Bodega de datos para inteligencia institucional
Sistema de inteligencia de datos para una universidad pública, sobre arquitectura medallón, como columna vertebral de la toma de decisiones.
Ver arquitectura →Diseño y construyo sistemas de datos y machine learning de extremo a extremo, con 15 años de experiencia en analítica de datos de educación superior — en entornos reales, con presupuestos ajustados, datos sensibles y sistemas heredados.
El mismo principio que uso para construir bodegas de datos define cómo abordo cualquier problema: refinar la información por capas hasta que sea confiable y accionable.
Extracción sobre bases legadas, APIs y archivos sin documentar. Los datos entran tal como existen, sin perder trazabilidad.
→Limpieza, validación de calidad y modelado. Aquí los datos se vuelven consistentes, verificables y seguros de usar.
→Métricas, modelos de ML e inferencias listas para el negocio. La capa sobre la que se toman decisiones reales.
// arquitectura medallón · orquestada con Apache Airflow · calidad validada en cada capa
Soy magíster en Investigación Operativa y Estadística y candidato a Doctorado en Ingeniería, línea Ciencias de la Computación, con 15 años de experiencia en analítica de datos de educación superior. Trabajo en la intersección entre la ingeniería de datos, el machine learning y la toma de decisiones, liderando procesos de analítica e inteligencia institucional, donde diseño y construyo la infraestructura de datos que convierte fuentes dispersas en decisiones fundamentadas.
Mi investigación doctoral se centra en arquitecturas de redes neuronales tipo Transformer en el dominio complejo — la línea de trabajo que dio origen a Phaseper (2025), publicado en IEEE Access, mi principal aporte académico hasta la fecha.
Lo que me distingue no es solo el stack, sino dónde lo aplico: entornos reales con restricciones reales — presupuestos ajustados, normativa de protección de datos y sistemas heredados sin documentación. Sé llevar un sistema desde la extracción caótica hasta un modelo en producción, cuidando la calidad y la privacidad en cada paso.
Estoy abierto a consultoría, proyectos freelance y colaboraciones en datos, ML e IA aplicada.
Bodegas de datos por capas, pipelines orquestados y flujos de calidad reproducibles.
Modelos predictivos y de series de tiempo con validación rigurosa y despliegue en producción.
Sistemas RAG y orquestación de LLMs locales, con protección de datos sensibles por diseño.
Estadística, investigación operativa y diseño de indicadores para decisiones institucionales.
Sistemas construidos de principio a fin, la mayoría bajo restricciones reales de presupuesto, privacidad e infraestructura heredada.
Sistema de inteligencia de datos para una universidad pública, sobre arquitectura medallón, como columna vertebral de la toma de decisiones.
Ver arquitectura →Consulta en lenguaje natural sobre indicadores institucionales, con enrutamiento inteligente entre fuentes y sin exponer datos sensibles.
Ver arquitectura →Modelos de deserción, rendimiento y forecasting integrados como parte del pipeline, no como scripts aislados.
Leer detalles →Proyecto propio: arquitectura modular para backtesting y estrategias basadas en machine learning.
Ver repositorio →Publicaciones, divulgación, docencia y registros de software — el trabajo académico detrás de la práctica profesional.
Délany Ramírez del Río, Jose A. Jaramillo-Villegas — IEEE Access
Propone Phaseper, una arquitectura Transformer de valores complejos que incorpora magnitud y fase del espectrograma de voz, logrando tasas de error de palabra competitivas o mejores que modelos reales, con mejoras notables en audio ruidoso o reverberante.
Délany Ramírez del Río, Ana María López Echeverry, Diana Carolina Acevedo, Diana María Rodríguez-Herrera, Gilberto Vargas Cano, Isabel Redondo Ramírez, Juan Diego Gallego Gómez, Juan Manuel Velásquez Isaza, Luis Enrique Isaza Velásquez, Margarita Isaza Velásquez, Paula Andrea Villa Sánchez, Viviana Lucía Barney Palacín, Yaffa Nahir Ivette Gómez Barrera — Editorial UTP
Libro resultado de investigación que documenta las experiencias y lecciones aprendidas en la implementación del Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico (CIDT) de la Universidad Tecnológica de Pereira entre 2014 y 2017.
Délany Ramírez del Río, José Adalberto Soto-Mejía, Rafael Ricardo Rentería-Ramos — Revista Investigación Operacional, Vol. 39, No. 2
Presenta el diseño de un modelo de dinámica de sistemas para estudiar las características socioeconómicas y sociodemográficas de la población de primera infancia, infancia y adolescencia en Pereira, como insumo para el diseño de políticas de atención.
Participación como ponente en el encuentro nacional del Sistema Universitario Estatal, realizado en la Universidad de Córdoba, Montería.
Ponencia sobre los determinantes de la deserción temprana, presentada en la Universidad de La Guajira.
Ponencia sobre un tablero académico de apoyo a la gestión de la deserción y el egreso exitoso, presentada en la Universidad del Quindío.
Ponencia y paper sobre un modelo de desempeño relativo entre las pruebas Saber 11 y Saber Pro para evaluar la calidad institucional.
Participación como ponente en el simposio inaugural de ciencia de datos de la Universidad Tecnológica de Pereira.
Ponencia sobre herramientas de software libre aplicadas a la ciencia de datos, presentada en la Universidad Industrial de Santander.
Participación como conferencista en la convención virtual de egresados de la Universidad Tecnológica de Pereira.
Participación como ponente en el encuentro nacional de gestión universitaria del SUE, en la Universidad del Cauca.
Participación como ponente en el encuentro sobre nuevas tendencias en gestión universitaria, en la Universidad del Valle.
Asistencia como participante al encuentro de gestión universitaria realizado en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.
Maestría en Sistemas Integrados de Gestión de la Calidad · Universidad Tecnológica de Pereira
Maestría en Administración de Empresas · Universidad Tecnológica de Pereira
Maestría en Investigación Operativa y Estadística · Universidad Tecnológica de Pereira
Dirección Nacional de Derecho de Autor · Autor
Formación continua, curada, en las áreas más relevantes para el trabajo con datos y modelos.
Fundamentos de MLOps — Universidad Tecnológica de Pereira · 2025
Data Science for All (DS4A) - Graduado con honores — Correlation One / MinTIC · 2020
Oxford Placement Test (C1) — Oxford University Press · 2026
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