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Luz del Sur2026–actualidadGrandeHistoria
La planificación de la red eléctrica de media tensión dependía de una cadena de 14 libros de Excel con macros, lentos y difíciles de mantener. Los estoy reescribiendo en Python, comprobando que den exactamente los mismos resultados, para que el proceso sea más rápido, verificable y fácil de mejorar.
Migración a Python de 14 libros .xlsm encadenados (más de 9 500 líneas de VBA solo en el motor de traslados), con réplica 1:1 y pruebas de equivalencia celda a celda; Pasos 0–4 validados e indicadores SAIDI, SAIFI y ENS reimplementados.
- Big Data e ingeniería de datos
- Automatización de procesos
Ver proyecto →U. de Alberta · Canadá2023–2024GrandeHistoria
Algunas proteínas de nuestras células inmunes llevan «cadenas» de ácido siálico que les sirven para comunicarse. Analicé la sangre de pacientes con COVID-19 célula por célula, casi 200 000 células, y encontré que los pacientes más graves tenían muchas más células activando ST8SIA4, uno de los genes que fabrica esas cadenas.
Reanálisis de scRNA-seq de PBMC (GSE192391, ≈199 000 células) en R/Seurat: control de calidad, SCTransform, UMAP, anotación con SingleR y expresión diferencial de genes de polisialilación según la gravedad del COVID-19.
- Bioinformática
- Análisis y visualización de datos
- Investigación y publicaciones
Ver proyecto →Sup'Biotech · Francia2023GrandeHistoria
Los péptidos antimicrobianos son pequeñas proteínas que usan todos los seres vivos para defenderse de hongos y bacterias, pero los naturales son poco potentes. Creamos un algoritmo que los «evoluciona» en la computadora, mutándolos uno a uno, para diseñar péptidos nuevos más activos que los que existen en la naturaleza.
Algoritmo genético de mutación puntual sobre péptidos de DRAMP, guiado por un puntaje de descriptores de secuencia (activos vs. inactivos de UniProt); validación con propiedades fisicoquímicas, un clasificador entrenado con IC50 y estructura con AlphaFold2.
- Bioinformática
- Machine Learning y modelos predictivos
- Investigación y publicaciones
Ver proyecto →Luz del Sur2026PequeñoHistoria
Descarga automática de reportes que antes se bajaban a mano, controlando el navegador ya abierto por el usuario, sin guardar nunca sus credenciales.
Automatización con Playwright conectada a la sesión de navegador ya abierta del usuario, sin almacenar credenciales, para descargar reportes de SAP Fiori.
- Automatización de procesos
Ver proyecto →Luz del Sur2026PequeñoHistoria
Reparte cientos de fotos en carpetas según un Excel de categorías y reporta las fotos que no cuadran, en lugar de hacerlo a mano una por una.
Script en Python que reparte fotos en carpetas según un Excel de categorías y genera un reporte de inconsistencias.
- Automatización de procesos
Ver proyecto →Luz del Sur2026GrandeHistoria
Para entender si la lluvia y la humedad causan cortes en los postes de luz, primero había que conocer el clima de la zona. Analicé 8 años de datos horarios de más de mil puntos geográficos para encontrar dónde y cuándo llueve, y sobre todo qué días son anómalos para su propio lugar y época.
Perfilado y climatología de 48,7 millones de registros horarios (1 043 nodos, 2018–2025); anomalías por percentiles y z-scores relativos a cada nodo y mes, y variables derivadas para modelar cortes.
- Big Data e ingeniería de datos
- Análisis y visualización de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026PequeñoHistoria
Descarga los reportes de dos días, compara los montos por circuito y entrega un Excel con los cambios resaltados.
Proceso diario en Python: descarga dos reportes, compara montos por circuito y exporta un Excel con las diferencias resaltadas.
- Automatización de procesos
Ver proyecto →Luz del Sur2026MedianoHistoria
Reconstrucción en Python de los tableros corporativos de presupuesto: gasto operativo (presupuesto contra real) e inversión, para no depender de Power BI.
