Nicolas (Valderrama) B.
Berater für Technologie und digitale Transformation
Erfahrungen
Okt. 2024 - Apr. 2025
7 MonatenBerater für Technologie und digitale Transformation
Management Solutions
- Entwickelte eine auf Looker basierende Webanwendung mit Python-Vorverarbeitung und AppScript-Schreiblogik, die es 50 Bankern (erweiterbar auf 200) ermöglichte, Kundenkontakte zu verwalten, Produktangebote/-ablehnungen zu erfassen und die Performance in Echtzeit zu verfolgen
- Automatisierte die manuelle Dateneingabe während Anrufen (von ~5 Minuten auf ~1 Minute), steigerte die operative Effizienz und gewährleistete Rückverfolgbarkeit für Berichte und Audits
- Stellte Dashboards und Analyseansichten bereit, die täglich von Bankern und wöchentlich von Managern genutzt werden, um Kunden zu priorisieren, Ablehnungsgründe zu verstehen und die Leistung der Banker zu bewerten
- Beteiligte mich an agilen Lieferzyklen mit den Fachbereichen, iterierte die Datenanforderungen und bereitete die Plattform auf den Rollout für über 200 Nutzer vor
Feb. 2024 - Juli 2024
6 MonatenKolumbien
Praktikum
Zentralbank von Kolumbien
- Digitalisierte manuelle Papierabläufe in der Banknotenproduktion durch Entwicklung eines PowerApps+PowerAutomate-Systems mit SQL-Integration und Python-Vorverarbeitung
- Reduzierte die Datenerfassungszeit um ~30% und ermöglichte Echtzeit-Überwachungsdashboards in Power BI, während des schrittweisen Rollouts Papier-Backups beibehalten wurden
- Stellte Insights-Dashboards bereit, die Vorgesetzte nutzen, um Prozess-KPIs in den Teilprozessen (Schneiden, Drucken, Sicherheitsmerkmale, QA) zu überwachen
- Mitarbeitete in wöchentlichen Agile/SCRUM-Reviews, um Nutzerabläufe zu verfeinern, Akzeptanzprobleme zu lösen und die Lösung auf weitere Teilprozesse in der Produktion auszuweiten
Herzinfarktrisiko-Vorhersage — Maschinelles Lernen
- Entwickelte ein Klassifikationsmodell zur Vorhersage des Herzinfarktrisikos anhand klinischer und demografischer Merkmale
- Führte Datenbereinigung, Feature-Engineering, Modellerstellung (scikit-learn) und Evaluation mithilfe von ROC-AUC und Kreuzvalidierung durch, um interpretierbare Erkenntnisse zu gewinnen
MNIST-Ziffernklassifikator — Deep Learning
- Entwickelte und trainierte neuronale Netzmodelle mit TensorFlow und PyTorch auf dem MNIST-Datensatz (70.000 Bilder) zur Ziffernklassifikation
- Schwerpunkt auf Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Auswertung (Genauigkeit & Konfusionsmatrix) und Analyse von Fehlklassifikationen
Zusammenfassung
Mechatronikingenieur.
Erfahren in Datenanalyse und Digitalisierungsprojekten im Finanzsektor, mit Python, SQL, Power BI, Looker und AWS, um ELT-Pipelines und Dashboards zu gestalten, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Leidenschaftlich darin, Daten in strategische Entscheidungen zu verwandeln, indem ich Technologie, Analytik und betriebswirtschaftliches Know-how vereine.
Motiviert, in internationalen und datengetriebenen Umgebungen weiter zu wachsen und Analytik sowie Technologie einzusetzen, um Mehrwert zu schaffen, Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben.
Sprachen
Spanisch
MutterspracheEnglisch
FortgeschrittenAusbildung
Apr. 2025 - Bis heute
Universität Hildesheim
M.Sc. in Datenanalyse · Datenanalyse · Deutschland
Juni 2018 - Juni 2024
Universidad Militar Nueva Granada
B.Sc. in Mechatronik · Mechatronik · Kolumbien · 4.02/5.00
Zertifikate & Bescheinigungen
AWS Cloud Solutions Architect Professional
AWS
AWS-Grundlagen-Spezialisierung
AWS
Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit TensorFlow
IBM
Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras
IBM
Tiefe Neuronale Netze mit PyTorch
IBM
Google Professional Certificate in Datenanalyse
Einführung in DevOps
IBM
Maschinelles Lernen mit Python
IBM
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