Javier Edgar Esteban

En el ambiente TECH cuento con la siguiente experiencia:

Simulación Laboral Tech no remunerada en la dinámica DATA-BI: Predicción de Fraude en Transacciones Financieras

Rol: PM/Data Engineer

Metodologías Ágiles: Implementación y gestión de Scrum para coordinar el proyecto.
Facilitación de Reuniones: Organización y conducción de reuniones diarias (stand-ups) y planificación de sprints con Calendly para asegurar la entrega eficiente de soluciones de análisis de datos.
Coordinación y Colaboración: Liderazgo en la ejecución de ETL (Extracción, Transformación y Carga) de datos y análisis exploratorio de datos (EDA).
Desarrollo y Despliegue: Supervisión de la creación de dashboards interactivos y visualizaciones usando Power BI y Streamlit.
Recolección de Datos: Implementación de técnicas de web scraping y utilización de APIs para la recolección de datos.
Control de Versiones: Gestión de versiones y colaboración en proyectos mediante Git.
Gestión de Proyectos: Uso de Jira para la planificación y seguimiento de tareas, asegurando el cumplimiento de los plazos.
Organización y Compartición: Administración de repositorios en GitHub para organizar y compartir el código y los proyectos.

Proyecto c19-107-ft-data-bi:

Temática: Fintech, Predicción de Fraude en Transacciones Financieras.
Implementación: Integración de la API del BCRA para cheques rechazados.
Tecnologías Utilizadas: Python, Web Scraping, APIs, Power BI, Streamlit, Git, Scrum, Jira, GitHub.

Para tomar una decisión necesitamos datos el cual los analizamos para adoptar la mejor opción, sea para nuestra vida personal, profesional, organismo o institución donde nos desarrollamos y es por ello que estudie Data Scientist para dar un giro a mi carrera y focalizarme en el ambiente IT ya que tengo experiencia analizando datos y poder así procesar grandes volúmenes de datos para extraerlos, transformarlos, procesarlos, presentarlos para que sean interpretados para la toma de decisiones. He participado en diversos proyectos utilizando tecnologías y habilidades como Python, Pandas, PowerBI, Streamlit, Scikit-learn, OneLake, Numpy y Spark. También he trabajado con bases de datos como Google Maps, Yelp, MySQL y JSON. Mis habilidades incluyen web scraping con TripAdvisor y el uso de plataformas como Microsoft Fabric, Azure Synapse, Git LFS y Visual Studio Code. Además, tengo experiencia con librerías como Matplotlib, Seaborn, Geopandas, fastAPI y Cryptography. Esto me permite procesar grandes volúmenes de datos para presentarlos de manera que faciliten la toma de decisiones.