Estructura de currículum y reescrituras de logros para análisis y ciencia de datos — probando impacto de negocio, no métricas de modelos, con el stack visible de un vistazo.
El error clásico del CV de datos es describir el modelo en lugar de la decisión. Nadie contrató a un analista para lograr 0.92 de AUC — lo contrataron para que el negocio hiciera algo más inteligente. Cada logro debe terminar en la decisión o en el dinero.
| Antes (tarea) | Después (decisión/dinero) |
|---|---|
| Construí dashboards en Looker | Construí el dashboard de retención con el que el equipo directivo abre los lunes; reveló un pico de churn que disparó un ajuste de precios de ~8% del MRR |
| Analicé resultados de pruebas A/B | Diseñé y analicé 15+ experimentos por trimestre; descarté dos features cuyos "triunfos" eran efecto novedad, ahorrando un trimestre de ingeniería |
| Creé un modelo de predicción de churn | Lancé un modelo de churn que alimenta la cola de prioridad de CS — la tasa de retención en cuentas señaladas se duplicó frente al contacto sin foco |
| Limpié y mantuve pipelines de datos | Reconstruí el pipeline de ingesta, llevando las fallas del refresco diario de incendios semanales a casi cero y restaurando la confianza del equipo en los números |
La fórmula: análisis → qué hizo distinto el negocio → consecuencia medible. Si un proyecto no cambió ninguna decisión, encuentra la decisión que informó o déjalo fuera.
No es asesoría legal
Esta plantilla se ofrece solo con fines informativos generales y no constituye asesoría legal. Las leyes varían según la jurisdicción y cambian con el tiempo — pide a un profesional calificado que revise cualquier documento antes de utilizarlo.
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