Fotografía de Gabriel Chávez Camargo

Gabriel Chávez Camargo

Data Engineer | BI | Data Scientist

Ingeniero en Sistemas Computacionales especializado en Ingeniería de Datos, Business Intelligence y Data Science.

Desarrollo soluciones analíticas, procesos ETL y tableros gerenciales con Python, SQL, Power BI y Azure. Complemento mi experiencia con Machine Learning e Inteligencia Artificial para transformar datos en decisiones estratégicas y resultados medibles.

Experiencia profesional

Logotipo de Dicka Logistics

Junio 2025 – Actualidad

Ingeniero de Datos / Arquitecto de Analítica

Dicka Logistics

Desarrollo soluciones de ingeniería de datos, arquitectura analítica e inteligencia de negocio para operaciones logísticas y financieras.

  • Desarrollo de tableros gerenciales en Power BI.
  • Análisis de indicadores TMS y WMS.
  • Integración de Blue Yonder y Business Central.
  • Automatización de procesos ETL con Python y Airflow.
  • Integración de datos en Greenplum sobre Ubuntu.

Febrero 2024 – Febrero 2025

Consultor Analítico y de Inteligencia de Negocios

TURING-IA

  • Diseño y optimización de dashboards interactivos en Tableau.
  • Desarrollo de flujos de preparación y transformación de datos mediante Tableau Prep.
  • Publicación y administración de soluciones analíticas mediante Tableau Cloud y Tableau Server.

Tecnologías: Tableau · Tableau Prep · Tableau Cloud · Tableau Server

Logotipo de Ford

Mayo 2023 – Octubre 2023

Técnico universal de producción

Ford Motor Company

Trabajo en línea de producción para el ensamble del Mustang Mach-E y visualización de información sobre la producción y distintas áreas de la planta.

Formación especializada

Imagen de formación en ciencia de datos

Febrero 2024 – 2025

Data Science

Bootcamp con proyectos mensuales sobre visualización, análisis de datos y modelos predictivos.

Logotipo de TripleTen

Octubre 2023 – Junio 2024

Data Science · TripleTen

Formación de nueve meses con 16 proyectos de ciencia de datos, aprendizaje supervisado y no supervisado, y una introducción a redes neuronales con TensorFlow.

Mi currículum

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Conoce mi experiencia en Ingeniería de Datos, Business Intelligence, Data Science e Inteligencia Artificial.

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Intereses

Reparación de equipos de cómputo

Soporte técnico de equipos de cómputo

Un pasatiempo que se convirtió en un emprendimiento de mantenimiento preventivo y correctivo de equipos de cómputo.

Música y ejercicio

Música y ejercicio

Disfruto escuchar música mientras realizo actividad física.

Ingeniería de Datos

PythonSQLApache AirflowGreenplumETL / ELTLinux Ubuntu

Business Intelligence

Power BIDAXModelado de datosKPIsBusiness CentralTableau

Data Science e IA

PandasNumPyScikit-learnXGBoostTensorFlowPyTorch

PORTAFOLIO

Proyectos destacados

Explora el problema, la solución y la evidencia de cada proyecto.

Ilustración de un flujo ETL con fuentes de datos, orquestación con Airflow, servidor Ubuntu, almacén Greenplum y tableros analíticos Ingeniería de Datos

Arquitectura ETL y automatización de pipelines de datos

Desarrollo y automatización de pipelines ETL para integrar información operativa desde distintas fuentes hacia una capa analítica centralizada, utilizando Python, SQL, Apache Airflow, Greenplum y servidores Ubuntu para soportar procesos de carga, transformación y disponibilidad de datos.

Objetivo: Automatizar y centralizar el flujo de datos para análisis y reportería, reduciendo dependencia de procesos manuales y mejorando la disponibilidad de información.

Automatización de cargas y centralización de datos Estandarización de pipelines ETL, integración de múltiples fuentes y disponibilidad de información para análisis y reportería.
  • Python
  • SQL
  • Apache Airflow
  • Greenplum
  • Ubuntu
  • ETL / ELT

Imagen conceptual. No se muestran datos, código ni interfaces internas de la empresa.

