Crear un portafolio de Data Analytics puede ser una excelente manera de mostrar tus habilidades y experiencia en el campo del análisis de datos. En este artículo te hablaremos a grandes rasgos de las ventajas que brinda esta herramienta para tu carrera profesional, también destacaremos cuáles son los elementos principales que debe contener un buen portafolio para que sea efectivo y algunos consejos que te serán útiles a la hora de crear uno. 

Principales ventajas de un portafolio en Data Analytics

Un portafolio en Data Analytics ofrece varias ventajas para profesionales que buscan destacar en el sector. Vamos a destacar algunas de ellas a continuación.

Por qué es necesario un portafolio en Data Analytics 

Un portafolio en Data Analytics es necesario por varias razones importantes.

1. Demostración de habilidades: Un portafolio bien construido permite a los profesionales de Data Analytics mostrar sus habilidades y competencias de manera tangible. En lugar de simplemente listar las habilidades en un currículum vitae, el portafolio proporciona ejemplos prácticos de proyectos y análisis realizados, lo que brinda una prueba concreta de las habilidades y conocimientos del profesional.
2. Evidencia de experiencia: El portafolio sirve como una evidencia visual y detallada de la experiencia de trabajo en el campo de Data Analytics. Al mostrar proyectos completados, resultados obtenidos y técnicas utilizadas, los profesionales pueden demostrar su experiencia en el análisis de datos, la visualización y la toma de decisiones.
3. Diferenciación en el mercado laboral: En un mercado laboral competitivo, contar con un portafolio sólido puede marcar la diferencia. Los reclutadores y empleadores pueden ver directamente el trabajo realizado por el profesional y evaluar su enfoque, habilidades técnicas y resultados obtenidos. Esto puede ayudar a destacar entre otros candidatos y aumentar las posibilidades de ser seleccionado para oportunidades laborales.
4. Mayor credibilidad: Al mostrar proyectos reales y resultados alcanzados, se demuestra de manera efectiva la capacidad para aplicar los conocimientos y habilidades en situaciones prácticas. Esto genera confianza en los empleadores o clientes potenciales y puede dar lugar a oportunidades laborales o proyectos independientes.
5. Mayor visibilidad en la comunidad profesional: Un portafolio en línea puede ayudar a los profesionales de Data Analytics a aumentar su visibilidad en la comunidad profesional. Al compartir el portafolio en plataformas en línea, como LinkedIn o GitHub, se puede llegar a una audiencia más amplia, incluidos reclutadores, empleadores y otros profesionales del campo. 
6. Desarrollo profesional continuo: Al mantener y actualizar regularmente un portafolio de Data Analytics, los profesionales pueden seguir desarrollando sus habilidades y conocimientos. Al asumir nuevos proyectos y desafíos, se pueden agregar ejemplos relevantes al portafolio, lo que refuerza el crecimiento profesional y muestra una trayectoria de aprendizaje continuo.

Los elementos clave de un portafolio de Data Analytics efectivo

Un portafolio de Data Analytics efectivo debe incluir los siguientes elementos clave:

