Acerca del servicio
TraducidoMi herramienta principal para estadísticas y análisis de datos es el lenguaje R, y a lo largo de años de trabajo he aprendido a convertir tablas caóticas y exportaciones en bruto en resultados que valen la pena defender. Hago estadísticas reales, no scripting general: ajusto y verifico regresiones, modelos mixtos, GLM, modelos de supervivencia y series temporales, realizo pruebas de hipótesis y cálculos de potencia, planifico muestras y verifico cuidadosamente supuestos para que las conclusiones se mantengan bajo escrutinio. Si tienes una pregunta de investigación, un conjunto de datos y una fecha límite, llevaré la tarea de un archivo en bruto a una respuesta clara y honesta.
En el trabajo diario vivo dentro de tidyverse. Limpio, transformo y uno datos con dplyr y tidyr, automatizo tuberías repetitivas y documento cada transformación para que todo el análisis se ejecute con un solo comando. Para mayor claridad, construyo gráficos de calidad de publicación en ggplot2 — desde gráficos exploratorios hasta ilustraciones pulidas para artículos y paneles de control, y formateo resultados como informes en R Markdown o Quarto que se construyen directamente en HTML, PDF o Word. Esto me distingue claramente de los científicos de datos de Python, desarrolladores de Julia y especialistas en paneles de BI que arrastran bloques: mi conjunto de herramientas completo es el ecosistema estadístico de R.
Cuando el resultado necesita ser interactivo en lugar de un informe estático, desarrollo aplicaciones Shiny para que tu equipo pueda explorar datos, filtrarlos y volver a ejecutar modelos sin una sola línea de código. Valoro la corrección, la metodología transparente y el código legible, y explico el significado de los números en un lenguaje sencillo, incluyendo advertencias y límites. Un análisis único, investigación académica, una prueba A/B o una tubería de informes permanente — entrego un trabajo en el que puedes confiar y reutilizar.
— Modelado estadístico: regresiones, GLM, modelos mixtos, supervivencia, series temporales
— Pruebas de hipótesis, análisis de potencia y diseño de experimentos
— Procesamiento de datos en tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualización de datos en ggplot2 para artículos y paneles de control
— Aplicaciones web interactivas en Shiny
— Informes reproducibles en R Markdown y Quarto
En el trabajo diario vivo dentro de tidyverse. Limpio, transformo y uno datos con dplyr y tidyr, automatizo tuberías repetitivas y documento cada transformación para que todo el análisis se ejecute con un solo comando. Para mayor claridad, construyo gráficos de calidad de publicación en ggplot2 — desde gráficos exploratorios hasta ilustraciones pulidas para artículos y paneles de control, y formateo resultados como informes en R Markdown o Quarto que se construyen directamente en HTML, PDF o Word. Esto me distingue claramente de los científicos de datos de Python, desarrolladores de Julia y especialistas en paneles de BI que arrastran bloques: mi conjunto de herramientas completo es el ecosistema estadístico de R.
Cuando el resultado necesita ser interactivo en lugar de un informe estático, desarrollo aplicaciones Shiny para que tu equipo pueda explorar datos, filtrarlos y volver a ejecutar modelos sin una sola línea de código. Valoro la corrección, la metodología transparente y el código legible, y explico el significado de los números en un lenguaje sencillo, incluyendo advertencias y límites. Un análisis único, investigación académica, una prueba A/B o una tubería de informes permanente — entrego un trabajo en el que puedes confiar y reutilizar.
— Modelado estadístico: regresiones, GLM, modelos mixtos, supervivencia, series temporales
— Pruebas de hipótesis, análisis de potencia y diseño de experimentos
— Procesamiento de datos en tidyverse: dplyr, tidyr, purrr
— Visualización de datos en ggplot2 para artículos y paneles de control
— Aplicaciones web interactivas en Shiny
— Informes reproducibles en R Markdown y Quarto
