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 escenario
La fintech (alrededor de 45 personas, cartera de unos 11 millones de dólares) opera bajo regulación financiera chilena; cada análisis debe ser auditable y trazable hasta los datos crudos por exigencia del supervisor.
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.
Alineación con asignaturas próximamente.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Reproducibility
Apply reproducibility to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Pipelines
Apply data pipelines to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Data Wrangling
Apply data wrangling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Testing
Apply testing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Documentation
Apply documentation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero 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