1. Descripción personal y objetivo: Comienza tu portafolio con una breve descripción personal que resalte tus habilidades, experiencia y objetivos en el campo de Data Analytics. Esto brinda a los reclutadores o empleadores una visión general de quién eres y lo que puedes aportar.
2. Proyectos destacados: Incluye una sección que destaque tus proyectos más relevantes y significativos en Data Analytics. Cada proyecto debe tener una descripción clara que explique el objetivo, las técnicas utilizadas, los datos analizados y los resultados obtenidos. Asegúrate de resaltar los desafíos que enfrentaste y cómo los superaste.
3. Ejemplos de análisis de datos: Proporciona ejemplos concretos de análisis de datos que hayas realizado. Pueden ser gráficos, tablas, informes o cualquier otro tipo de visualización que muestre tu capacidad para extraer información y conocimientos significativos de los datos. Explica el contexto del análisis, las preguntas que intentabas responder y los insights clave que obtuviste.
4. Habilidades técnicas: Enumera las habilidades técnicas relevantes que posees en el campo de Data Analytics. Esto puede incluir lenguajes de programación (como Python o R), herramientas y software (como SQL, Tableau o Power BI), técnicas de machine learning, visualización de datos, minería de datos, entre otros. Asegúrate de respaldar cada habilidad con ejemplos concretos de cómo las has aplicado en tus proyectos.
5. Certificaciones y cursos relevantes: Incluye una sección donde enumeres las certificaciones y cursos importantes que has completado en Data Analytics. Esto muestra tu compromiso con el aprendizaje continuo y tu esfuerzo por mantener tus habilidades actualizadas. Proporciona detalles sobre las instituciones o plataformas de aprendizaje donde obtuviste las certificaciones.
6. Recomendaciones y testimonios: Si tienes recomendaciones o testimonios de clientes anteriores, profesores o colegas, inclúyelos en tu portafolio. Estos testimonios pueden respaldar y validar tu experiencia y habilidades en Data Analytics.
7. Enlaces a proyectos o repositorios en línea: Si tienes proyectos o repositorios en línea, asegúrate de proporcionar enlaces directos a ellos. Esto permite a los reclutadores o empleadores explorar tus proyectos de manera más detallada y ver el código fuente, los datos y las visualizaciones asociadas.
8. Diseño y presentación: Presta atención al diseño y presentación de tu portafolio. Asegúrate de que sea visualmente atractivo, fácil de navegar y que destaque tus logros de manera clara. Utiliza gráficos, imágenes y una estructura que sirva para guiar al lector a través de tu trabajo.

Cómo crear un portafolio con el curso Big Data Analytics

Tu portafolio con el Curso Big Data Analytics debe ser una muestra de tus habilidades y logros en el campo. Utiliza ejemplos concretos y muestra tu capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas y obtener resultados significativos en el análisis de datos a gran escala.

Entendiendo los contenidos del Curso Big Data Analytics

El Curso Big Data Analytics orientado a convertirse en Data Analyst, generalmente abarca una variedad de temas relacionados con el análisis y manejo de grandes volúmenes de datos. Los contenidos pueden variar según la institución o plataforma que imparta el curso, pero aquí hay algunos temas comunes que podrías encontrar:

• Introducción a Big Data: Una visión general de los conceptos fundamentales de Big Data, incluyendo las características, los desafíos y las oportunidades que ofrece.
• Tecnologías de almacenamiento y procesamiento de Big Data: Una exploración de las herramientas y tecnologías utilizadas para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos, como Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.
• Procesamiento distribuido: Un enfoque en la capacidad de procesamiento distribuido para el análisis de Big Data, incluyendo el uso de clústeres y sistemas distribuidos para acelerar el procesamiento.
• Análisis de datos con técnicas de Big Data: Una introducción a las técnicas y algoritmos utilizados en el análisis de grandes volúmenes de datos, como el análisis de texto, el análisis de redes sociales, la minería de datos y el aprendizaje automático.
• Visualización de datos: Un enfoque en las técnicas de visualización de datos para comunicar y presentar información derivada del análisis de Big Data, utilizando herramientas como Tableau, Power BI o D3.js.
• Arquitecturas de Big Data: Una exploración de las arquitecturas típicas utilizadas en soluciones de Big Data, como la arquitectura Lambda y la arquitectura Kappa, y cómo se integran con diferentes tecnologías y componentes.
• Proyectos prácticos: Durante el curso, es común realizar proyectos prácticos que te permitan aplicar los conocimientos adquiridos en situaciones reales. Estos proyectos pueden involucrar el análisis de conjuntos de datos reales utilizando herramientas y técnicas de Big Data.

Además de estos temas, es posible que el Curso Big Data Analytics también aborde otros aspectos relevantes, como la seguridad de los datos, la ética en el análisis de datos y las tendencias emergentes en el campo de Big Data. 

