Datos o Front.
Data Science, Data Engineer o Web. Más Front que Back.
Experiencias
Garantías Comunitarias · FEB–SEPT 2023
Webmaster. GC-Meet en Angular, en un mes. Plugins de WordPress: agendas ($199) y rutas ($99/año). PHP, ACF, CPT, Elementor Pro.
Freelance · SEPT 2023
WordPress, WooCommerce, Strapi, GraphQL, Astro y Next.js. El encargo cambiaba el stack.
Brumalabs · ABR 2024
WooCommerce headless. El frente en Next.js.
INVENTEK · JUL 2024
Web con Strapi, GraphQL, Astro y Next.js 15. También Refine y una práctica en .NET MAUI.
Freelance · ENE 2025 — hoy
n8n, agentes (LangChain, AWS) y piezas de AWS: Lambda, VPC, RDS, CloudWatch, presupuestos. Sigo estudiando datos.
Skills
# Laboratorio público. No es un tablero de producción.
# Repo: DataScience--US-Superstore-Sales-Analysis-
# También: Clustering, Ejerccio-1-Clasificacion, Simulador-montecarlo
import pandas as pd
ventas = pd.read_csv("superstore.csv")
ventas["Sales"] = pd.to_numeric(ventas["Sales"], errors="coerce")
ventas = ventas.dropna(subset=["Sales"])
por_region = (
ventas.groupby("Region", as_index=False)["Sales"]
.sum()
.sort_values("Sales", ascending=False)
)
print(ventas.describe())
print(por_region.head())
Bitácora
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