Bienvenido a Mi Portafolio

Visión General

Soy Emilio Nahuel Pattini, Analista de Datos y Desarrollador Web apasionado por transformar conjuntos de datos complejos en insights accionables de negocio y crear sitios web responsivos y accesibles.

Este portfolio muestra mi doble expertise a través de proyectos como el Análisis de E-Commerce Brasileño – Olist (segmentación RFM, retención de cohorts, pronóstico de ingresos con Prophet, dashboard interactivo en Power BI) y el Análisis de Movilidad Urbana Ecobici 2024, así como este mismo sitio web.

Análisis de E-Commerce Brasileño Olist: segmentación RFM, retención de cohorts, pronóstico con Prophet y dashboard interactivo en Power BI con insights accionables.

Ecobici 2024: Análisis de Movilidad Urbana centrado en patrones de uso del bike-sharing y rendimiento de estaciones.

Sitio Web de Portafolio Personal: diseño responsivo, componentes interactivos y branding pulido.

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Habilidades Destacadas

• Análisis de Datos: Python (pandas, numpy, seaborn, plotly, prophet), R (tidyverse, lubridate, leaflet), SQL (DuckDB, MySQL, PostgreSQL, DB2), segmentación RFM, análisis de cohorts, forecasting (Prophet), métodos estadísticos
• Desarrollo Web: HTML5, CSS3, JavaScript (componentes interactivos, diseño responsivo), WordPress, contenido multilingüe (EN/ES/IT)
• Visualización y Dashboarding: Power BI (KPIs, Gauges, scatter, heatmap, bubble maps), Plotly (gráficos interactivos), Tableau, Matplotlib, Seaborn, R Markdown
• Flujo de Trabajo y Comunicación: limpieza y feature engineering de datos, reportes reproducibles (Jupyter, RMarkdown), storytelling de negocio, recomendaciones accionables
• Idiomas: Español (Nativo), Inglés (Fluido), Italiano (Intermedio), Portugués (Básico)

Proyectos Destacados

Análisis de E-Commerce Brasileño – Olist

Análisis end-to-end completo: segmentación RFM, retención de cohorts, pronóstico de ingresos con Prophet, dashboard interactivo en Power BI. Resultado clave: identificado 97 % de clientes one-time y enorme oportunidad de retención.

Análisis de Movilidad Urbana Ecobici 2024

Análisis en profundidad de datos de bike-sharing urbano para entender patrones de uso, horarios pico y performance de estaciones. El proyecto involucró limpieza de datasets grandes, análisis exploratorio y visualización de tendencias clave para informar decisiones de planificación urbana.