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👨‍💻 Bernardo Adolfo Gómez Montoya

Desarrollador de Software | Ciencia de Datos e IA

¡Bienvenido! Soy un apasionado por la intersección entre el desarrollo de software, la inteligencia artificial y el hardware. Combino más de 10 años de trayectoria en infraestructura técnica con una formación activa y en constante expansión en ciencia de datos, machine learning y arquitectura de software.

Mi Perfil Profesional

🚀 Enfoque Actual

  • NoCountry × ONE Alura Latam / Oracle — Proyecto EnergiAI: Arquitecto de software en una simulación laboral de equipo real, desarrollando una solución de análisis de eficiencia energética (en curso).
  • University of Tokyo (GCI World): Programa de Data Science & AI completado en el Matsuo-Iwasawa Lab — certificado en trámite de emisión. Proyecto final: modelo de predicción de churn sobre dataset combinado a gran escala.
  • Oracle Next Education (Alura Latam): Especialización en Data Science finalizada (339h) — ETL, Machine Learning y análisis estadístico aplicado.

💡 Trayectoria y Filosofía

  • Trayectoria: Experiencia sólida en análisis de sistemas, instrumentación y automatización industrial. Hoy en transición activa hacia el desarrollo de software y la ciencia de datos, integrando el mundo físico (hardware) con el procesamiento inteligente de datos.
  • Filosofía: "Estudiante eterno". Aplicación rigurosa de Clean Code y búsqueda constante de la lógica subyacente en cada algoritmo para crear soluciones escalables.

📊 Formación

  • 🇯🇵 University of Tokyo (GCI World, 2026): Data Science & AI — completado, certificado en trámite.
  • ☁️ Oracle ONE + Alura Latam: Especialización en Data Science — finalizada.
  • 💻 SENA: Tecnología en Análisis y Desarrollo de Software — en curso (Etapa Productiva).
  • 🔢 Universidad de Antioquia: Pregrado en Matemáticas Puras — en pausa desde 2023-2.
  • ⚡ Universidad de Antioquia: Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones — 6 semestres aprobados (según pensum); en pausa desde 2023-2.

🛠️ Tecnologías y Herramientas

  • Ciencia de Datos e IA: Python, Pandas, Scikit-Learn, análisis exploratorio, modelos predictivos, LLMs y agentes de IA.
  • Desarrollo y Arquitectura: APIs REST (Java/Spring Boot), Git, Docker, patrones de diseño, Clean Code, SOLID.
  • Infraestructura: Linux, Windows Server, Oracle Cloud Infrastructure (OCI), bases de datos relacionales y no relacionales.

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