Valdivia, Chile · Open to remote (LATAM)
Licenciado en Historia, analista de datos y prompt engineer. Trabajo en la Dirección de Registros Académicos de la PUC, donde automatizo procesos y analizo información para apoyar la toma de decisiones.
Aprendí Python y SQL por mi cuenta, aplicándolo directamente a problemas reales. Me interesa entender comportamientos humanos a través de datos: desde cómo se mueven las personas en una ciudad hasta cómo evolucionan los discursos políticos.
Todos usan datos reales de fuentes verificables. Ninguno usa datos inventados.
Dashboard interactivo comparando Mundiales FIFA. Predicciones ML con Random Forest, radar de comparación de selecciones, análisis de asistencia por estadio.
SQLite Plotly Dash scikit-learn RandomForestClassifier
Pipeline ETL completo: scraping de Steam API + Itch.io, clustering K-Means, análisis de correlación precio-revenue, forecasting ARIMA. 150 juegos, 2 plataformas.
BeautifulSoup scikit-learn statsmodels Dash
Análisis NLP de 16 discursos presidenciales chilenos (1832–2000). Named Entity Recognition, sentimiento, modelado de temas LDA, bigramas. Datos de la Biblioteca del Congreso Nacional.
spaCy sklearn LDA TextBlob Dash
Evolución demográfica de Chile (censo 1907–2017), eventos históricos, presidentes. Forecasting lineal por región, correlación eventos-población, mapa coroplético interactivo.
GeoPandas Plotly sklearn Dash
80,595 puntos de entrega georeferenciados. Clustering K-Means, análisis de densidad espacial, grid de cobertura, dashboard interactivo con mapa de calor.
K-Means Plotly Dash pandas
Mapa de solicitudes de sanitización en la Comuna de Santiago. Datos georeferenciados del KML municipal, análisis por tipo de ubicación, filtros interactivos.
Dash Plotly pandas
Red de pases del Mundial 2022 con datos reales StatsBomb. Grafo dirigido, centralidad, PageRank, detección de comunidad. Visualización interactiva con PyVis.
NetworkX PyVis StatsBomb Open Data
Difference-in-Differences para estimar el efecto de cambios de entrenador en rendimiento. 32 temporadas de datos, análisis de cohorte, inferencia causal.
scipy statsmodels DiD
Un solo Dashboard Dash que reúne todos los proyectos: master-dashboard/app.py
- Datos reales, no ficticios: StatsBomb Open Data, Steam API, INE Chile, BCN Historia, Google My Maps KML
- Reproducible:
requirements.txt, tests, scripts de ejecución - Dashboards Dash: Todos los proyectos terminan en Dashboards interactivos con tema oscuro
- Sin humo: Si un método no funciona, lo digo. Si los datos son limitados, lo anoto
| Año | Institución | Título |
|---|---|---|
| 2012–2016 | Pontificia Universidad Católica de Chile | Licenciatura en Historia |
| 2024–2026 | Autoformación | Data Analysis & Prompt Engineering (Python, SQL, NLP, ML) |
- LinkedIn: in/alvarosalinaso
- Portfolio: alvarosalinaso.github.io/portfolio-web
- Email: alvarosalinasortiz@gmail.com
Proyectos donde los datos ayudan a entender algo real.