Estudiante Bootcamp Data Science

Tzuzul Code · Curso intensivo de IA, Data analytics, Machine Learning y Visualización de Datos
Septiembre 2022 - diciembre 2022

• Fundamentos de Base de Datos: Operaciones CRUD, queries avanzadas (subqueries, CTEs), diseño de modelos de datos.
• Fundamentos de codificación Python: condicionales, bucles, funciones y POO en Python.
• Python Data Analytics: NumPy, Pandas, Matpotlib, Seaborn.
• Fundamentos de Inteligencia Artificial: Scikit-Learn y algoritmos de Machine Learning.
• Inferencia estadística: estadístico t, pvalor, anova, matrices de confusión, pruebas de hipótesis.
• Herramientas de visualización: Tableau.
• Diseño de dashboards.
• Herramientas de comunicación y trabajo en equipo: Git & GitHub.

Estudiante de Machine Learning Engineer Google Cloud Skills Boost

Desafío todo Latam a Google Cloud · Curso intensivo de Machine Learning en la nube
Agosto 2022 - actualidad

• Big Data and Machine Learning on Google Cloud.
• Data Engineering for Streaming Data.
• Big Data with BigQuery.
• Machine Learning Options on Google Cloud.
• Options to build ML models.
• Pre-built APIs.
• AutoML.
• Custom training.
• Vertex AI.
• AI Solutions.
• The Machine Learning Workflow with Vertex AI.

Estudiante de Ingeniería en Informática

Duoc UC · Jornada vespertina
Marzo 2022 - actualidad

• Bases de datos relacionales: creación de bases de datos, modelos ER extendidos, normalizaciones, operaciones CRUD en OracleSQL, queries.
• Diseño y gestion de requisitos: interfaces de usuarios, problemas de contexto objetivo, actores y técnicas y KickOff, definición de soluciones, tipos y clasificación de requerimientos, casos de uso, herramientas de planificación, documentación de requisitos.
• Python: conceptos básicos de la programación.
• Desarrollo Web: Html5 - CSS3 - Bootstrap.
• Inglés básico: verb be, wh-and How questions with be, a/an singular and plural nouns, possessive adjectives, simple present, wh-questions, adverbs of frequency, word order in questions, can/can't, present continuous, there is/there are, simple past: be/regular verbs/do, get, go, have.

Licenciado en Educación Matemática

Universidad San Sebastián · Jornada diurna
Marzo 201 - enero 2015

Área matemática:

• Algebra básica
• Sistemas numéricos
• Geometría y trigonometría
• Álgebra de funciones
• Fundamentos estructurantes
• Transformaciones y lugares geométricos
• Geometría analítica en R2
• Cálculo diferencial
• Geometría en el espacio
• Matemática financiera
• Cálculo Integral
• Cálculo multivariable
• Vectores y geometría en R3
• Estructuras algebraicas
• Ecuaciones diferenciales
• Estadística y probabilidad
• Estadística inferencial
• Matemática aplicada a las ciencias
• Tópicos de matemática contemporánea

Área educación:

• Desafíos de la educación actual
• Aprendiaje y desarrollo humano
• Planificación del proceso de aprendizaje
• Aprendizaje, diversidad y metacognición
• Evaluación del proceso de aprendizaje
• Fundamentos de la didáctica de la matemática
• Factores psicológicos y sociales del aprendizaje escolar
• Gestión educacional y liderazgo
• Construcción didáctica del conocimiento matemático
• Persona humana y sociedad
• Metodología de la investigación

• Habilidad demostrada en analítica, lógica, deducción, matemática, estadística y probabilidad, con foco en la resolución de problemas.
• Entendimiento de algunos tipos de negocios (retención de personal, segmentación de clientes, predicción de ventas). Comprensión del EDA. Creación y presentación de preguntas semillas e insights de calidad.
• Habilidad para presentar la información de los insights, mediante una buena comunicación y a buenas prácticas relacionales y de cooperación.
• Capacidad de pensar de manera abstracta, sistemática y crítica, para generar estrategias que mejoren las tomas de decisiones.
• Buen conocimiento y entendimiento de algoritmos clave de Machine Learning. Ejemplo: regresión logística y lineal, bosques aleatorios, clustering, reducción de dimensionalidad (PCA), pruebas de hipótesis A/B, train/test, redes neuronales artificiales, autoencode.
• Capacidad de generar dashboards agudos y objetivos que apunten a generar valor a una empresa.
• Habilidad para gestionar el tiempo, priorizando una tarea o realizando tareas múltiples. Habilidad para trabajar en plazos establecidos y en plazos cambiantes. Resiliente. Adaptativo.
• Gusto por la matemática, la programación, la investigación y la búsqueda de conocimiento. Postulo a un doctorado en Data Science.

Hola. Mi nombre es Danko y soy licenciado en educación, además de ser docente de matemática, estadística y programación hace ya diez años.
He realizado clases en enseñanza media, preuniversitarios, institutos y universidades, sin embargo, hoy soy estudiante de ingeniería en informática, también estudio con beca en un bootcamp de data science, estudio para certificarme como machine learning engineer en google cloud y desarrollo proyectos de machine learning de manera autónoma para potenciar los skills tecnológicos que he aprendido.
Actualmente, mi foco está en adquirir conocimientos, capacidades y habilidades para convertirme en data scientist, obtener mi primer trabajo y realizar investigaciones de alto nivel, aunque mi objetivo principal es mejorar la calidad de vida de mi familia y de mis dos hijos.
Espero dejar en este mundo investigaciones de alto impacto, que beneficien concretamente, diversas áreas de nuestra sociedad.