Acerca de mí

Garcy Valenzuela

Especialista en Data Science y Machine Learning, enfocado en transformar datos en decisiones estratégicas con impacto real en negocio.

He desarrollado soluciones de automatización y análisis que optimizan procesos, reducen tiempos operativos y mejoran la toma de decisiones en entornos reales.

Complemento mi trabajo profesional con docencia, compartiendo conocimiento en inteligencia artificial y tecnologías emergentes.

Perfil Profesional

Portfolio

Certificaciones Destacadas

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Data Science Math Skills

Duke University

Mayo 2024

Estadística y Probabilidad

UNAM

Julio 2024

GCP Big Data & Machine Learning Fundamentals

Google Cloud

2020

Proyectos Top

+

📂 Ciencia de Datos

Ecosistema de Inteligencia de Datos
Soluciones avanzadas que transforman datos complejos en activos estratégicos. Incluye pipelines de Big Data para computación distribuida, modelos de segmentación de clientes y análisis predictivos de impacto nacional como Salud Estudiantil y PAES 2026, optimizando la toma de decisiones mediante rigor estadístico y Machine Learning.

📂 Lógica y Python

Algoritmos y Automatización
Resolución de problemas complejos mediante scripts optimizados. Este espacio agrupa simulaciones matemáticas, herramientas de automatización de tareas y ejemplos de arquitectura limpia bajo el paradigma de POO en Python.

📂 Comp. Cuántica

Algoritmos Cuánticos y Qiskit
Implementación de circuitos cuánticos utilizando APIs de IBM Quantum. Desarrollo de algoritmos de optimización y simulación de estados superpuestos, visualizando la ventaja cuántica frente a la computación binaria tradicional.

📂 Medio Ambiente

Tecnologías:
Python Matplotlib
IoT Sensors GIS Mapping AI Sustainability

📂 Web & Backend

Tecnologías:
Astro JS Node Git

📂 Desarrollo Móvil

Tecnologías:
Kotlin Java Android Studio

Otros Proyectos

+
Desarrollo Python y lógica

Proyectos: Ciencia de Datos

🛠️ Salud Estudiantil

Descripción

Este proyecto presenta un análisis estadístico integral sobre cómo la vida universitaria impacta el bienestar físico de los estudiantes. El estudio emplea un enfoque cuantitativo para evaluar variables críticas como las horas de sueño, la calidad de la dieta y la carga académica mediante modelos de probabilidad y distribuciones normales, binomiales y de Poisson

Stack

Python NumPy SciPy
Matplotlib

🛠️ Big Data

Descripción

Este proyecto consiste en el desarrollo de un pipeline de análisis de datos, enfocado en resolver la fragmentación y lentitud del procesamiento masivo de su comercio electrónico. A través de tecnologías como Apache Spark y Tungsten, el proyecto estructura una solución que aborda las 5V del Big Data

Stack

Python NumPy SciPy
Matplotlib

🛠️ Paes 2026

Descripción

Este proyecto presenta un análisis acerca de si los estudiantes chilenos que rinden Prueba de Acceso a la Educación Superior, están aprovechando la oportunidad de rendirla por segunda vez y así subir sus puntajes dado que el sistema se queda con el mejor puntaje de las múltiples rendiciones.

Stack

Python NumPy SciPy
Matplotlib

🛠️ Segmentación de Clientes

Descripción

En este proyecto se realiza una segmentación de clientes mediante técnicas de aprendizaje no supervisado. Se aplican conceptos como clusterización, detección de anomalías y la reducción de dimensionalidad.Por medio de K-Means, se identifican cuatro perfiles estratégicos. Para validar estos hallazgos, se comparan herramientas de visualización como PCA y t-SNE

Stack

Python NumPy SciPy
Matplotlib
Desarrollo Python y lógica

Proyectos: Lógica y Python

🛠️ SEÑAL TRADING

Descripción

Aplicación interactiva desarrollada con Python que permite visualizar y analizar señales de trading basadas en el cruce de medias móviles (SMA) para activos financieros reales utilizando datos de Yahoo Finance.

🚀 Características

  • Datos en Tiempo Real: Obtención de precios actualizados mediante la librería `yfinance`.
  • Estrategia de Medias Móviles: Cruce de Media Móvil Simple (SMA) corta y larga.

