Certified Python DataOps Engineer

DAVID LOPEZ

Magister en Data Science por el Instituto Tecnológico Autónomo – ITAM de México. Cuenta con amplia experiencia en Implementación de Modelos Predictivos utilizando diversas tecnologías como; R, PHP, Python, Scala, Java, Objective-C, PHP, MongoDB, Hadoop, Pig, Hive, Spark, Apache, Django, Nginx, entre otros. Actualmente se desempeña como Data Scientist y Experto en Big Data en la empresa SISDEF Ltda. Es miembro fundador de la Sociedad de Data Scientists de México. Es Ingeniero en Computación por el Instituto Tecnológico Autónomo – ITAM de México.

Gabriel Céspedes

Magíster en Ciencia Matemática por la Universidad de Santiago de Chile y Diplomado en Python Profesional por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Con experiencia en docencia y programación, ha impartido cursos sobre análisis y minería de datos, algoritmos de machine learning y aplicaciones de Python en ciencia de datos. Experto en bibliotecas como Pandas, Numpy y Matplotlib, domina el desarrollo de data pipelines y la resolución de problemas complejos en diversos contextos, incluido el análisis financiero. Su enfoque combina habilidades técnicas y pedagógicas para capacitar a profesionales en el uso de Python aplicado a la automatización y análisis avanzado en sectores como tecnología y finanzas.

DANIEL CHAVEZ

Master en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Master en Marketing y Dirección Comercial por la Universidad San Ignacio de Loyola y Business Marketing School ESIC, España. Con un Diplomado en Business Analytics por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y Especializaciones en Ciencias de Datos Aplicado a los Negocios, Finanzas y Marketing por la Universidad Ricardo Palma, en Business Intelligence Developer, en Data Mining, en Base de Datos SQL Server y Visual Basic Developer por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como Líder Data Science en Entel Perú. Cuenta con amplia experiencia en Aplicaciones Estadísticas Estratégicas para la Toma de Decisiones en las Áreas de Investigación Científica, Marketing Estratégico, Comercial, Retail, Banca, Telecomunicaciones e Inteligencia Analítica, con conocimientos en Programación y Simulación, Inteligencia de Negocios, Manejo de Analítica de Datos y dominio de Softwares Estadísticos y de Programación como Python, Java, Modeler, R, entre otros. Ha ocupado cargos importantes como Consultor en Procesos de nalytics en Digitex Perú, Jefe de Proyectos de Business Analytics en Atento Perú y Líder de Proyectos Big Data trabajando con empresas como Corporación Lindley y Promperú.

CESAR MALDONADO

Doctor en Física Matemática por la Universidad de Glasgow y Maestro en Física de Partículas por la Universidad de Durham. Licenciado en Ciencias Matemáticas por la UNAM. Con especialización en aprendizaje profundo y certificados en redes generativas antagónicas (GAN). Experto en Python y bibliotecas avanzadas como Pytorch, Pandas y Sklearn, además de experiencia en MLOps, GCP y gestión de datos. Actualmente, desarrolla bots comerciales de inteligencia artificial para criptomonedas en Digital Hedge Capital y lidera proyectos de machine learning. Ha ocupado cargos destacados en empresas como Nearshore Delivery Solutions y BrightMind, desarrollando soluciones para predicción de calidad del agua, análisis de ventas y chatbots. Como docente del ITESM, lideró proyectos de energías renovables y análisis predictivo. Su experiencia combina liderazgo técnico, diseño de algoritmos de aprendizaje automático y soluciones de inteligencia artificial en diversas industrias.

MOISES VALDOVINOS

Master en Tecnología de la Información por Carnegie Mellon University y el Tecnológico de Monterrey. Licenciado en Comunicaciones y Electrónica con distinción académica por el Instituto Politécnico Nacional. Con certificaciones en Scrum Master y amplia formación en Big Data y desarrollo en la nube, incluyendo AWS Architecture, Cloudera CDH y Spark. Actualmente, Principal Data Engineer en Intel, liderando la creación de plataformas de datos en Kubernetes y soluciones para lagos de datos. Cuenta con experiencia en diseño de pipelines Big Data y orquestación de modelos de Machine Learning con herramientas como Hadoop, Spark, Presto y Airflow. Ha ocupado roles clave en Oracle e Intel, desarrollando soluciones escalables en múltiples sectores, como banca, retail y telecomunicaciones. Docente en sistemas distribuidos en ITESO, con experiencia en tecnologías avanzadas como Python, Kubernetes y Terraform, orientadas a DataOps y optimización de procesos empresariales.

JORGE MORALES

Certificado como Profesional en Mantenimiento y Confiabilidad - CMRP por la Society for Maintenance and Reliability Professionals – SMRP. Certificado como Auditor de la Gestión del Mantenimiento por la Universidad de Lulea, Suecia. Certificado como Project Management Profesional - PMP® por el Project Management Institute - PMI®. Magíster en Administración de Negocios - MBA por la Universidad ESAN. Especialización en Mantenimiento en la Universidad Austral, Argentina. Actualmente se desempeña como Superintendente de Gestión y Servicios de Ingeniería y Proyectos en la Compañía Minera Antamina. Cuenta con amplia experiencia en Proyectos “brownfield” para la minería, Gestión de Activos bajo ISO 55000/PAS55, Procesos de Mantenimiento, Control de Procesos, Control Total de Pérdidas, Administración de Riesgos, Planificación de Mantenimiento, Elaboración de Presupuestos y Control de Costos.