💻 Sobre Mi💡👩‍💻📜

¡Hola! Soy Jimena, consultora de Data Analytics con un enfoque técnico, especializada en soluciones de análisis de datos sobre Power BI y Microsoft Fabric. Trabajo con SQL y Python para el análisis y procesamiento de datos, diseñando procesos ETL, modelos de datos y soluciones analíticas orientadas a negocio. Mi base en desarrollo web (HTML, CSS y React.js) me permite colaborar con soltura en entornos técnicos. Mi experiencia en contextos altamente exigentes aporta una sólida capacidad para entender problemas de negocio y traducirlos en soluciones de datos claras y accionables. Participo activamente en la comunidad de datos y mantengo una actitud de aprendizaje continuo.

🔹 Análisis de Datos y SQL: Experta en extraer insights clave a partir de grandes volúmenes de datos utilizando SQL, Python y herramientas como Power BI para crear Dashboards interactivos que agilizan la toma de decisiones.

🔹 Automatización de Procesos: Implemento sistemas automatizados con Python y SQL que optimizan la eficiencia de equipos y procesos, ahorrando tiempo y recursos.

🔹 Desarrollo Web Front-end: Diseño y desarrollo sitios web responsive con HTML, CSS, Bootstrap y React.js, optimizando el rendimiento del sitio y mejorando la experiencia del usuario en dispositivos móviles y de escritorio.

🔹 Colaboración Multidisciplinaria: Trabajo en estrecha colaboración con equipos de desarrollo, analistas y para garantizar que las soluciones se alineen con los objetivos de negocio y las necesidades del cliente.

🔹 Power BI y Visualización de Datos: Diseño informes y Dashboards interactivos que no solo presentan datos, sino que cuentan una historia clara, facilitando la toma de decisiones estratégicas.

🔹 Soft Skills: Mi enfoque analítico y detallado, junto con habilidades en resolución de problemas y comunicación efectiva, me permite gestionar proyectos complejos y trabajar en entornos dinámicos con éxito.

💡 Lo que me caracteriza: ✔️ Adaptabilidad: Soy flexible y capaz de adaptarme rápidamente a nuevas herramientas, tecnologías y metodologías. ✔️ Automatización y optimización: Enfocada en mejorar la productividad mediante la automatización de flujos de trabajo y optimización de bases de datos. ✔️ Compromiso con la calidad: En cada proyecto, busco no solo cumplir, sino superar las expectativas mediante soluciones innovadoras y eficientes.

Mi objetivo es siempre maximizar el valor de los datos y la tecnología, creando soluciones que impacten positivamente a los negocios. ¿Charlamos sobre cómo puedo aportar a tu equipo?

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🌎 En constante aprendizaje del mundo digital.
💻 Apasionada por las redes sociales. 📖 Investigando el mundo UX/UI. ✔ Abogada.

📊🐍⁣ Algunos puntos que podés encontrar!⁣ 𝗗𝗶𝘀𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗩𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀: Analicé la distribución de variables clave como la edad, el género y la clase de los pasajeros. Utilicé gráficos para visualizar estos datos.⁣ 𝗗𝗮𝘁𝗼𝘀 𝗙𝗮𝗹𝘁𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀: Identifiqué los datos faltantes en el dataset.⁣ 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘃𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗽𝗼𝗿 𝗚𝗲́𝗻𝗲𝗿𝗼: Creé gráficos que muestran las tasas de supervivencia desglosadas por género, revelando que una mayor proporción de mujeres sobrevivió en comparación con los hombres.⁣ 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘃𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗽𝗼𝗿 𝗖𝗹𝗮𝘀𝗲: Visualicé cómo la clase del boleto afectaba las probabilidades de supervivencia. 𝗥𝗲𝗹𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗲𝗻𝘁𝗿𝗲 𝗘𝗱𝗮𝗱 𝘆 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘃𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮: Utilicé gráficos para analizar cómo la edad influía en la probabilidad de supervivencia.⁣

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Link al Repositorio 📌 https://github.com/JimenaCambronero/Titanic_AnalisisPython

En este repositorio, he recopilado una serie de conceptos clave, ejercicios prácticos y recursos útiles, entiendo lo crucial que es dominar esta herramienta y estar preparado para los desafíos del mundo real. SQL Aprende Bases de Datos, Consultas, Funciones, Tablas y Permisos. Diseña y Programa una Base de Datos Relacional SQL.

📌 Link al Repositorio https://github.com/JimenaCambronero/CentroMedico_SQL

Este notebook contiene un análisis paso a paso utilizando Seaborn sobre un conjunto de datos de propinas (tips). Se cubren conceptos básicos como visualización de datos univariados y bivariados, manipulación de datos, y técnicas de exploración de patrones.Contiene información sobre la cantidad de propina dejada por los clientes en un restaurante, junto con varias características asociadas como el total de la factura, el día de la semana, y la cantidad de comensales.

📌 Link al Repositorio https://github.com/JimenaCambronero/Analisis_datos_Python/tree/main