Pobreza multidimensional en Colombia
El Índice de Pobreza Multidimensional combina muchas variables correlacionadas: cuesta ver cuáles pesan de verdad a nivel departamental.
Diseño plataformas analíticas que no solo describen el problema: lo muestran. Dashboards, IA aplicada y automatización, con criterio de datos de punta a punta.

Soy economista y científico de datos. Combino análisis, inteligencia artificial y desarrollo de productos para transformar datos en soluciones que generan valor.
Diseño y construyo plataformas analíticas, soluciones de inteligencia artificial y productos de datos que convierten información en decisiones.
Empiezo comprendiendo el contexto, los desafíos y los objetivos del proyecto. Luego diseño la solución, la desarrollo y la acompaño hasta que genere resultados.
Comprendo el negocio antes de escribir código.
Diseño arquitecturas robustas y escalables.
Automatización, modelos y agentes inteligentes.
Dashboards y plataformas listas para producción.
El Índice de Pobreza Multidimensional combina muchas variables correlacionadas: cuesta ver cuáles pesan de verdad a nivel departamental.
Los microdatos de la GEIH (DANE) son enormes y difíciles de explorar sin una herramienta que los haga navegables.
Caracterizar 5.3 millones de micronegocios (EMICRON) y encontrar patrones no obvios entre sus atributos socioeconómicos.
Dashboards, landing pages y herramientas a medida. Del análisis al producto que la gente realmente usa para decidir.
Machine learning aplicado: modelos que anticipan, clasifican y explican, con criterio de datos detrás de cada decisión.
Pipelines en Python o R que eliminan el trabajo manual y generan tus reportes solos, sin errores.
De datos complejos a decisiones con rigor científico.
Analizo el contexto, las fuentes y los objetivos clave antes de diseñar la solución.
Construyo modelos, pipelines de datos y dashboards analíticos listos para la toma de decisiones.
Entrego una solución documentada, capacitada y preparada para crecer con el tiempo.
Las herramientas con las que construyo, organizadas por capa. Pasa el cursor para ver detalles.
Lenguaje principal para desarrollo backend, IA y análisis de datos.
Lenguaje de programación enfocado en computación estadística y analítica.
Lenguaje estándar para consulta y estructuración de bases de datos relacionales.
Sistema de base de datos relacional de código abierto y alta robustez.
Motor de base de datos SQL embebido, ligero y autocontenido.
Framework moderno y ultrarrápido para construir APIs con Python.
Framework de Plotly para crear aplicaciones web analíticas e interactivas.
Framework de Posit para desarrollar dashboards interactivos en R y Python.
Librería fundamental para algoritmos de Machine Learning y minería de datos.
Plataforma de código abierto para desarrollo de Deep Learning y Redes Neuronales.
Librería optimizada de Gradient Boosting para modelos tabulares de alto desempeño.
Herramienta de Business Intelligence e informes ejecutivos de Microsoft.
Librería de gráficos vectoriales e interactivos para ciencia de datos.
Librería base para generación de gráficos científicos en Python.
Sistema de control de versiones distribuido estándar en la industria.
Plataforma de contenedorización para desplegar aplicaciones de forma aislada.
Sistema operativo kernel abierto ampliamente utilizado en entornos de servidor.
Mi centro de conocimiento: investigaciones, guías técnicas, tutoriales y casos de estudio sobre ciencia de datos e IA.
Cómo funciona la Gran Encuesta Integrada de Hogares y cómo calcular, interpretar y validar sus indicadores laborales con los microdatos del DANE.
El vector es la estructura central de R: cada columna, cada filtro y cada función de resumen es una operación sobre vectores. Este artículo construye el modelo mental completo: creación, las 5 formas de indexar, vectorización, el peligro del reciclaje y los modismos que usan los analistas.
Conversemos. Cuéntame en qué estás trabajando y buscaremos la mejor forma de aportar rigor matemático, análisis y automatización.