Réplica en Python y Dash de los tableros corporativos de presupuesto (gasto operativo: presupuesto vs. real, e inversión), sin depender de Power BI.
- Análisis y visualización de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026MedianoHistoria
Un tablero web que muestra el avance de los trabajos para preparar la red ante el Fenómeno El Niño. Se alimenta de un Excel compartido que llenan varias personas y se actualiza solo cada 6 horas.
App en Streamlit desplegada en Render; GitHub Actions sincroniza cada 6 horas un Excel compartido como fuente de datos.
- Análisis y visualización de datos
- Big Data e ingeniería de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026PequeñoHistoria
Lee facturas en PDF, extrae sus datos a Excel y separa las que necesitan revisión manual.
Extracción de campos de facturas PDF a Excel con Python, con reglas que separan los casos que requieren revisión manual.
- Automatización de procesos
Ver proyecto →Luz del Sur2026MedianoHistoria
Une 36 semanas de reportes de Excel, los cruza con los datos de cuadrillas e interrupciones programadas y genera un tablero HTML que funciona sin internet.
Consolida 36 semanas de reportes Excel, los cruza con cuadrillas e interrupciones programadas y genera un tablero HTML/JS autocontenido que funciona sin conexión.
- Análisis y visualización de datos
- Big Data e ingeniería de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026GrandeHistoria
En verano, y más con El Niño, el calor dispara el consumo eléctrico. Construí un modelo que usa 8 años de clima y 4 años de mediciones de demanda para anticipar cuánta potencia pasará por cada alimentador de la red en los próximos meses, y así saber dónde reforzarla.
Pronóstico de demanda por alimentador a 1–12 meses con LightGBM y XGBoost sobre perfiles de 15 minutos, clima horario de ~1 000 nodos e índices ENSO; backtesting rolling-origin, bandas p10–p90 y escenarios climáticos.
- Machine Learning y modelos predictivos
- Big Data e ingeniería de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026GrandeHistoria
Si un poste de luz falla, el daño no es igual junto a un colegio que en un descampado. Crucé la red de postes de Lima y Callao con mapas públicos de colegios, mercados, vías, puentes y ríos para calificar cada poste del 1 al 10. También clasifiqué ~8 700 subestaciones según la forma del terreno que las rodea.
Análisis geoespacial: exposición de cada poste y vano de MT a elementos sensibles (conteos a 50/100/200 m y cruces con vías) → criticidad 1–10; y clasificación del terreno de ~8 700 subestaciones con planos ajustados por mínimos cuadrados.
- Análisis y visualización de datos
- Big Data e ingeniería de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026GrandeHistoria
La contaminación en los postes de media tensión provoca fallas, pero no se pueden lavar todos a la vez. Construí un sistema que estima el riesgo de cada poste, decide cuántas veces al año conviene lavarlo y arma rutas compactas para que las cuadrillas lleguen primero a los más críticos.
Clasificador XGBoost multiclase sobre 51 673 postes (maestro, inspecciones y lavados) → política de lavados por año, clusters de despacho y rutas con OpenRouteService. Backtest en 17 ventanas: precision@k 0,40 y recall operativo 0,76.
- Machine Learning y modelos predictivos
- Big Data e ingeniería de datos
- Análisis y visualización de datos
Ver proyecto →Luz del Sur2026MedianoHistoria
Migración a Python del sistema de evaluación termográfica de la red, que vivía en un Excel con macros, y una app web para registrar y calcular las inspecciones de forma más simple.
Migración a Python del sistema de evaluación termográfica en Excel/VBA y app web en Next.js + Supabase para registrar y calcular inspecciones.
- Automatización de procesos
- Big Data e ingeniería de datos
Ver proyecto →Personal2025PequeñoHistoria
Un sistema que toma un artículo de noticias y lo convierte en un video: extrae lo importante, lo resume, escribe un guion y genera la narración, todo encadenado automáticamente.
Pipeline local con la API de OpenAI: extracción, resumen, guion y narración encadenados para convertir un artículo en video.
- Automatización de procesos
Ver proyecto →No hay proyectos con esa combinación.