Aldo Tomás Orduña Fabila

Data Scientist & Demand Planning

Transformando la experiencia en Planeación a través de la analítica avanzada.

🎯 Mi Propuesta de Valor: Datos con Propósito

Cuento con una trayectoria sólida en el sector industrial, lo que me permite entender los “dolores” reales de la cadena de suministro y la operación. Mi transición a la Ciencia de Datos no es un inicio desde cero; es una evolución técnica para potenciar la toma de decisiones basada en evidencia y optimizar procesos complejos.

✨ Valores que guían mi trabajo

Autonomía y Curiosidad: 🧭 Soy un aprendiz constante. Disfruto explorar nuevas tecnologías a mi propio ritmo para mantenerme a la vanguardia.
Utilidad Práctica: 🛠️ No busco solo “modelos elegantes”, sino soluciones que resuelvan problemas reales y generen impacto inmediato.
Generosidad Técnica: 🤝 Creo firmemente que el conocimiento se multiplica al compartirse. Me encanta mentorear y simplificar conceptos complejos.

🧬 Perfil y Personalidad

Solucionador Metódico: 🧩 Ante un reto técnico, mi enfoque es la perseverancia y el análisis estructurado.
Mentor Natural: 🎤 Tengo la facilidad de traducir el lenguaje de los datos a términos de negocio que todos puedan entender.
Equilibrio y Humildad: 🏠 Valoro el silencio de mi espacio para investigar, pero priorizo la conexión humana y el tiempo de calidad con mi familia.

🌱 Enfoque Actual

En 2025 consolidé mi experiencia en analítica aplicada a la industria. Actualmente estoy profundizando en:

MLOps: Despliegue de modelos y automatización de pipelines.
Computer Vision: Aplicación en control de calidad para manufactura.
NLP: Procesamiento de reportes técnicos y feedback de cadena de suministro.

🚀 Video CV en menos de 1 minuto: De Supply Chain a Data Science.

¿Buscas un perfil que domine los datos y entienda el negocio? En menos de 60 segundos, te presento mi evolución profesional y las herramientas que utilizo (Python, SQL, Excel & Power BI) para generar valor.

🛠️ Stack Tecnológico

Análisis y Modelado

Visualización y Datos

🚀 Proyectos Destacados

🛠️ Lo que traigo a la mesa, en mi paso por el Bootcamp de Ciencia de Datos de TripleTen, he transformado datos crudos en soluciones estratégicas:

Predicción de Churn: Identificación proactiva de fuga de clientes para asegurar la retención. 📉
Computer Vision: Implementación de modelos para detección de edad, aplicables a seguridad y analítica. 👁️
NLP & Sentiment Analysis: Clasificación inteligente de reseñas para entender la voz del cliente. 🗣️

Proyecto	Descripción	Tecnologías	Link
Análisis de Deserción de Clientes “Churn” en Telecomunicaciones	Una empresa de relecomunicaciones que ofrece servicios de telefonía e internet, entre otros; necesita saber qué clientes son probables desertores de contratar sus servicios. Ha registrado varias características de su cartera a lo largo de varios años y con dicha información, se genera un modelo de clasificación que tiene como objetivo identificar los factores clave que influyen en la pérdida de los clientes..	`Python` `Sweetviz` `Scikit-learn` `PyCaret` `XGBoost` `LightGBM` `Catboost`	Ver Proyecto ➔
Análisis de imágenes de rostros para detección de menores de edad en un supermercado	A una cadena de supermercados le gustaría explorar si la ciencia de los datos puede ayudarle a cumplir con las leyes sobre el alcohol, al asegurarse de no vender alcohol a personas menores de edad.	Lenguaje: Python 3.x, Deep Learning: [TensorFlow/Keras o PyTorch], Procesamiento de Imágenes: OpenCV / Pillow, Análisis de Datos: Pandas, Numpy, Matplotlib, Infraestructura: Google Colab (GPU: Tesla T4/L4)	Ver Proyecto ➔
Clasificador de Reseñas con NLP: De Bag-of-Words a BERT	Este proyecto aborda el procesamiento de lenguaje natural mediante un pipeline que compara técnicas tradicionales (TF-IDF y BoW) frente a modelos avanzados de lenguaje. Se implementó un clasificador para procesar reseñas de usuarios, transformando texto no estructurado en representaciones numéricas contextuales para mejorar la precisión en la categorización de contenido.	Lenguaje: Python, NLP: Transformers (BERT), Scikit-learn, NLTK, Análisis de Datos: Pandas, Numpy, Matplotlib, Modelado: MultinomialNB / Logistic Regression	Ver Proyecto ➔
Análisis de Datos en Databricks	Dashboard interactivo desarrollado en la nube para visualización de métricas clave.	csv, SQL, Databricks	Ver Dashboard

🚴 Más allá de los datos

Cuando no estoy analizando datasets, me encontrarás explorando el bosque en bicicleta de montaña, viajando con mi esposa o entrenando con mi perrita border collie llamada Bekka. Creo firmemente que la disciplina del deporte y la claridad mental de salir a lugares nuevos, se reflejan en la precisión y orden de mi formación técnica.

🚵‍♂️ Recorriendo rutas en mi bicicleta de montaña.
✈️ Descubriendo nuevos lugares con mis seres queridos.
🐾 Entrenando Agility con mi perra Bekka.

Bici en el bosque Otra actividad

🚀 Mi meta: Desarrollar una carrera de aprendizaje continuo donde pueda viajar, explorar nuevos horizontes y, sobre todo, impactar positivamente en la vida de otros a través de la tecnología.

📫 Conecta conmigo

¡Gracias por visitar mi portafolio! Estoy abierto a colaborar en proyectos de Ciencia de Datos, Machine Learning y NLP. Si quieres charlar sobre tecnología o posibles oportunidades, no dudes en contactarme:

Última actualización: Marzo 2026