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Información del candidato
Hola 👋🏻 mi nombre es Juliana y soy Data Analyst🏋️♀️.
Mis habilidades técnicas incluyen Python, SQL, MySQL y Power BI. Sigo incluyendo en mi aprendizaje herramientas que ayudaran a mi progreso.
Como apasionada del análisis de datos👩🏻💻 creo firmemente en el poder de los datos para impulsar la toma de decisiones informadas. Me encanta explorar y descifras 🕵🏻♀️ información valiosa a partir de conjuntos de datos complejos. Mi experiencia abarca desde el análisis de datos 🗂 hasta la creación de soluciones de visualización atractivas 📊.
Estoy emocionada por formar parte de un equipo dinámico y colaborativo en el que pueda aplicar mi conocimiento y contribuir al crecimiento de la organización. Siempre estoy dispuesta a aprender y enfrentar nuevos desafíos.
Conectemos!
email: caceresjuliana77@gmail.com
github: Juliana43
Educación
Bootcamp con más de 800 horas basado en Data Science donde se ha llegado a técnicas de science/engineering/analysis, web scraping y machine learning.
Experiencia laboral
Plataforma de Análisis Interactivo y Modelo de Predicción de Emisiones de Carbono en Taxis de NYC: Información Accesible para Decisiones Sostenibles y Basadas en Datos
El objetivo de este proyecto es analizar las plataformas de MOOC (Udemy, UDX y Coursera) con el propósito de evaluar el terreno para un posible competidor interesado en ingresar al mercado. Se analizarán datos sobre los modelos de negocio, enfoques educativos y características clave de estas plataformas. A través de un análisis comparativo de contenido, precios, popularidad y calidad de los cursos, se identificarán las fortalezas y debilidades de cada una. Los resultados se presentan junto con recomendaciones estratégicas para una entrada efectiva en el mercado de los MOOC.
Este sistema de recomendación de películas, es un enfoque basado en MACHINE LEARNING para filtrar o predecir las preferencias cinematográficas de los usuarios en función de sus elecciones y comportamiento anteriores. Es un mecanismo de filtración avanzado que predice las posibles opciones de películas del usuario en cuestión y sus preferencias hacia un elemento específico del dominio, también conocido como película.
