Pipeline Reproducible de Análisis de Microcréditos en Antofagasta
Visión general
De qué trata este proyecto.
Construye un pipeline Python de microcréditos con datos reales, tests de calidad y reporte HTML. Obtén tu certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Transformar un análisis disperso en Excel en un pipeline reproducible y auditable que el equipo de riesgo pueda mantener a largo plazo.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar la estructura de un proyecto de análisis reproducible
- Migrar lógica de negocio desde hojas de cálculo a código versionado
- Escribir tests básicos de calidad de datos (rango, no-nulos, consistencia)
- Documentar para una audiencia operativa, no técnica
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Applied Data Analysis and Practical Data Science
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosIngeniero de Datos
Construir un pipeline reproducible, versionado y auditable es exactamente el trabajo de un data engineer junior en una empresa regulada como una fintech.
Este proyecto afina
- data-pipelines
- reproducibility
- testing
Ingeniero de MLOps
La disciplina de reproducibilidad, congelado de dependencias y tests es el cimiento que un MLOps engineer aplica después sobre modelos en producción.
Este proyecto afina
- reproducibility
- testing
- documentation
Científico de Datos
Cualquier científico de datos junior que herede análisis disperso en una empresa en crecimiento necesita exactamente este músculo de reorganización reproducible.
Este proyecto afina
- data-wrangling
- python
- documentation