Seleccionando proyectos relevantes del Curso para tu Portafolio

Al seleccionar proyectos relevantes del Curso Big Data Analytics para tu portafolio, considera los siguientes criterios:

1. Relevancia: Elige proyectos que sean relevantes para el campo de Data Analytics y que demuestren tus habilidades en el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. Busca proyectos que aborden desafíos comunes en el campo y muestren tu capacidad para aplicar técnicas y herramientas de Big Data.
2. Complejidad: Elige proyectos que demuestren tu capacidad para abordar problemas complejos y utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos. Los proyectos que involucren múltiples fuentes de datos, análisis predictivo o técnicas de aprendizaje automático pueden ser especialmente relevantes.
3. Resultados significativos: Busca proyectos que hayan generado resultados significativos o aportado valor tangible. Esto puede incluir la identificación de patrones o tendencias, la optimización de procesos, la generación de insights accionables o la mejora de la toma de decisiones basada en datos.
4. Variedad de habilidades: Intenta seleccionar proyectos que demuestren una variedad de habilidades técnicas y conceptuales. Esto puede incluir el uso de diferentes herramientas y tecnologías de Big Data, la aplicación de algoritmos de análisis de datos y la visualización efectiva de los resultados.
5. Proyectos propios: Si es posible, considera la posibilidad de incluir proyectos que hayas desarrollado de forma independiente fuera del curso. Esto puede demostrar tu iniciativa y tu capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos de manera autónoma.
6. Documentación y presentación: Asegúrate de tener una documentación clara y concisa de cada proyecto, incluyendo una descripción del problema, los enfoques utilizados, los datos involucrados y los resultados obtenidos. También considera incluir visualizaciones o ejemplos concretos del análisis de datos realizado.

Destacando la certificación y reconocimientos del Curso en tu Portafolio

Para destacar la certificación y reconocimientos del Curso Big Data Analytics en tu portafolio, incluye una sección donde menciones de manera clara y prominente la certificación obtenida en el Curso Big Data Analytics. Indica el nombre de la certificación, la institución o plataforma que la otorga y la fecha de obtención.

Si has obtenido logros o calificaciones destacadas durante el curso, como una puntuación alta en las evaluaciones o un reconocimiento especial, asegúrate de mencionarlos en tu portafolio. Esto ayudará a resaltar tu rendimiento excepcional y tu compromiso con el aprendizaje. Si la plataforma o institución emite insignias digitales o sellos de certificación, considera incluirlos en tu portafolio. Estos elementos visuales pueden servir como prueba tangible de tu logro y ayudar a llamar la atención de los reclutadores o empleadores.

Seleccionando proyectos para tu portafolio de Data Analytics

Recuerda que tu portafolio debe ser una representación precisa y destacada de tus habilidades y experiencia en Data Analytics. Selecciona proyectos que muestren tu capacidad para abordar desafíos relevantes, utilizar técnicas avanzadas de análisis de datos y generar resultados impactantes para las organizaciones con las que has trabajado.

Como elegir proyectos para resaltar tus habilidades de Data Analytics

A la hora de elegir proyectos para tu portafolio considera los siguientes criterios que te serán útiles para resaltar tus habilidades:

1. Área de enfoque: Determina tu área de enfoque dentro de Data Analytics. ¿Te interesa el análisis de datos financieros, el marketing digital, la salud, la logística, la cadena de suministro u otra área específica? Elige proyectos que se alineen con tus intereses y objetivos profesionales.
2. Complejidad técnica: Opta por proyectos que demuestren tu capacidad para abordar desafíos técnicos. Busca aquellos que requieran el uso de técnicas y herramientas avanzadas de Data Analytics, como aprendizaje automático, análisis de texto, análisis de redes sociales, entre otros.
3. Tamaño y calidad de los datos: Elige proyectos que involucren conjuntos de datos significativos y relevantes. Esto demuestra tu capacidad para trabajar con datos reales y te permite mostrar cómo puedes extraer información valiosa de grandes volúmenes de información.
4. Resultados medibles: Busca proyectos que tengan resultados medibles y tangibles. Por ejemplo, proyectos que hayan generado ahorros de costos, mejoras en la eficiencia operativa, incremento en la precisión de pronósticos o recomendaciones accionables para la toma de decisiones.
5. Innovación: Considera proyectos que demuestren tu habilidad para aplicar nuevas técnicas o enfoques en Data Analytics. Esto puede incluir la implementación de algoritmos novedosos, el uso de tecnologías emergentes o la resolución de problemas complejos de manera creativa.
6. Impacto empresarial: Considera proyectos que tengan un impacto directo en el éxito empresarial. Por ejemplo, proyectos que hayan mejorado los procesos empresariales, aumentado la satisfacción del cliente o impulsado el crecimiento y la rentabilidad de la empresa.

