Diego Gentile Ventura
Acerca del candidato
Sobre mí
Soy un profesional versátil y orientado a resultados, con una Licenciatura en Operaciones Marítimas y Portuarias y un Máster en Data Science en Madrid. Me apasionan los retos y el aprendizaje continuo, especialmente en inteligencia artificial y herramientas de análisis de datos. He liderado proyectos de transformación digital, aplicando análisis y modelado predictivo para optimizar procesos en logística y atención al cliente. Mi enfoque innovador y adaptable me permite generar insights clave que impulsan la eficiencia y el éxito empresarial.
Ubicación
Educación
Experiencia en Proyectos de Data Science Tesis de Máster: "Modelo Predictivo para la Gestión de Recursos Hídricos" Universidad Europea de Madrid | Octubre 2023 – Julio 2024 • Desarrollé un modelo predictivo para la gestión de recursos hídricos en Panamá, utilizando datos de los embalses del Canal de Panamá sobre aportes y consumo de agua. • Apliqué modelos de series temporales (ARIMA y Prophet) para predecir futuros desequilibrios entre aportes y consumo, y proponer alertas a la Autoridad del Canal de Panamá (ACP) y a la población en caso de riesgo de escasez de agua. • El proyecto ayudó a identificar patrones de consumo que podrían afectar la sostenibilidad de los recursos hídricos en la región. Conservo el código del proyecto en mi equipo. Análisis de Eurocopas - Trabajo de Fin de Máster • Proyecto desarrollado para predecir resultados de la Eurocopa mediante el análisis de datos históricos de los equipos participantes. Utilicé librerías de Python y técnicas de modelado predictivo para intentar predecir el campeón, proporcionando predicciones sobre los juegos con alta precisión.
Trabajo & Experiencia
Análisis de Datos Jr DEFTA Group, España| Mayo 2024 – Agosto 2024 • Colaboré con el departamento de I+D y Logística en un proyecto para analizar problemas de sobrestock de piezas. • Desarrollé y optimicé modelos de series temporales para predecir el comportamiento de compra de cada cliente, pieza a pieza, lo que permitió mejorar la gestión del stock y prever las demandas futuras. • Utilicé Python y librerías de Data Science para construir los modelos y ofrecer predicciones que ayudaron al equipo a ajustar las órdenes de producción.
