En este episodio entrevisté a Laura Rojas, una profesional colombiana con 10 años de experiencia en el campo.

Laura compartió su trayectoria profesional, comenzando con estudios de administración de empresas y descubriendo su pasión por el análisis de datos durante prácticas profesionales en un banco.

Laura describió cómo evolucionó de usar Excel y Access hacia herramientas más avanzadas como Power BI y Python, actualmente trabajando como especialista en inteligencia artificial en la empresa mexicana-colombiana AP LATAM.

Laura recomendó tres libros: "Hábitos Atómicos", "Storytelling con Datos" de Cole Nussbaumer Knaflic, y "Thinking in Bets" de Annie Duke.

La entrevista concluyó con consejos para personas interesadas en aprender análisis de datos, enfatizando la importancia de cuestionar la información, convertir errores en oportunidades y rodearse de personas que fomenten el crecimiento profesional.

En este episodio entrevisté a Manlio, para el Podcast "análisis y visualización de datos". Manlio es un economista con 8 años de experiencia en consultoría de ciencia de datos.

Manlio compartió su trayectoria profesional comenzando en la policía de la Ciudad de México trabajando con estadísticas criminales, luego pasando por Walmart en planeación estratégica, y finalmente fundando una consultoría de 5 personas especializada en análisis de datos para la industria farmacéutica y financiera.

Durante la entrevista, Manlio explicó su enfoque en la comprensión del negocio detrás de los datos más que solo la parte técnica, su preferencia por el ecosistema Microsoft Power BI y Microsoft Fabric, y su trabajo actual con agentes de WhatsApp que responden consultas de negocio basadas en datos corporativos.

Al final recomendó 3 libros, escucha hasta el final del Podcast para que conozcas cuáles son.

En este episodio entrevisté a Celeste Díaz, Data Analyst con formación en sociología y demografía.

Celeste nos compartió su trayectoria profesional desde su infancia en Mérida hasta su trabajo actual en Cubbo México, donde se enfoca en mejorar los tiempos de entrega y calidad de los paquetes en la última milla, mediante análisis estadístico y modelos de regresión.

Durante nuestra conversación, Celeste explicó cómo la estadística la llevó a convertirse en Data Analyst, destacando su preferencia por R como herramienta principal y Github para la documentación.

Celeste compartió para la audiencia del podcast un consejo importante para principiantes en el campo: tomar un Curso en Estadística, ya que desde su experiencia es muy importante tener una sólida base en estadística y matemáticas más allá de las habilidades técnicas de SQL, ya que puede marcar la diferencia y no ser más del montón.

Finalmente Celeste terminó mencionando la importancia de formar una red de apoyo entre todos los que nos dedicamos a los Análisis de Datos. Que si alguien desarrolla alguna paquetería o tiene tips para mejores prácticas, que las comparta para crecer en comunidad.