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Resumen

Diseñó un ecosistema analítico de 360 grados y un pipeline de anonimización seguro para bases de datos operativas de chatbots, extrayendo información sociodemográfica bajo las regulaciones de privacidad de la LFPDPPP.

Puntos clave

1. 01

   Construyó un pipeline de NLP avanzado utilizando modelos de spaCy en español y BERTopic para el análisis de sentimiento y modelado de temas en registros conversacionales.

2. 02

   Desarrolló un dashboard interactivo en Streamlit con modo dual (interno con PII / compartido anonimizado) y scripts de Quarto para reportes de las partes interesadas.

3. 03

   Modeló las interacciones de los usuarios como un grafo social con NetworkX y agrupó cohortes de usuarios utilizando agrupamiento HDBSCAN y scikit-learn.

4. 04

   Publicó un sitio analítico estático en Next.js 16 (15 rutas) con gráficas visx, grafos de red en Cytoscape y mapas MapLibre + deck.gl, alimentado por 23 notebooks ejecutados con papermill y cubierto por 48 pruebas de pytest.

Tecnologías

• Python
• spaCy
• BERTopic
• NetworkX
• HDBSCAN
• Streamlit
• Quarto
• Privacidad de Datos (LFPDPPP)
• Pipelines de Datos
• Next.js 16
• Cytoscape
• deck.gl
• DuckDB
• Polars