Equilibrando calidad y variedad en tus proyectos

Al construir tu portafolio de Data Analytics, es importante encontrar un equilibrio entre calidad y variedad en tus proyectos. Asegúrate de que cada proyecto en tu portafolio demuestre tu experiencia y habilidades de manera sólida. Elige proyectos en los que hayas tenido un papel significativo y que hayan generado resultados impactantes o aportado valor a la organización.

Puedes incluir proyectos relacionados con marketing, salud, finanzas, logística, recursos humanos o cualquier otro campo que sea relevante para tus objetivos profesionales. Esto demuestra tu capacidad para aplicar tus habilidades de Data Analytics en diferentes industrias y sectores.

Proyectos personales vs. Proyectos académicos o profesionales

Cuando construyes tu portafolio de Data Analytics, puedes incluir tanto proyectos personales como proyectos académicos o profesionales. 

Los proyectos personales te brindan la oportunidad de explorar tus propios intereses y curiosidades en el campo de Data Analytics. Puedes elegir temas que te apasionen y abordar problemas que consideres relevantes y desafiantes. Tienes la libertad de elegir las técnicas y herramientas que desees utilizar y experimentar con nuevas metodologías, algoritmos o tecnologías sin restricciones académicas o profesionales.

Los proyectos académicos o profesionales por su parte están directamente relacionados con el campo de estudio o trabajo en el que te encuentras. Esto demuestra tu capacidad para aplicar tus habilidades de Data Analytics en situaciones del mundo real y en contextos profesionales. Estos proyectos a menudo te brindan acceso a conjuntos de datos y recursos que pueden ser difíciles de obtener por tu cuenta y pueden ser validados y respaldados por instituciones académicas o empleadores. Esto agrega credibilidad a tu portafolio y demuestra que has trabajado en proyectos de relevancia y valor.

Cómo presentar tus proyectos de Data Analytics de manera efectiva

La presentación de tus proyectos de Data Analytics es una oportunidad para destacar tus habilidades y logros. Aprovecha estos consejos para asegurarte de que tu presentación sea efectiva, clara y convincente.

Cómo describir tus proyectos de Data Analytics

Al describir tus proyectos de Data Analytics, es importante proporcionar información relevante y destacar los aspectos clave de cada proyecto. Aquí hay una estructura sugerida para describir tus proyectos de manera efectiva:

• Título del proyecto: Comienza con un título claro y conciso que resuma el objetivo o el tema central del proyecto.
• Contexto y objetivo: Proporciona una breve introducción que establezca el contexto del proyecto. Explica el problema o la pregunta de investigación que intentaste abordar y define el objetivo principal del proyecto.
• Métodos y enfoque: Describe las técnicas, metodologías y herramientas que utilizaste para realizar el análisis de datos. 
• Conjunto de datos: Menciona las fuentes de datos que utilizaste en tu proyecto. Describe brevemente el tipo de datos (estructurados, no estructurados, de texto, imágenes, etc.) y su relevancia para el problema que estabas abordando.
• Análisis y resultados: Explica los métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático u otras técnicas que aplicaste. Presenta los resultados clave y las conclusiones que obtuviste. 
• Impacto y aplicaciones: Comunica el impacto de tu proyecto, tanto en términos de beneficios empresariales como de aplicaciones prácticas. Destaca los resultados medibles y cuantificables que se derivaron de tu trabajo.
• Roles y responsabilidades: Si trabajaste en equipo, menciona los roles y responsabilidades de cada miembro en el proyecto. 
• Desafíos y lecciones aprendidas: Menciona los desafíos que enfrentaste durante el proyecto y cómo los superaste. Destaca las lecciones aprendidas y las mejoras que realizarías si tuvieras la oportunidad de abordar el proyecto nuevamente. 
• Comentarios finales: Concluye tu descripción del proyecto con comentarios finales. Puedes resumir las principales contribuciones, destacar los aspectos más destacados o mencionar cualquier reconocimiento o premio que el proyecto haya recibido.

Visualización de datos en tu portafolio

Incluir visualizaciones de datos en tu portafolio es una excelente manera de resaltar tus habilidades en visualización y comunicación de datos. Elige visualizaciones que sean apropiadas para los datos y el mensaje que deseas transmitir. Considera el tipo de datos (numéricos, categóricos, temporales, etc.) y el objetivo de la visualización (mostrar tendencias, comparar valores, revelar patrones, etc.). 