Stack

🛠️ TRIPLE SCREEN

Descripción

Implementación en Python del sistema de trading Triple Screen, diseñado originalmente por Alexander Elder. La metodología utiliza tres niveles de análisis temporal para validar operaciones, empleando el MACD en gráficos semanales para determinar la tendencia principal y el oscilador estocástico en gráficos diarios para identificar retrocesos

Stack

algoritmos Cuanticos

Proyectos: Algoritmos Cuánticos

🛠️Algoritmo de Deutsch-Jozsa

Descripción

Implementación práctica del algoritmo de Deutsch-Jozsa utilizando la librería Qiskit en un entorno de Python. El objetivo principal es clasificar una función oculta, representada por un oráculo, como constante si siempre devuelve el mismo valor o balanceada si sus resultados se dividen equitativamente.

🚀 Características

  • Configuración de Circuitos Cuánticos: Un circuito que implementa el oráculo constante.
  • Compuertas: X, Hadamard
  • Visualizaciones: Esferas de Bloch y matrices de operadores..

Stack

Python Matplotlib Qiskit IBM Quantum

🛠️ Red QCNN

Descripción

Ejemplo práctico de programación en Python y PennyLane para implementar una red neuronal convolucional cuánticas (QCNN) para la clasificación de imágenes digitales. Se describe la arquitectura de estos sistemas, los cuales emplean capas convolucionales para extraer patrones y capas de agrupación para reducir la dimensionalidad

🚀 Características

  • Configuración de Circuitos Cuánticos:QCNN
  • Compuertas: X, Hadamard
  • Visualizaciones: Esferas de Bloch y matrices de operadores..

Stack

Python Matplotlib Qiskit IBM Quantum

🛠️ Algoritmo de Simon

Descripción

Programación en Python y PennyLane que implementa el Algortmo de Simon. Este algoritmo cuántico resuelve un problema relacionado con la búsqueda de periodicidad en funciones. Proporciona una aceleración exponencial con respecto a los mejores algoritmos clásicos conocidos para el mismo problema y tiene aplicaciones en criptografía y teoría de la informática.

🚀 Características

  • Configuración de Circuitos Cuánticos: Simon/li>
  • Compuertas: XOr, Hadamard
  • Visualizaciones: Mathplotlib

Stack

Python Matplotlib Qiskit IBM Quantum
Medio ambientales

Proyectos: Medio Ambientales

🛠️ SEÑAL TRADING

Descripción

Aplicación interactiva desarrollada con Python que permite visualizar y analizar señales de trading basadas en el cruce de medias móviles (SMA) para activos financieros reales utilizando datos de Yahoo Finance.

🚀 Características

  • Datos en Tiempo Real: Obtención de precios actualizados mediante la librería `yfinance`.
  • Estrategia de Medias Móviles: Cruce de Media Móvil Simple (SMA) corta y larga.

Stack

Desarrollo web

Proyectos: DEsarrollo Web

🛠️ Señal Trading

Shiny_Trading

Esta es una aplicación interactiva desarrollada con Python que permite visualizar y analizar señales de trading basadas en el cruce de medias móviles (SMA) para activos financieros reales utilizando datos de Yahoo Finance. 🚀 Características Datos en Tiempo Real: Obtención de precios actualizados mediante la librería `yfinance`. Estrategia de Medias Móviles: Cruce de Media Móvil Simple (SMA) corta y larga.

Tecnologías:
Python POO Automation

🛠️ Señal Trading

Shiny_Trading

Esta es una aplicación interactiva desarrollada con Python que permite visualizar y analizar señales de trading basadas en el cruce de medias móviles (SMA) para activos financieros reales utilizando datos de Yahoo Finance. 🚀 Características Datos en Tiempo Real: Obtención de precios actualizados mediante la librería `yfinance`. Estrategia de Medias Móviles: Cruce de Media Móvil Simple (SMA) corta y larga.

Tecnologías:
Python POO Automation

Desarrollo Python y lógica

Proyectos: Aplicaciones Móviles

🛠️ SEÑAL TRADING

Descripción

Aplicación interactiva desarrollada con Python que permite visualizar y analizar señales de trading basadas en el cruce de medias móviles (SMA) para activos financieros reales utilizando datos de Yahoo Finance.

🚀 Características

  • Datos en Tiempo Real: Obtención de precios actualizados mediante la librería `yfinance`.
  • Estrategia de Medias Móviles: Cruce de Media Móvil Simple (SMA) corta y larga.

Stack

Curriculum Vitae

Garcy Valenzuela P. Data & AI • BI • Automatización • Impacto en Negocio Líder de proyectos de datos, inteligencia de negocios y analítica avanzada, transformando información en decisiones estratégicas y mejoras operativas. Escríbeme a: garcyv@gmail.com

Educación

+

Ingeniería Civil en Informática

Logo UACh

Universidad Austral de Chile, Valdivia, Chile

[Ver carrera]
Título Profesional: Ingeniero Civil en Informática
Grado: Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
Foco en:
  • Soluciones TI: Diseño y gestión de arquitecturas.
  • Software: Estándares de ingeniería escalables.
  • IA: Sistemas Inteligentes y analítica.
  • TIC: Transformación digital y procesos.

