Como Científico de Datos, me he enfocado en transformar datos complejos en insights accionables que impulsan el éxito de proyectos solares a gran escala. Una de las experiencias más enriquecedoras fue el desarrollo de modelos predictivos que optimizaron la asignación de recursos, logrando una mejora del 30% en los plazos de los proyectos.

Al aprovechar librerías de Python como scikit-learn y Pandas, diseñé pronósticos de producción energética más precisos, aumentando la exactitud en un 25%.

La construcción de dashboards en tiempo real con Power BI fortaleció la visibilidad de los proyectos y empoderó a los equipos de ingeniería para tomar decisiones rápidas e informadas.

Gracias a la colaboración cercana con estos equipos, se integró la analítica en las operaciones diarias, alcanzando una reducción del 15% en los costos generales de los proyectos. Descubrir las historias ocultas en los datos sigue siendo una fuente de motivación y pasión en este rol.