Evita visualizaciones complejas y desordenadas. Opta por visualizaciones limpias y fáciles de entender. Simplifica los elementos visuales, como las etiquetas de los ejes, los títulos y las leyendas, para no abrumar al espectador. Recuerda que el objetivo es comunicar claramente la información, no impresionar con visualizaciones complicadas.

El color puede destacar elementos importantes en tus visualizaciones, pero úsalo con moderación y de manera intencionada. Evita el uso excesivo de colores llamativos o contrastes excesivos que puedan distraer o dificultar la lectura de los datos. Acompaña tus visualizaciones con texto descriptivo que proporcione contexto y explique los hallazgos. 

Documentando y explicando tu proceso de trabajo

Documentar y explicar tu proceso de trabajo es fundamental para demostrar tu enfoque metodológico, tu capacidad de planificación y organización, y tu habilidad para seguir un flujo de trabajo efectivo. Comienza explicando el contexto del proyecto y su objetivo general. Describe brevemente el problema que estabas abordando y cómo el proyecto encaja en ese contexto. Esto establecerá el escenario para explicar tu proceso de trabajo.

Detalla la metodología que utilizaste para abordar el proyecto. Explica los pasos que seguiste y cómo los planificaste. Esto puede incluir etapas como la recopilación de datos, data wrangling y preparación de los mismos, el análisis exploratorio, la modelización, la validación y la interpretación de resultados. Describe cualquier enfoque o técnica especial que hayas empleado.

Es importante mencionar las herramientas y tecnologías específicas que utilizaste durante tu proceso de trabajo. Esto puede incluir lenguajes de programación, bibliotecas de análisis de datos, software de visualización, plataformas de nube, herramientas de colaboración, entre otros. Destaca tu familiaridad y experiencia con estas herramientas.

Explica cómo interpretaste los resultados obtenidos de tus análisis y modelizaciones. Resume las conclusiones clave de tu proyecto y destaca los logros o resultados obtenidos. Explica cómo tus hallazgos contribuyeron a resolver el problema o responder a la pregunta de investigación planteada al comienzo del proyecto. 

Consejos para crear un portafolio online de Data Analytics

Crear un portafolio online de Data Analytics es una excelente manera de destacar tus habilidades y experiencia en el análisis de datos. Aquí tienes algunos consejos para ayudarte a crear un portafolio efectivo:

Elegir la plataforma correcta para tu portafolio

Elegir la plataforma correcta para tu portafolio es crucial para mostrar y compartir tu trabajo de manera efectiva. Determina qué tipo de portafolio deseas crear. ¿Quieres mostrar principalmente proyectos de análisis de datos con visualizaciones interactivas? ¿O estás interesado en destacar tus habilidades de programación y compartir tu código? La elección de la plataforma dependerá de tus necesidades específicas.

Opta por una plataforma que sea fácil de usar y que no requiera conocimientos técnicos avanzados. Debe ser intuitiva y permitirte cargar y organizar tus proyectos de manera sencilla. Además, asegúrate de que la plataforma sea compatible con diferentes tipos de contenido, como imágenes, gráficos, archivos de datos y código y que sea compatible con dispositivos móviles.

Considera el costo asociado con la plataforma. Algunas ofrecen planes gratuitos con funciones limitadas, mientras que otras tienen planes de pago con características adicionales. Evalúa diferentes opciones, como WordPress, Wix, Squarespace, GitHub Pages o plataformas específicas para análisis de datos como Tableau Public o Power BI. 

La importancia del diseño y la usabilidad en tu portafolio online

El diseño y la usabilidad son aspectos fundamentales en la creación de un portafolio online efectivo. Un diseño atractivo y profesional captará la atención de los visitantes y los motivará a explorar tu portafolio en detalle. El diseño visualmente agradable y coherente ayudará a transmitir una imagen de profesionalidad y cuidado en tu trabajo.

La usabilidad se refiere a la facilidad con la que los visitantes pueden navegar y utilizar tu portafolio. Un diseño intuitivo y bien estructurado facilitará la exploración de tus proyectos y la búsqueda de la información relevante. Una experiencia de usuario positiva mantendrá a los visitantes comprometidos y aumentará la probabilidad de que exploren tus proyectos en su totalidad.

