Carlos Méndez

Analista de datos con experiencia en business intelligence, SQL y visualización

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📍Calle de Alcalá 123, Madrid, Comunidad de Madrid, España, 28001
LinkedIn: @carlosmendez GitHub: @carlosmendez

Información básica

Analista de datos con más de 5 años de experiencia ayudando a empresas del sector financiero y de telecomunicaciones a convertir datos en decisiones estratégicas.

Especializado en extracción, limpieza y modelado de datos con SQL y Python, así como en diseño de cuadros de mando interactivos con Power BI y Tableau. Apasionado por encontrar historias dentro de los datos y comunicarlas de forma clara a audiencias no técnicas.

Educación

Universidad Carlos III de Madrid
Licenciatura, Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, Puntuación: 8.7
  • Formación sólida en estadística, programación y análisis de datos.

  • Desarrollo de proyectos académicos de machine learning y visualización.

  • Trabajo en equipo y comunicación de resultados técnicos.

Cursos: Estadística avanzada, Análisis multivariante, Machine Learning, Visualización de datos, Bases de datos, Big Data

Experiencia laboral

Banco Santander
Analista de datos
  • Diseñé e implementé modelos de segmentación de clientes para campañas de marketing, mejorando la tasa de conversión en un 18 %.

  • Elaboré informes y cuadros de mando en Power BI para la dirección de banca minorista.

  • Optimicé consultas SQL en bases de datos de más de 50 millones de registros, reduciendo el tiempo de ejecución en un 40 %.

  • Colaboré con equipos de riesgo para automatizar la detección de transacciones sospechosas.

Palabras clave: SQL, Python, Power BI, Segmentación, Detección de fraude
Telefónica
Analista de inteligencia de negocio
  • Desarrollé el repositorio central de indicadores de negocio, unificando fuentes de datos heterogéneas.

  • Automatizé la generación de informes semanales con Python y SQL, ahorrando más de 10 horas semanales al equipo.

  • Presenté análisis de abandono y satisfacción de clientes ante comités de dirección.

  • Formé a 15 personas del equipo en el uso de Tableau y buenas prácticas de analítica.

Palabras clave: Tableau, Análisis de abandono, Automatización, Python, Liderazgo

Idiomas

Español: Competencia nativa o bilingüe
Inglés: Competencia profesional plena
Palabras clave: IELTS 7.5
Francés: Competencia elemental

Competencias

Análisis de datos: Experto
Palabras clave: Excel, SQL, Python, Pandas, NumPy
Visualización de datos: Avanzado
Palabras clave: Power BI, Tableau, Looker Studio, Matplotlib, ggplot2
Bases de datos: Avanzado
Palabras clave: PostgreSQL, MySQL, BigQuery, MongoDB
Machine Learning: Intermedio
Palabras clave: Scikit-learn, Regresión, Clasificación, Clustering

Premios

Premio al mejor trabajo fin de grado en análisis de datos
Universidad Carlos III de Madrid

Reconocimiento al TFG titulado "Predicción de abandono de clientes mediante técnicas de machine learning", galardonado por su aplicación práctica y rigor metodológico.

Certificados

Google Data Analytics Professional Certificate
Google
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
Microsoft

Proyectos

Modelo de detección de fraude en transacciones
Proyecto de machine learning para identificar transacciones fraudulentas en tiempo real utilizando datos sintéticos y técnicas de aprendizaje supervisado.
  • Implementé un pipeline completo de limpieza, ingeniería de características y entrenamiento con XGBoost.

  • Alcancé una precisión del 96 % y un AUC-ROC de 0,98 en el conjunto de prueba.

  • Desarrollé una API sencilla con FastAPI para servir las predicciones.

Palabras clave: Python, XGBoost, FastAPI, Machine Learning, Fraude financiero

Intereses

Visualización de datos: Storytelling con datos, Infografía
Deportes: Fútbol, Running, Ciclismo
Lectura: Ciencia ficción, Ensayos

Voluntariado

Fundación Ayuda en Acción
Analista de datos voluntario
  • Creé cuadros de mando para el seguimiento de proyectos educativos en zonas rurales.

  • Analicé encuestas de satisfacción de beneficiarios para orientar la toma de decisiones.

  • Formé a personal local en el uso básico de Excel y Google Sheets.