El practicante ingresará al área de Analítica de Datos y Transformación Digital, donde trabajará en proyectos enfocados en la recopilación,

limpieza, análisis y visualización de datos, con el objetivo de respaldar la toma de decisiones estratégicas y optimizar los procesos operativos de la empresa.

Funciones y Actividades:

1. Recolección y Preparación de Datos: o Identificar y conectar fuentes de datos internas y externas (bases de datos SQL, hojas de cálculo, sistemas CRM, APIs de herramientas digitales). o Limpiar y transformar datos utilizando Python, R o herramientas como Pandas para asegurar la calidad y consistencia de la información.

2. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): o Realizar análisis exploratorios para identificar patrones, tendencias y puntos clave en los datos del negocio. o Generar reportes iniciales que faciliten el entendimiento de los datos y sus oportunidades de mejora.

3. Desarrollo de Modelos Analíticos: o Apoyar en la creación de modelos predictivos y algoritmos utilizando técnicas de Machine Learning para análisis de tendencias, segmentación de clientes y pronósticos. o Colaborar en el desarrollo de modelos básicos de regresión, clasificación y clustering según las necesidades del proyecto.

4. Desarrollo de Dashboards y Reportes: o Diseñar y desarrollar dashboards interactivos para la visualización de KPIs clave del negocio, utilizando herramientas como Power BI, Tableau o Looker Studio. o Automatizar reportes y análisis periódicos para facilitar la toma de decisiones informadas.

5. Optimización de Procesos Analíticos: o Crear scripts y soluciones automatizadas que optimicen el procesamiento de datos, reduciendo tiempos de análisis y entrega. o Implementar pipelines de datos que aseguren el flujo continuo de información entre sistemas.

6. Evaluación y Documentación: o Documentar los pasos y metodologías utilizadas en el procesamiento y análisis de datos. o Validar la efectividad y precisión de los modelos desarrollados, presentando los resultados de forma clara y estructurada.

7. Generación de Insights Estratégicos: o Colaborar con el equipo de negocio para traducir resultados analíticos en recomendaciones accionables. o Proporcionar reportes sobre métricas clave, como rentabilidad, comportamiento del cliente y eficiencia operativa.


Conocimientos Requeridos:

Estudiante de 8vo ciclo en adelante.

● Estadística y Análisis de Datos: Habilidad para realizar análisis exploratorio y construir modelos predictivos.

● Machine Learning Básico: Implementación de modelos de regresión, clasificación y clustering.

● Limpieza y Transformación de Datos: Dominio de técnicas para garantizar la calidad de los datos.

● Visualización y Comunicación: Capacidad para generar reportes y dashboards que respalden decisiones.

Manejo de Herramientas:

● Power BI, Tableau o Looker Studio para creación de dashboards.

● Jupyter Notebooks o entornos similares para análisis interactivo.

● Google Analytics y herramientas de medición digital.

● SQL intermedio (DQL, DDL, DML)

● MySQL o PostreSQL

● ETL para Data Warehouse

● Python (pandas, polar, great_expectations, numpy, openpyxl, dateutil)

● Manejo de datos faltantes (dropna, fillna)

● Manejo de valores atípicos (IQR, z-score)

● Modelos Predictivos (Estadisticos/Machine Learning) - (No Excluyente)

● AWS GLUE (No excluyente)