Sobre Mí

Data Scientist en Okuant | Economista | Apasionado por R

Michal Kinel

¡Hola! Soy Michal Kinel

Actualmente me desempeño como Data Scientist en Okuant , donde desde abril de 2018 me dedico al análisis de datos inmobiliarios (micro y macro), la creación de informes, el desarrollo de proyectos de inteligencia empresarial y la construcción de modelos predictivos y análisis geoespacial. Mi trabajo diario implica la integración de datos de diversas fuentes y la creación de informes con LaTeX y RMarkdown/Quarto, así como el desarrollo y mantenimiento de aplicaciones interactivas con Shiny.

Soy un economista con una profunda vocación por la ciencia de datos. Me entusiasma transformar datos complejos en insights accionables y soluciones innovadoras. Aunque mi herramienta principal y lenguaje predilecto es R (especialmente con paquetes como {data.table}, {ggplot2} y {sf}), actualmente estoy ampliando mis conocimientos en Python y análisis bayesiano.

Fun fact: En R, esto es lo mismo: x <- 1 y 1 -> x 😉

Si tienes preguntas sobre R, ¡no dudes en consultarme!

Experiencia Profesional Destacada

Data Scientist
Okuant
Abr 2018 – Actualidad
Madrid, España

Desarrollo y aplicación de modelos predictivos, análisis geoespacial e inteligencia de negocios. Sólidos conocimientos en R y herramientas de visualización. Creación de informes personalizados y aplicaciones interactivas (Shiny) para la toma de decisiones estratégicas en el sector inmobiliario.

Técnico de Control de Calidad
Barfoots of Botley Ltd
Oct 2015 – May 2016
Bognor Regis, Reino Unido

Aseguramiento de la calidad de productos finales, cumplimiento de especificaciones y estándares de seguridad alimentaria. Implementé un sistema de control de calidad eficiente, logrando reducir rechazos y mejorar KPIs.

Educación

Máster Universitario en Economía
Universidad Complutense de Madrid
2016 – 2017

Especialización: España en la Economía Internacional y Economía Monetaria y Financiera. Trabajo Fin de Máster: “Reestructuración del empleo manufacturero en España: una aproximación de flujos de empleo” (Nota: 9).

Grado en Economía
Universidad de Valladolid
2010 – 2014

Trabajo Fin de Grado: “Voto electrónico: viabilidad y repercusiones socioeconómicas” (Nota: 8.2).

Habilidades Técnicas

Programación y Data Science:

  • R: Avanzado (tidyverse, data.table, ggplot2, sf, Shiny, RMarkdown/Quarto, modelado predictivo, series temporales, análisis geoespacial).
  • Python: En aprendizaje, con interés en análisis bayesiano y Machine Learning.
  • SQL: Manejo de bases de datos.
  • Estadística: Modelado, muestreo, inferencia bayesiana.
  • Machine Learning.

Herramientas y Plataformas:

  • Control de Versiones: Git, GitHub.
  • Sistemas Operativos: Ubuntu, Windows.
  • Cloud/ contenerización: Azure, Docker.
  • Otras Herramientas: LaTeX, RStudio, Paquete Office.

Idiomas

  • Polaco: Nativo
  • Español: Nativo (o nivel muy alto)
  • Inglés: Alto (Profesional - C1/B2)
  • Alemán: Básico (A1)

Publicaciones y Contribuciones

Soy un firme creyente en compartir conocimiento. Aquí algunas de mis contribuciones:

  • Capítulos de Libro:
    • Coautor del capítulo “Git y GitHub” en Fundamentos de ciencia de datos con R (McGraw Hill, 2024).
    • Autor de “Modelización de la calidad del aire en la ciudad de Madrid con la metodología CRISP-DM” en Introducción al análisis estadístico de datos con R (2023).
  • Ponencias en Conferencias:
    • Fundamentals of Data Science with R (XXXVI International Conference ASEPELT 2023).
    • El imprescindible ‘kit’ de herramientas de R (XXXV International Conference ASEPELT 2022).
  • Otros Trabajos Académicos:

Descargar Mi CV

Para un resumen detallado de mi experiencia, formación y proyectos, puedes descargar mi Currículum Vitae:

Descargar CV (PDF)

Intereses Personales y Curiosidades

Más allá de los datos y la economía:

  • Me gusta: La psicología aplicada a la economía del comportamiento.
  • Aprendiendo: Piano de forma autodidacta.
  • Lectura: Libros sobre economía y novelas policíacas.
  • Color Favorito: 💙
  • Película Favorita: El Exorcista 😱
  • Comida Favorita: 🍕, Pierogi 🥟, 🍪, 🍰
  • Juego Favorito: Hogwarts Legacy 🧙‍♂️, Age of Empires II ⚔️
  • Bebida Favorita: Cerveza 🍺 y Tónica 🥤
  • En redes: #RStats #EconSky #DataScience