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José de Jesús
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Magister en Ciencias - Estadística ofrece capacitaciones en estadística y servicio de consultoría
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Acerca de José de Jesús
Como estadístico he trabajado con el área de la salud, sector real, bancos y dentro de una de las instituciones que conforman la red de seguridad del sistema financiero colombiano (Fogafin). El trabajo lo he desempeñado primordialmente como consultor aunque en algunas oportunidades he fungido como capacitador o docente.
En el área de la salud he asesorado, desde una visión metodológica, proyectos de investigación y extensión en los diferentes niveles del conocimiento (pregrado, maestría y doctorado) en áreas como enfermería, odontología, salud y seguridad en el trabajo y neurociencias. En ese contexto, aporté los conocimientos que adquirí durante mi formación profesional y posgradual para engranar el contexto, los objetivos y las metodologías estadísticas aplicables en cada una de las situaciones particulares. La interacción con los diversos proyectos me abrieron el panorama de contextos en los que la estadística se puede aplicar.
Algunos de los proyectos en los que participé fueron:
- Evaluación de una estrategia de cuidado centrada en Enfermería para la atención de madres gestantes.
- Influencia de los factores psicosociales (experiencia adversa en la infancia, emocionalidad negativa, apoyo social y violencia de pareja) en la toma de decisiones de mujeres con síntomas coronarios.
- Validación de dos instrumentos para medir calidad de vida en niños y adolescentes con enfermedad crónica en el contexto colombiano. Tesis laureada
- Efectividad de la intervención de enfermería CDK - SMS para adultos con enfermedad renal crónica.
- Evaluación de riesgo en instituciones educativas.
- Descripción del tiempo de dispensación de medicamentos.
- Uso de TIC para promover la autogestión en la prevención de úlceras por pie diabético.
- Nivel de conocimiento de los profesionales de la salud sobre la lesión renal aguda.
- Predictores cognitivos de la toma de decisiones en la experiencia de los síntomas del síndrome coronario agudo.
- Impacto de la telesalud en un programa domiciliario de cuidado paliativo en pandemia por COVID – 19.
- Relación entre la calidad de vida y la satisfacción laboral en una institución de salud.
- Factibilidad de implementación del abordaje de ver y tratar basado en técnicas de inspección visual para la detección temprana de cáncer de cuello uterino en población de zona marginal urbana en Bogotá, Colombia.
- Comparación de tiempos de reacción en presencia de variantes genéticas de una proteína entre tenistas y no deportistas.
- Caracterización de hábitos dentales en pacientes odontológicos.
- Evaluación del uso de cementos en piezas dentales.
En el caso del sector real, me desempeñé como consultor en un nivel intermedio, por lo que el trabajo en equipo fue parte fundamental para lograr los objetivos. En este ámbito, realicé un tablero en Shiny para visualizar indicadores financieros de una empresa del sector real, en donde fue necesario realizar el entendimiento de la necesidad, la identificación de fuentes a utilizar, la generación del código en R con la formulación financiera de los indicadores de interés para la empresa, la creación de una ETL desde cero en R para obtener los indicadores, la construcción del tablero con Shiny para mostrar los indicadores en forma de árbol y el despliegue de la solución. Por otro lado, desarrollé un modelo para predecir la compra de un cliente en una de las tiendas de la empresa utilizando información georeferenciada. Al igual que con el caso de uso anterior, fue necesario entender la necesidad e identificar las fuentes a utilizar. Adicionalmente, creé una ETL desde cero en R que sirviera como insumo de entrada a una etapa posterior en la cadena analítica. Posteriormente, se construyó un modelo de predicción y se evaluó su ajuste para luego desplegarlo en AWS. Se realizaron pruebas de ejecución del modelo para lanzarlo al público. Al final, el modelo lanzado al público se monitoreó constantemente para revisar el comportamiento de las predicciones realizadas con el modelo.
