Estructura video
Cada uno 30 segundos para presentarse.
El último presenta el proyecto 1:30 minutos.
Presentación de cada uno:
Buenas tardes a todos, soy Duvan Robayo, científico de datos y arquitecto de profesión. A mis 27 años, he tenido el privilegio de colaborar con Datadiip como arquitecto y analista de datos poniendo en práctica mis habilidades en visualización y comunicación gráfica para crear reportes, estructurar presentaciones y organizar el modelo de datos del proyecto. Además, tuve el privilegio de trabajar como Sprint Planner, asegurando la ejecución y planificación precisa de las actividades en cada uno de los sprints.
En Datadiip, nos sumergimos en las profundidades de los datos para extraer conocimiento valioso. En el trabajo realizado para MoviPlus, nos propusimos analizar el modelo de negocio de taxis en Nueva York con el objetivo de predecir la demanda y proporcionar información estratégica al cliente para que pudiese tomar decisiones de invertir en esta modalidad de tranporte.
Durante el desarrollo del proyecto, afrontamos desafíos inherentes al tiempo, el volumen de datos y la disponibilidad de recursos. En cuanto al tiempo usamos metodologías ágiles en marcos de trabajo como Scrumban, en cuanto al manejo de más de 170 millones de registros de viajes, utilizamos tecnologías en la nube como Azure, y para aprovechar los recursos de hardware que teníamos, usamos dask para procesamiento distribuido.
En cuanto al desarrollo de modelos de predicción, utilizamos la librería Scikit-learn, con modelos como XGBoost, Random Forest y Gradient Boosting. Para la planificación y gestión de proyectos usamos Notion, que nos permitió mantenernos organizados y enfocados en los objetivos del proyecto.
En el ámbito de la visualización, combinamos el poder de PowerB con Adobe Illustrator, para crear visualizaciones impactantes que comunicaran efectivamente los hallazgos y recomendaciones derivados de nuestro análisis.
En resumen, el proyecto para MoviPlus fue un testimonio de la capacidad de Datadiip para enfrentar desafíos complejos y ofrecer soluciones análiticas. Estoy agradecido por haber sido parte de este equipo y emocionado por presentarles el video de resumen de nuestro trabajo. Muchas gracias.