Sebastian Mora Hernandez

Tareas realizadas:

• Desarrollo de frameworks en ADF para la eficiente ingesta de datos en lago de datos haciendo uso de ADLS.
  
• Implementación de estructuras de carpetas basadas en Delta Lake en ADLS, optimizando la gestión, la integridad y la consulta de los datos.
  
• Utilización del catalogo de datos de ADB como DW.
  
• Desarrollo de framework ADB para la ingesta de datos en Batch y Streaming (Autoloader) y el procesamiento de los mismos de forma incremental.
  
• Creación de notebooks en Python y PySpark para la transformación de entidades a través de las capas del Delta Lake haciendo uso de las tablas delta.
  
• Modelamiento de tablas de hechos y dimensiones, tablas satelites y hubs haciendo uso del modelamiento de datos Data Vault.
  
• Orquestación de procesos end to end haciendo uso de ADF y Job clusters en ADB.

Tareas realizadas:

• Desarrollo de Pipelines para procesos ETL y ELT en ambientes de desarrollo, QA y Productivo haciendo uso de pipelines en Synapse Analytics.
  
• Mapeo y modelado de tablas de hechos y dimensiones haciendo uso de ADB y Synapse Analytics.
  
• Desarrollo de Pipelines para la ejecución y procesamiento de modelos tabulares desde Synapse Analytics.
  
• Desarrollo de notebooks en procesos ETL (limpieza, transformación y carga) utilizando PySpark y Python.
  
• Extracción de Log de las diferentes aplicaciones usando App Insight y Log Analytics.

Tareas realizadas:

• Extracción de datos haciendo uso de scripts de python con POO y sql en MySql.
  Ingesta de datos ETL en la capa landing haciendo uso de Bigquery.
  
• Creación de pipelines haciendo uso de Dataflow.
  Implementación de gobierno de datos por medio de la administración y gestión de datos con ayuda de Datacatalog.
  
• Creación de reportes y DashBoards para la toma de decisiones gerenciales por medio de Datastudio y Power BI.
  
• Creación de fuentes y mantenimiento de tablas en las distintas zonas del lago de datos en Bigquery.

Tareas realizadas:

• Migración de ETL OnPremise (SSIS a AZURE).
  
• Refactorización de procedimientos de almacenado de SQL a T-SQL.
  
• Desarrollo de ETLS y ELTS utilizando las diferentes servicios de Azure.
  
• Ingesta de datos a capa landing haciendo uso de ADF y ADLS.
  
• Transformación de datos haciendo uso de Python y PySpark en Databricks.
  
• Creación de modelos descriptivos, DWH y predictivos con base a las ETL'S OnPremises, haciendo uso de las siguientes servicios de la nube como: ADF, ADB, Synapse, ADLS, Analisys Services, LAPPS, entre otros.
  
• Modelamiento de datos utilizando herramientas de inteligencia de negocios (Tablas de Hechos, dimensiones, Datamarts, modelos tabulares).
  
• Visualización de la información por medio de reportes en Power bi.

Tareas realizadas:

• Creación de reportes interactivos en Power Bi por medio del análisis y la visualización de modelos de inteligencia de negocio.
  
• Creación de modelos de datos relacionales y no relacionales con ayuda de Power Query y Power Pivot.
  
• Desarrollo y ejecución de consultas SQL a la fuente de datos en la landing zone, con el objetivo de extraer información vital para la creación de informes y modelos de datos.
  
• Desarrollo de un sistema basado en técnicas de Machine Learning que permitió, a partir de datos históricos, predecir las posibles cancelaciones de las tarjetas de crédito de los usuarios. Luego se configuró la Integración y visualización de los resultados dentro de un reporte en Power BI con ayuda de Python.