Preparo, valido y organizo información para que los archivos y reportes sean útiles. Trabajo con Python, SQL, Excel y Power BI, cuidando las reglas del proceso y la calidad de los datos.
Busco empleo remoto en datos y reportería, y encargos de limpieza de archivos, exportación SQL y consolidación ETL.
Tres demostraciones pequeñas para revisar el proceso, los entregables y sus límites. No son proyectos de clientes.
01Demostración · datos ficticios
Limpieza de Excel y CSV
Un archivo limpio, con las excepciones visibles.
8 filas revisadas
Registros de ventas con formatos inconsistentes, duplicados e importes inválidos.
Ver proceso y controles
Proceso y reglas
Normalizar texto y coma decimal; validar importes y categorías; conservar el primer ID válido. Los datos ambiguos se separan, no se inventan.
Entregables
CSV limpio, rechazos con fila de origen y resumen de controles. Archivo original intacto.
Comprobación
8 filas = 4 válidas + 3 rechazadas + 1 duplicada. Total conciliado: 185,50, sin moneda real.
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02Demostración · datos ficticios
Exportación SQL a archivo
Una exportación comprobada, sin alterar el origen.
3 pedidos exportados
Extraer únicamente pedidos confirmados y comprobar que el archivo coincide con la consulta.
Ver proceso y controles
Proceso y reglas
Consulta parametrizada, orden por ID y CSV UTF-8. Importes en centavos, con formato definido al exportar.
Entregables
CSV estructurado, consulta y controles de conteos e importes. Confirmación de que la base no cambió.
Comprobación
3 pedidos exportados, 1 excluido por estado y total comprobado de 150,00. Caso local con SQLite.
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03Demostración · datos ficticios
Consolidación ETL
Dos lotes consolidados, sin duplicar la segunda carga.
0 nuevos al repetir
Unificar movimientos de dos lotes, detectar repetidos y separar clientes sin correspondencia.
Ver proceso y controles
Proceso y reglas
Validar clientes contra catálogo y controlar IDs únicos. Un ID con contenido distinto requiere acordar una política de actualización.
Entregables
Tabla consolidada, exportación CSV y conteos de aceptados, repetidos y rechazados por ejecución.
Comprobación
Primera carga: 4 nuevos, 1 repetido y 1 rechazado. Segunda: 0 nuevos, 5 repetidos y 1 rechazado.
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Antes de comenzar, acordamos fuentes, volumen, reglas de calidad, formato final, acceso y plazo. El alcance se confirma para cada encargo.
Trayectoria profesional
Experiencia laboral
Asistente de datos con IA
La Fortuna S.A. / Acertemos
–
Cali · Vinculación a término fijo y etapa productiva SENA
Apoyé la actualización de reportes operativos en Power BI mediante descarga, revisión y carga de información.
Desarrollé y ajusté scripts de Python y pandas para descargar, transformar y consolidar archivos.
Participé en la centralización de reportes en PostgreSQL, con tablas, consultas SQL y procesos ETL.
Revisé duplicados, cargas incrementales y errores de ejecución; documenté procesos y realicé pruebas con n8n y Docker.
Herramientas utilizadas
Python
pandas
SQL
PostgreSQL
Excel
Power BI
ETL
SENA
Formación
Idiomas
Español nativo.
Inglés: comprensión lectora y de conversaciones; comunicación oral funcional. Nivel sin certificar.
2025–2026
Procesamiento de Datos para Modelos de Inteligencia Artificial
SENA
Formación técnica y etapa productiva completadas. Título en trámite.
2020
Técnico en Sistemas
SENA
Programa aprobado, según certificado de evaluaciones.
2025
Desarrollo de Bases de Datos con SQL
SENA
Constancia de competencias aprobadas; no se presenta como diploma final del curso.
2025
Variables y Estructuras de Control en Python
SENA · 48 h
Diciembre de 2025.
2026
Implementación de Soluciones de Inteligencia Artificial
SENA · 48 h
Julio de 2026.
Aprendizaje y colaboración
Proyectos académicos
Aprendizaje práctico, con contribuciones de equipo y límites explícitos.
Datos de avifauna en Cali
Proyecto colectivo del SENA. Participé en la preparación de registros de audio, organización de datos y generación de espectrogramas. La exploración geográfica muestra evidencia curada del equipo; no es un sistema de identificación validado en producción.
Ponente en el Hackatón de Datos por la Biodiversidad, RUPIV · 3 de octubre de 2025.
Explorar el mapa del proyecto
Transformación de datos financieros
Proyecto académico de transformación de registros de pagos a CSV, organización por capas en PostgreSQL y registro de cargas. No se atribuye a mi empleo en La Fortuna.
Exploración de imágenes
Prototipo académico con carga y galería de imágenes, tratamientos visuales y pruebas de K-Means y SSD. Experimentación de aprendizaje, no producto comercial terminado.
Empleo y encargos
Conversemos sobre el trabajo
Para un puesto remoto o un encargo de datos, puedes escribirme con el objetivo, los archivos o fuentes disponibles y el resultado que necesitas. No envíes datos sensibles en el primer mensaje.
