Ricardo Urdaneta
Analista de Datos
Analista de Datos enfocado en transformar información en decisiones estratégicas. Capacitado en la automatización de reportes y visualización de datos mediante el uso de Python, SQL, Excel y Power BI/Tableau.

Publicaciones
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Sintetizador de Datos: Cómo construí un generador de datos
Proyectos
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la extracción automatizada vía API de registros meteorológicos históricos de las 16 capitales regionales de Chile hasta el desarrollo de un dashboard interactivo. El objetivo es monitorear la evolución de temperaturas y precipitaciones de la última década, permitiendo identificar patrones climáticos y anomalías regionales mediante la integración de Python para el procesamiento y visualización dinámica.
Python
Proyecto de análisis geoespacial enfocado en la visualización de emisiones contaminantes provenientes de fuentes difusas (quemas agrícolas y combustión residencial de leña) en Chile. Utiliza técnicas de procesamiento de datos con Python y cartografía interactiva para mapear la densidad de emisiones a nivel comunal, facilitando la identificación de zonas críticas de impacto ambiental y apoyando el monitoreo de la calidad del aire durante el periodo 2019-2023.
Python
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza y modelado de más de 22,000 registros mediante Power Query hasta la creación de un dashboard en Power BI. El objetivo es identificar los factores críticos del agotamiento laboral y la fatiga mental, validando hipótesis sobre el impacto de las horas extra y el balance vida-trabajo para proponer estrategias de retención de talento basadas en datos.
Power BI
Proyecto de análisis de datos que abarca desde la limpieza de 1.8M de registros de la ODEPA, optimización de memoria con PARQUET hasta el despliegue de una app interactiva. El objetivo es visualizar la evolución y brechas regionales de los precios de alimentos en Chile (2020-2025).
Python
Proyecto de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que abarca desde la limpieza de datos textuales y tokenización hasta la implementación de modelos de análisis de sentimientos sobre miles de reseñas de críticos de cine. El objetivo es clasificar automáticamente las opiniones como positivas o negativas y extraer patrones semánticos mediante el uso de Python y técnicas de minería de texto para entender la percepción crítica de diversas producciones cinematográficas.
Python