Magíster en Innovación Aplicada

Logo UTEC

Universidad Tecnológica de Chile, Santiago, Chile

[Ver carrera]
Grado: Magíster en Innovación Aplicada
Foco en:
  • Visión Analítica: Diagnóstico y soluciones holísticas.
  • Liderazgo: Estrategias de gestión del cambio.
  • Implementación: Procesos de aprendizaje operativos.
  • Modelamiento TIC: Digitalización de oportunidades.

Diplomado en Metodologías Activas con IA y Habilidades Digitales

Logo UCT

Universidad Católica de Temuco, Chile

Certificación: Septiembre de 2023
Programa: Postítulo en Educación y Tecnología
Especialidad: Inteligencia Artificial Aplicada
Foco en:
  • IA Generativa: Integración de modelos en procesos de aprendizaje.
  • Metodologías: Diseño instruccional basado en metodologías activas.
  • Habilidades Digitales: Dominio de herramientas para la transformación digital.
  • Gestión Educativa: Optimización de recursos mediante IA aplicada.

Experiencia Profesional

+
Reconocimiento institucional

Participación en instancia de reconocimiento a nivel nacional en el ámbito educativo y tecnológico, junto a autoridades gubernamentales.

Consultor Independiente & Especialista en Datos

2020 – ACTUALIDAD

Aplicación de analítica avanzada para optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en organizaciones públicas y privadas.

Salud: Modelos predictivos COVID-19 → proyección de escenarios críticos. Gestión: Modelos DEA → evaluación de eficiencia en municipios. Educación: Capacitación digital → adopción de herramientas tecnológicas. Política: Analítica electoral → generación de insights estratégicos.

Analista de Datos Sr. / Jefe Proyectos BI

2009 – 2019

Universidad Tecnológica de Chile, INACAP

Liderazgo en Inteligencia de Negocios y automatización de procesos.

ETL: Diseño y optimización de procesos en PL/SQL para integración del ciclo completo de compras y pagos → reducción de tiempos de procesamiento y soporte a la toma de decisiones financieras. BI: Diseño de dashboards en Power BI (on-premise y cloud) para monitoreo de proyectos de inversión y gestión de proveedores → mejora en control del gasto, visibilidad operativa y toma de decisiones estratégicas. Inversión: Control presupuestario mediante cubo OLAP → monitoreo de avance y detección de desviaciones en proyectos de infraestructura. Estrategia: Centralización de datos de áreas clave (finanzas, compras, operaciones) → mejora en control, trazabilidad y toma de decisiones institucionales.

Consultor Business Intelligence

2003 – 2008

Interamericana Data Center IDC (Sonda)

Preventa: Desarrollo de propuestas técnico-comerciales en BI (IBM Cognos) → identificación de necesidades del cliente y definición de soluciones analíticas. Soporte: Apoyo técnico al área comercial y liderazgo en presentaciones a clientes → fortalecimiento del proceso de venta y cierre de proyectos de consultoría.

Consultor Senior

2000 – 2002

DMR Consulting Spain (Everis/NTT Data)

Data Warehouse: Diseño e implementación de soluciones analíticas en telecomunicaciones → soporte a gestión comercial y análisis de ventas. ETL: Desarrollo de procesos de integración de datos para Data Warehouse (Entel) → consolidación de grandes volúmenes de información. BI: Creación de dashboards para control de ventas de celulares (Telefónica) → mejora en visibilidad y toma de decisiones comerciales. Liderazgo: Gestión de equipos y ejecución de proyectos de consultoría → entrega de soluciones en clientes corporativos y sector público.
🏆 Certificaciones +
Data Science Math Skills Duke University • Mayo 2024
Estadística y Probabilidad UNAM • Julio 2024
Enseñar en la Educación Pública (80h) PUCV / CPEIP • 2023
Certificado según DFL Nº1 de 1996 del MINEDUC. PUCV / CPEIP, 2023
GCP Big Data & ML Fundamentals Coursera • 2020
CREDENTIAL
Machine Learning para Bioinformática Omics Lab SpA • 2021
Análisis Estadístico RNA-seq (R) Omics Lab SpA • 2021
Ciencia de Datos para Gestión Pública UAH • 2020
Fundamentos y Disrupción Blockchain U. Austral Bs. Aires / LinkedIn • 2020