"Era mi primer día como analista de datos en una pequeña y acogedora empresa, de esas con sillas de oficina desparejadas y una cafetera más vieja que yo". Así comienza a relatar su historia Daniel Builescu, recién graduado en ese momento en un máster en Ciencias de Datos.

El primer reto que le asignó su jefe fue el de extraer información valiosa de una maraña de datos contenida en hojas de cálculo de Excel tan anticuadas como desordenadas:

"Me sonrió y dijo 'Necesitamos información de estos datos de ventas. ¡Bienvenido a bordo!'. [...] Abrí la hoja de cálculo y me encontré con una monstruosidad pixelada llena de números".

El desafío. De las tablas dinámicas a la limpieza de datos

La primera tarea. Durante la primera semana, el nuevo analista de datos pasó sus días inmerso en funciones de búsqueda y tablas dinámicas interminables. Sin embargo, el verdadero reto surgió cuando le asignaron la creación de un informe esencial para la estrategia de la empresa.

"La hoja de cálculo era un laberinto: pestañas que referenciaban celdas codificadas por colores con fórmulas crípticas que nadie, ni siquiera mi predecesor, entendía completamente"

La actualización de esta hoja requería una precisión quirúrgica, ya que un solo error podría provocar el colapso de toda la estructura. Así que, desesperado por encontrar una solución más eficiente, el analista recordó sus estudios de Python y decidió probar suerte con Pandas, una poderosa biblioteca para el análisis de datos.

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