Ilustración de un flujo desde un ERP financiero vía API hacia un tablero de cobranza y análisis financiero Business Intelligence

Reportería financiera automatizada para cobranza y seguimiento

Desarrollo de soluciones de reportería financiera conectando información mediante API desde Business Central hacia Power BI, con el objetivo de automatizar reportes, reducir tiempos operativos y brindar mayor visibilidad al seguimiento de cobranza y análisis financiero.

Objetivo: Reducir el tiempo de generación de reportes financieros y mejorar la visibilidad del seguimiento de cobranza mediante automatización e integración de datos.

Reducción de tiempos en reportería financiera Automatización de reportes y mayor visibilidad para seguimiento de cobranza y análisis financiero.
  • Power BI
  • Business Central
  • API
  • Finanzas
  • Cobranza
  • Automatización

Imagen conceptual. No se muestran datos, código ni interfaces internas de la empresa.

Ilustración de un centro logístico con tablero TMS y seguimiento de embarques Business Intelligence

Tablero TMS para monitoreo de citas y embarques

Desarrollo de un tablero de inteligencia de negocio para monitorear citas tardías, llegadas a carga y descarga, embarques y órdenes, proporcionando mayor visibilidad de la operación logística.

~60% → 95%+ Mejora reportada del indicador de llegadas a carga y descarga tras implementar el tablero y el seguimiento operativo.
  • Power BI
  • TMS
  • KPIs
  • Logística

Imagen conceptual. No se muestran datos, código ni interfaces internas de la empresa.

Ilustración de un tablero WMS con inventario, entradas, salidas y ajustes de almacén Business Intelligence

Tableros WMS para visibilidad operativa de almacén

Desarrollo de tableros orientados a operaciones de almacén, enfocados en la visualización de inventario, entradas, salidas, ajustes y principales tareas operativas. La solución facilita la consulta de información, mejora la limpieza y estandarización de datos y proporciona mayor visibilidad para clientes y equipos internos.

Mayor visibilidad y consulta más ágil Centralización de información operativa para reducir tiempos de consulta y facilitar el seguimiento de inventarios, entradas, salidas y ajustes.
  • Power BI
  • WMS
  • Inventario
  • KPIs
  • Limpieza de datos

Imagen conceptual. No se muestran datos, código ni interfaces internas de la empresa.

Ilustración del proyecto de predicción de abandono de clientes Machine Learning

Predicción de abandono en telecomunicaciones

Modelo de clasificación para identificar clientes con riesgo de cancelar el servicio mediante selección de características.

80% de accuracyResultado reportado en el proyecto
  • Python
  • Scikit-learn
  • ML
Ilustración del análisis de datos de InstacartAnálisis de datos

Insights de compras con SQL

Extracción y análisis de datos de Instacart con SQL y Python para explorar patrones de compra y oportunidades de negocio.

  • SQL
  • Python
  • Matplotlib
Imagen del proyecto de análisis de ventas con StreamlitVisualización

Dashboard interactivo de ventas

Aplicación para explorar datos de ventas de una tienda de moda en Brasil y obtener información para decisiones comerciales.

  • Streamlit
  • Plotly
  • Pandas
  • Python
Imagen del proyecto de retención de clientes InterconnectData Science

Retención de clientes con Machine Learning

Análisis predictivo de cancelación de contratos para estudiar el riesgo de abandono de clientes de telecomunicaciones.

  • Scikit-learn
  • Streamlit
  • ML
Imagen del proyecto de análisis de películasAnálisis exploratorio

Análisis de rentabilidad cinematográfica

Estudio de géneros, reseñas, costos y recaudación para explorar tendencias económicas del cine.

  • Pandas
  • Dask
  • Matplotlib
Imagen del proyecto de detección de fraude financieroMachine Learning

Detección de fraude financiero

Exploración de un conjunto de seis millones de transacciones con clases muy desbalanceadas para desarrollar un modelo de detección de fraude.

  • Pandas
  • Scikit-learn
  • Python
Imagen del proyecto de imputación KNNTécnicas de datos

Imputación de datos faltantes con KNN

Ejemplo práctico del uso de KNNImputer para estimar valores ausentes a partir de observaciones cercanas.

  • KNN
  • NumPy
  • Scikit-learn

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