En el sector de bancos, trabajé como científico de datos dentro de un equipo analítico conformado por ingenieros de datos, científicos de datos y desarrolladores de software. Allí participé en la implementación de una estrategia de pricing en relación con la tasa para diferentes productos de una entidad financiera. El equipo de ingenieros de datos se encargó de construir las ETL con las diversas fuentes con las que contaba la entidad. En el equipo de científico de datos, nos encargamos de realizar la implementación.
Además, realicé un workshop sobre SAS Model Manager como herramienta de gobierno de modelos y el uso de las librerías SWAT y SASCTL de Python para construir modelos en Python y exportarlos a formatos compatibles con SAS Model Manager.
Por otro lado, construí desde cero una capacitación sobre R y cómo construir modelos allí. También impartí la capacitación a personal de una entidad financiera ubicada en México.
Finalmente, participé en una POC para otra entidad financiera en donde el objetivo fue disminuir el número de solicitudes de crédito inconclusas mediante la implementación de un modelo. La POC se desarrolló dentro del ecosistema de SAS Viya y se utilizaron herramientas como SAS Studio, SAS Model Studio, SAS Model Manager y SAS Intelligent Decisioning.
En Fogafin, aporte mis conocimientos y experiencia profesional como estadístico y científico de datos dentro de la subdirección de Mecanismos de Resolución. Por una parte, apoyé el proceso de transformación digital, específicamente en lo referente a la migración a R de ETLs construidas en Excel. Adicionalmente, creé una ETL desde cero y un indicador basado en la aplicación sucesiva de un método de agrupamiento para el Departamento de Resolución y Liquidaciones en el marco de las funciones desarrolladas por el área. Posteriormente, ambos procesos fueron encapsulados y puestos a disposición del área en forma de ambientes. El ambiente de desarrollo se ideó para usuarios con un alto nivel de conocimiento en R con la capacidad de realizar ajustes, modificaciones y adiciones a los dos procesos desarrollados (ETL y cálculo del indicador). Por su parte, el ambiente de producción fue pensado para usuarios sin conocimientos previos en R o con un conocimiento mínimo que pudieran ejecutar ambos procesos dentro de una perspectiva point - and - click. En este caso, la ejecución de los procesos se realiza vía una API desarrollada con el paquete plumber de R, el cual proveé una interfaz gráfica para que el usuario pueda hacer uso de ella.
Finalmente, y también dentro del marco de las funciones desarrolladas por el área, desarrollé un flujo de trabajo completo cuyo elemento central es la iteración. Inicialmente se descarga información de una base de datos. Posteriormente, se realizan unos cálculos que luego se resumen en una medida estadística que es utilizada para realizar una cuantificación posterior. Al final del proceso, se obtiene un archivo de Excel con la salida.
Otros proyectos en los que participé fueron:
- Implementación de una metodología de detección de riesgo en materia de lavado de activos, financiación del terrorismo y de armas de destrucción masiva en Panamá.
- Desarrollo de simulaciones en R para el artículo "una metodología para el tratamiento de la multicolinealidad a través del escalamiento multidimensional".
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Sobre la clase
- Primaria
- Secundaria
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niveles :
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Educación superior
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Otro
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Educación Temprana
- Español
En cuáles idiomas se da la clase :
Español
Las capacitaciones y el servicio de consultoría se pueden realizar de manera virtual o presencial, dependiendo de la necesidad. El objetivo de las capacitaciones es brindar herramientas a las personas interesadas en temas de estadística y/o analítica. La consultoría es un servicio personalizado enfocado en tres ejes: entender el contexto de la situación problemática, proponer una solución e implementarla. Una solución implementada de manera impecable con un alto rigor técnico/tecnológico aporta poco valor si no se entiende la historia de los datos, el cómo se generan y por qué se deben generar esos y no otros (si no se entiende el contexto). Asimismo, una implementación de una solución extremadamente compleja y prácticamente inentendible proveniente de un contexto fácilmente expresable, puede llegar a usarse poco y, por tanto, perder su carácter de solución. De la misma manera, podemos tener un contexto claro con una solución lo suficientemente sencilla y potente pero implementada de forma inadecuada, de seguro nos llevará a tener problemas de usabilidad de la herramienta.
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