesitemos, incluso criptomonedas.
5. Power BI, una de las mejores herramientas BI
Dashboard Financiero
Un software de Business Intelligence (BI) es una forma de software que ayuda a todo tipo de empresas a medir y mejorar la productividad.
El tamaño de la empresa no determina el uso de un software de Business Intelligence. Erróneamente se cree que estas metodologías solo aplican para empresas que manejan altos volúmenes de transacciones olvidando que los procesos de una empresa pequeña pueden estar relacionados con grandes cantidades de datos exógenos. El BI permite utilizar y "medir" esas relaciones.
6. Análisis de Datos Segmentación de clientes potenciales (Customer Segmentation)
Business Analysis
La segmentación de clientes es la práctica de dividir una base de clientes en grupos de individuos que son similares en aspectos específicos relevantes para el marketing, como la edad, el género, los intereses y los hábitos de gasto.
7. Optimización del Análisis de Datos en la Junta de Aeronáutica Civil: Impulsando la Eficiencia en el Transporte Aéreo
Data Analytics
En la Junta de Aeronáutica Civil, el análisis de datos juega un papel crucial en la mejora continua del transporte aéreo. A través de la sistematización y automatización de procesos estadísticos, la creación de repositorios de información y el uso de herramientas avanzadas de visualización, se busca optimizar la calidad y disponibilidad de datos. Este enfoque permite generar informes precisos, apoyar en la toma de decisiones estratégicas y promover la transparencia en el sector. La integración de competencias técnicas y corporativas en la gestión de datos contribuye a una mayor eficiencia operativa y a una mejor respuesta a las necesidades del sector aéreo.
