Raquel Pérez

Raquel Pérez

Mexico City, Mexique

Raquel Pérez

Analyste de données
Catégorie : Base de données
J’aide les organisations à transformer la complexité brute en écosystèmes de données évolutifs et gouvernés. Avec une formation en économie et une vaste expérience en tant qu’architecte de données, je ne me contente pas de construire des pipelines ; Je conçois des systèmes qui s’alignent sur les réalités macroéconomiques et les objectifs commerciaux à long terme.
Je suis spécialisé dans le lien entre l’infrastructure technique et la valeur commerciale. Qu’il s’agisse d’optimiser un entrepôt cloud ou de construire des modèles prédictifs, mon attention est portée sur l’efficacité, la réduction de la dette technique et la narration claire à travers les données.
Nous nous concentrons actuellement sur l’aide à l’optimisation de leur infrastructure de données par :
• Conception d’architecture : Création de schémas résilients et haute performance en utilisant BigQuery et Google Cloud.
• Modélisation prédictive : Utilisation de l’apprentissage automatique et de la modélisation statistique pour orienter la prise de décision commerciale.
• Gouvernance automatisée : Rationalisation des opérations via Google Apps Script et rapports Power BI personnalisés.
Disponible pour des rôles fractionnés, le conseil stratégique et l’architecture basée sur des projets

Horaires de travail

  • Lundi:08h00 à 18h00
  • Mardi:08h00 à 18h00
  • Mercredi:08h00 à 18h00
  • Jeudi:08h00 à 18h00
  • Vendredi:08h00 à 18h00
  • Samedi:Non disponible
  • Dimanche:Non disponible
Ce programme de Master offrait une spécialisation avancée à l’intersection de la science des données, de la stratégie d’entreprise et des technologies de l’information. Obtenir ce diplôme via un format d’enseignement à distance m’a permis de maîtriser la gestion du temps professionnelle et l’exécution indépendante de projets tout en appliquant des concepts théoriques à des défis réels liés aux données en temps réel.
Spécialisé en modélisation économétrique et analyse statistique. Cette formation académique m’apporte une compréhension approfondie de la logique métier, des structures de marché et de la causalité prédictive, que j’applique à chaque projet d’architecture des données.
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