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Proyectos y casos

El detalle de mis proyectos de datos, IA y automatización: el problema que resolvían, cómo los abordé y el resultado.

Caso 01

Pobreza multidimensional en Colombia

RFactoMineRPCA

Problema: El Índice de Pobreza Multidimensional combina muchas variables correlacionadas: cuesta ver cuáles pesan de verdad a nivel departamental.
Resultado: Reducción de dimensionalidad con PCA que aísla los determinantes principales del IPM y permite comparar departamentos con pocas componentes.

Caso 02

Dashboard del mercado laboral colombiano

PythonPolarsStreamlit

Problema: Los microdatos de la GEIH (DANE) son enormes y difíciles de explorar sin una herramienta que los haga navegables.
Resultado: Dashboard interactivo que procesa los microdatos con Polars y los vuelve explorables en tiempo real, con pruebas automatizadas en pytest.

Caso 03

Micronegocios de Colombia 2024

RQuartoApriori

Problema: Caracterizar 5.3 millones de micronegocios (EMICRON) y encontrar patrones no obvios entre sus atributos socioeconómicos.
Resultado: Minería de reglas de asociación (Apriori) + reporte reproducible en Quarto que revela patrones entre los negocios y su entorno.

Caso 04

Observatorio GEIH — Colombia 2022–2025

RShinySpringer

Problema: Los microdatos de la GEIH traen la foto más completa de la población y el mercado laboral colombianos, pero explorar 4 años (~2.5 GB por año) exige código, metodología DANE y tiempo que la mayoría no tiene.
Resultado: App pública en Shiny con 7 dimensiones (demografía, educación, mercado laboral, vivienda, salud, migración y datos) y eje temporal 2022–2025. El artículo asociado fue publicado en Communications in Computer and Information Science (Springer, R Day 2025), en coautoría.

Caso 05

Informe Saber Pro — Universidad del Magdalena

PythonPipelineHTML/JS

Problema: Los resultados Saber Pro llegan como bases agregadas y cruces Saber 11 → Saber Pro difíciles de leer: la institución necesita saber dónde está, contra quién se compara y cuánto valor agrega.
Resultado: Informe institucional interactivo con 12 visualizaciones sobre resultados 2020–2025 (puntajes, competencias, cuadrantes de valor agregado y comparativos SUE), publicado en GitHub Pages y regenerable cuando llegan datos nuevos.

Caso 06

econ-utils-co — econometría para microdatos DANE

PythonRNumPy

Problema: Cada análisis de encuestas colombianas repite el mismo código: estadística ponderada por factor de expansión e indicadores laborales TD/TO/TGP, reescritos una y otra vez en cada repositorio.
Resultado: Paquete liviano de Python (solo depende de NumPy) con estadística ponderada e indicadores del mercado laboral según la metodología DANE/OIT, cubierto por pruebas — y su gemelo en R (econUtilsCo) con la misma API.

Caso 07

R: de cero a decisiones — guía interactiva

RFormaciónTidyverse

Problema: Aprender R está regado entre documentación suelta, cursos a medias y ejemplos que no corren; faltaba una ruta única en español que llevara de la instalación a proyectos reales.
Resultado: Guía web pública y gratuita en GitHub Pages: 3 niveles, 51 módulos y 3 proyectos integradores — de los fundamentos a tidyverse, ML con tidymodels, Shiny y despliegue. Bilingüe ES/EN.

Estos son los proyectos públicos principales. Haz clic en cualquiera para abrir los detalles técnicos y los enlaces oficiales (Demo, Repositorio y LinkedIn).

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