Nucleo Analitico
Núcleo-Analítico
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Núcleo-Analítico
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Núcleo-Analítico
Maestros de la Analítica
Maestros de la Analítica
Maestros de la
Analítica
Angie
Angie
Con 20 años de mastery en el diseño y la arquitectura de estructuras complejas, Angie es la Maestra de la Visualización de Datos en Zyliica.
Su rol es crucial: ella traduce el rigor analítico y los modelos predictivos en una respuesta clara y accionable. Angie aplica su experiencia en la forma para diseñar Paneles Narrativos (Dashboards) y User Experiences (UX/UI) que filtran el ruido, asegurando que el Relato Oculto de la data se comunique con elegancia, precisión y autoridad. Ella es el puente que convierte la ciencia en la toma de decisiones ejecutivas.
Con 20 años de mastery en el diseño y la arquitectura de estructuras complejas, Angie es la Maestra de la Visualización de Datos en Zyliica.
Su rol es crucial: ella traduce el rigor analítico y los modelos predictivos en una respuesta clara y accionable. Angie aplica su experiencia en la forma para diseñar Paneles Narrativos (Dashboards) y User Experiences (UX/UI) que filtran el ruido, asegurando que el Relato Oculto de la data se comunique con elegancia, precisión y autoridad. Ella es el puente que convierte la ciencia en la toma de decisiones ejecutivas.
Con 20 años de mastery en el diseño y la arquitectura de estructuras complejas, Angie es la Maestra de la Visualización de Datos en Zyliica.
Su rol es crucial: ella traduce el rigor analítico y los modelos predictivos en una respuesta clara y accionable. Angie aplica su experiencia en la forma para diseñar Paneles Narrativos (Dashboards) y User Experiences (UX/UI) que filtran el ruido, asegurando que el Relato Oculto de la data se comunique con elegancia, precisión y autoridad. Ella es el puente que convierte la ciencia en la toma de decisiones ejecutivas.
Frank
Frank
Con 35 años de systemic mastery, Frank es el Arquitecto Principal de Rigor Financiero y el motor analítico de Zyliica.
Su perfil es una fusión única de Ingeniería Civil (estructura), Finanzas Estratégicas (MBA), y Modelado Predictivo (Máster en Econometría). Esta rara combinación lo convierte en la autoridad final para el Análisis de Riesgo Actuarial y la Inteligencia Forense. