Me interesa utilizar el desarrollo y los datos para crear soluciones útiles, organizadas y fáciles de mantener.
He desarrollado proyectos con SQL Server y T-SQL, aplicando modelado relacional, consultas, validaciones y reglas de negocio.
También utilizo Python para fortalecer mis habilidades de programación y resolución de problemas.
Me gusta automatizar procesos e integrar herramientas como Make, Telegram, Google Sheets, Google Calendar y OpenAI.
Actualmente continúo aprendiendo, documentando proyectos y construyendo un portafolio basado en trabajo real.

Automatización administrativa para gestionar citas médicas mediante conversaciones en Telegram.

Problema que resuelve

La gestión manual de citas puede producir registros duplicados, pérdida de información y falta de sincronización entre pacientes, horarios disponibles y calendarios.

Solución

El sistema interpreta las solicitudes recibidas en Telegram, estructura la información con OpenAI y utiliza Make para coordinar las operaciones con Google Sheets y Google Calendar.

Tecnologías: Make · OpenAI · Telegram · Google Sheets · Google Calendar

Funcionalidades principales

• Agendar, cancelar, reagendar y consultar citas.
• Registrar pacientes y completar información faltante.
• Validar la disponibilidad antes de confirmar una cita.
• Sincronizar eventos con Google Calendar.
• Enviar recordatorios automáticos por Telegram.
• Registrar solicitudes y resultados en una bitácora.
• Transferir urgencias y solicitudes especiales a atención humana.
• Evitar registros duplicados mediante validaciones.

Aprendizajes relevantes

Diseño de flujos con rutas y filtros, integración entre servicios, extracción estructurada de información, validación de datos, manejo de estados, documentación y pruebas de automatizaciones.

Estado: proyecto académico colaborativo, documentado y publicado como demostración.

Compilador educativo desarrollado en Python para un lenguaje de programación con sintaxis en español.

Problema que resuelve

Un lenguaje de programación necesita reconocer instrucciones, validar su estructura, detectar errores y traducir el código fuente a un formato ejecutable.

Solución

El compilador procesa archivos escritos en Cascabel mediante análisis léxico, sintáctico y semántico. Después construye un árbol de sintaxis abstracta y genera código Python ejecutable.

Tecnologías: Python · Git · GitHub

Funcionalidades principales

• Reconocimiento de palabras reservadas, identificadores, literales y operadores.
• Validación de la gramática del lenguaje.
• Construcción de un árbol de sintaxis abstracta.
• Manejo de una tabla de símbolos.
• Validación de tipos y variables declaradas.
• Detección de errores léxicos, sintácticos y semánticos.
• Soporte para condiciones, ciclos, lectura y escritura.
• Generación de código Python.
• Ejecución de pruebas automáticas.

Aprendizajes relevantes

Procesamiento de lenguajes, diseño modular, estructuras de datos, validación de errores, generación de código, pruebas y organización de un proyecto en Python.

Estado: proyecto académico individual, funcional, documentado y publicado.

Base de datos relacional para administrar paquetes nacionales e internacionales, conductores, camiones, rutas y centros locales.

Problema que resuelve

Un sistema de envíos necesita relacionar diferentes entidades y aplicar reglas que eviten asignaciones incorrectas, registros incompletos y datos inconsistentes.

Solución

Se diseñó una base de datos en SQL Server con 11 tablas relacionadas, restricciones, procedimientos almacenados, triggers y transacciones para controlar la información y automatizar reglas de negocio.

Tecnologías: SQL Server · T-SQL

Funcionalidades principales

• Gestión de paquetes nacionales e internacionales.
• Relaciones entre conductores, camiones y rutas.
• Uso de llaves primarias, llaves foráneas y restricciones.
• Validación automática de reglas de negocio mediante triggers.
• Procedimiento almacenado para consultar paquetes.
• Actualización automática del conteo de envíos por ciudad.
• Datos de ejemplo y pruebas controladas con transacciones.
• Documentación técnica y diccionario de datos.

Aprendizajes relevantes

Modelado y normalización de bases de datos, integridad referencial, consultas SQL, procedimientos almacenados, triggers, manejo de errores, transacciones y documentación técnica.

Estado: proyecto académico adaptado, documentado y publicado como parte del portafolio.

• GitHub: github.com/pablovaquerogit
• Correo: pablovaquero.git@gmail.com