Estudiante de Economía Internacional (7mo ciclo) en la UNMSM, con una fuerte orientación al análisis de datos, la automatización de procesos y la inteligencia de negocios. Combino mi formación en economía con habilidades técnicas en:

• SQL (consultas complejas, Window Functions, CTEs, vistas)
• Power BI (dashboards interactivos, DAX, modelado de datos)
• Excel Avanzado (macros, VBA, tablas dinámicas, Power Query)
• JavaScript (Vanilla JS, APIs, desarrollo frontend)
• Python (básico, análisis de datos)

Me apasiona usar la tecnología para transformar datos en insights accionables que impulsen la toma de decisiones estratégicas.

Dashboard interactivo en Power BI para análisis de 45,000 solicitudes de préstamos

Dashboard desarrollado en Power BI que analiza 45,000 solicitudes de préstamos bancarios para identificar patrones de aprobación, evaluar factores de riesgo crediticio y comprender el comportamiento de los solicitantes.

Este tablero permite a las instituciones financieras tomar decisiones basadas en datos al visualizar indicadores clave de rendimiento y factores de riesgo de manera clara e intuitiva.

• Analizar los patrones de aprobación y rechazo de préstamos
• Comprender el impacto del puntaje crediticio, ingreso y nivel educativo en las decisiones de préstamo
• Identificar segmentos de solicitantes de alto y bajo riesgo
• Proporcionar un resumen ejecutivo para la toma de decisiones

• 🏠 Préstamos aprobados por propiedad de vivienda — Gráfico de barras horizontales
• 🍩 Total de solicitudes por estado del préstamo — Gráfico de dona
• 📊 Puntuación de crédito vs aprobación de préstamo — Gráfico de barras apiladas
• 💵 Ingreso vs monto del préstamo — Gráfico de dispersión
• 🎯 Monto total de préstamos por propósito — Gráfico de columnas
• 🔍 Filtros interactivos — Segmentadores por género y perfil de cliente

1. La tasa de aprobación general es del 22.2%, indicando un proceso de evaluación crediticia riguroso
2. Los solicitantes con puntajes crediticios más altos tienen tasas de aprobación significativamente mayores
3. El propósito del préstamo influye en el monto solicitado: educación y emprendimiento presentan los montos más altos
4. El tipo de vivienda impacta en la aprobación: los solicitantes que alquilan representan el mayor volumen de solicitudes
5. El ingreso por sí solo no garantiza la aprobación; el historial crediticio y los impagos previos son factores determinantes

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Análisis de impacto y vacunación usando SQL con 600,000+ registros

Importé y procesé un dataset de la OMS con más de 600,000 registros para analizar el impacto y avance de vacunación en Perú y Sudamérica. Desarrollé consultas complejas aplicando Window Functions, JOINs y agregaciones para calcular métricas móviles y porcentajes acumulados de población vacunada.

• Procesar y limpiar un dataset masivo de datos epidemiológicos
• Calcular métricas de vacunación por país y región
• Identificar patrones y tendencias en la campaña de vacunación
• Preparar los datos para su uso en herramientas de visualización

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Herramienta web para acelerar presentaciones técnicas

Desarrollé una herramienta web para acelerar presentaciones técnicas usando Vanilla JavaScript y desplegada en Vercel. Implementé un cuestionario interactivo y un endpoint serverless integrado con la API de Gemini, demostrando conocimientos prácticos en Prompt Engineering, resolución de problemas y arquitectura de software.

• Crear una herramienta interactiva para estructurar presentaciones técnicas
• Integrar IA generativa a través de la API de Gemini
• Desplegar una aplicación funcional en producción
• Demostrar habilidades de desarrollo frontend y arquitectura serverless

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