Data Analyst · Machine Learning · Industrial Engineer — Santiago, Chile 🇨🇱
Convierto datos en decisiones de negocio. Ingeniero industrial con experiencia en construcción, manufactura y abastecimiento, hoy dedicado al análisis de datos y la automatización: mis herramientas en Python redujeron tiempos de análisis en más de 50% y apoyaron USD 400K+ en ventas adjudicadas durante 2025.
- 🔭 Actualmente: automatización de prospección comercial para una constructora de EE.UU. y profesor asistente del bootcamp de Data Science & Machine Learning en 4Geeks Academy
- 🎓 Certificado en Machine Learning Engineering (320 h, 4Geeks Academy)
- 🌱 Explorando: GenAI aplicada a flujos de análisis y automatización
- 💬 Hablemos de: web scraping, modelos predictivos, dashboards y APIs de datos públicos
- 📫 LinkedIn · tomuzcategui@gmail.com
Lenguajes: Python · SQL · R Data & ML: pandas · NumPy · scikit-learn · XGBoost · SHAP · scipy Web scraping: Selenium · BeautifulSoup Apps & APIs: Streamlit · Flask · FastAPI · AppSheet Visualización: Power BI · matplotlib · plotly Cloud & herramientas: BigQuery (GCP) · AWS · Git/GitHub · SAP MM · Excel avanzado (Power Query, VBA)
| Proyecto | Descripción | Stack |
|---|---|---|
| Modelo de regresión que predice precios de pasajes desde Santiago: scraping → EDA → features → XGBoost → explicabilidad con SHAP | Python, XGBoost, SHAP, Selenium | |
| 🏛️ Dashboard de oportunidades — Mercado Público | App conectada a la API de Mercado Público que detecta y prioriza licitaciones relevantes para empresas | AppSheet, API REST |
| 🌱 Indicadores de sostenibilidad agrícola | App que evalúa predios por dimensiones de sostenibilidad con gráficos radiales comparativos | Streamlit, geopandas |
| 🎸 Songpedia | Herramienta de análisis musical: detección de tonalidad de canciones | Python |
"Los datos no sirven de nada si no cambian una decisión."