Maximizando la visibilidad de tu portafolio en la web

Maximizar la visibilidad de tu portafolio en la web es fundamental para asegurarte de que llegue a la audiencia adecuada y tenga un impacto positivo en tu carrera. Aplica técnicas de SEO para que tu portafolio sea fácilmente descubierto por los motores de búsqueda. Utiliza palabras clave relevantes en el título, descripción y contenido de tu portafolio. También asegúrate de que tu URL sea descriptiva y amigable para el SEO.

Utiliza las redes sociales para promocionar tu portafolio y atraer tráfico. Comparte enlaces a tus proyectos destacados en plataformas como LinkedIn, Twitter, Facebook e Instagram. Aprovecha el poder de las redes profesionales para conectar con otras personas de tu campo y obtener visibilidad adicional.

Obtén enlaces entrantes de calidad hacia tu portafolio. Esto puede incluir colaboraciones con otros profesionales o sitios web relevantes, menciones en artículos o publicaciones de invitados en blogs populares de tu industria.

Manteniendo y actualizando tu portafolio de Data Analytics

Mantener y actualizar tu portafolio de Data Analytics es esencial para mostrar tus habilidades y mantenerlo relevante en un campo en constante evolución. Aquí tienes algunas pautas para ayudarte a mantener tu portafolio actualizado:

Actualizando regularmente tu portafolio con nuevos proyectos

Actualizar regularmente tu portafolio con nuevos proyectos es fundamental para mantenerlo fresco, relevante y atractivo para los visitantes. Planifica un cronograma regular para agregar nuevos proyectos a tu portafolio. Puede ser mensual, trimestral o semestral, según la frecuencia con la que completes proyectos relevantes.

Elige los proyectos más destacados y representativos para incluir en tu portafolio. Considera aquellos que demuestren tus habilidades clave, muestren una variedad de enfoques o resalten logros significativos.

Si has logrado nuevos hitos, reconocimientos o resultados desde la última actualización, asegúrate de incluirlos en la descripción de tus proyectos. Esto muestra tu progreso y logros continuos en el campo de la analítica de datos.

Manteniendo tu portafolio relevante para las tendencias actuales en Data Analytics

Para mantener tu portafolio relevante en Data Analytics, es importante estar atento a las últimas tendencias y avances en el campo de Data Analytics. Lee blogs, revistas especializadas, asiste a conferencias y participa en comunidades en línea para mantenerte informado sobre las nuevas tecnologías, herramientas y enfoques que están surgiendo en el campo.

Identifica las habilidades y conocimientos que son relevantes para las tendencias actuales en Data Analytics y trabaja en desarrollarlas. Esto puede incluir aprender nuevos lenguajes de programación, explorar técnicas de aprendizaje automático, profundizar en la visualización de datos o estudiar conceptos de inteligencia artificial. Asegúrate de agregar estas nuevas habilidades a tu portafolio y mostrar cómo las has aplicado en proyectos relevantes.

Recibiendo y utilizando retroalimentación para mejorar tu portafolio

Cuando compartas tu portafolio con colegas, mentores o profesionales de la industria, pide retroalimentación específica sobre diferentes aspectos de tu portafolio. Pregunta sobre la organización, la claridad de la descripción de los proyectos, la relevancia de los logros y resultados, la presentación visual y cualquier otro aspecto que desees mejorar.

Acepta la retroalimentación de manera abierta y receptiva. Escucha atentamente los comentarios y preguntas, y evita tomarlos de manera personal. La retroalimentación constructiva puede ayudarte a identificar áreas de mejora y a obtener diferentes perspectivas sobre tu trabajo.

Dedica tiempo a analizar la retroalimentación recibida. Identifica los patrones o temas comunes que surgen de las diferentes opiniones y comentarios. Esto te ayudará a comprender las áreas en las que debes enfocarte para mejorar tu portafolio. Priorízalas según su importancia y el impacto que tendrán en tu portafolio. Recuerda que la retroalimentación es una herramienta valiosa para el crecimiento y la mejora. Aprovecha las opiniones y comentarios de los demás para fortalecer tu portafolio de Data Analytics y mostrar tu progreso y desarrollo profesional a lo largo del tiempo.