Moises Catala Garcia
Data Scientist - Architect
43 años
Permiso de conducir
Barcelona (08026) España
Asalariado
Abierto a oportunidades
Soy Moisés Català, Ingeniero Informático y Máster en BI y Big Data por la Universitat Oberta de Catalunya.
Soy una persona acostumbrada a trabajar en equipo pero adicionalmente tengo un alto grado de independencia para desarrollar proyectos con total autonomía. Tengo facilidad para comunicarme tanto con mis compañeros de equipo como con los clientes que atiendo regularmente. Me gusta crear un clima agradable y aportar soluciones a las dificultades que van apareciendo durante el transcurso de cualquier proyecto.
Me considero una persona metódica y ordenada. Como en los grandes proyectos la memoria a veces resulta un bien escaso me gusta documentar de manera clara y concisa las memorias de proyecto, actas de reuniones o manuales / protocolos.
Soy una persona acostumbrada a trabajar en equipo pero adicionalmente tengo un alto grado de independencia para desarrollar proyectos con total autonomía. Tengo facilidad para comunicarme tanto con mis compañeros de equipo como con los clientes que atiendo regularmente. Me gusta crear un clima agradable y aportar soluciones a las dificultades que van apareciendo durante el transcurso de cualquier proyecto.
Me considero una persona metódica y ordenada. Como en los grandes proyectos la memoria a veces resulta un bien escaso me gusta documentar de manera clara y concisa las memorias de proyecto, actas de reuniones o manuales / protocolos.
Data Scientist - Architect
Ka Brain Asociados
Desde 2013
España
- Creación de valor para nuestros clientes a partir de los datos. Muchas veces se dispone de la información pero no se sabe analizar para poder tomar decisiones. Mi objetivo es generar conocimiento a partir del dato y exponer conclusiones para ayudar en la toma de decisiones.
- Desarrollar planes estratégicos de mercado utilizando los resultados analíticos y trabajando en colaboración con los departamentos interesados.
- Analizar información interna de la compañía o externa relacionada con el mercado y los competidores.
- Recoleccion o scraping de datos de fuentes diversas y heterogeneas como pueden ser documentos o páginas web.
- Diseñar e implementar análisis ajustados a las necesidades de cada situación, teniendo en cuenta las necesidades de cada stakeholder.
- Técnicas de clasificación como K-nearest neighbours, Arboles de decisión, Random forests
- Técnicas de segmentación como Clustering, análisis discriminante.
- Tecnicas de predicción en series temporales o regresión Simple o múltiple
- Algoritmos supervisados (predicción) o no supervisados (descubrir patrones o tendencias)
- Social media y Reputation Management: Ver y entender que se dice de una organización en las redes sociales como Twitter
- Técnicas de text mining para sistemas de recomendación
- Análisis de Datasets con cientos de millones de filas.
- Cuadros de mando y cubos OLAP utilizando herramientas como Tableau, Pentaho, Saiku Analytics
- Técnicas de mineria e informes interactivos utilizando R + Shiny
- Análisis de datos utilizando Python
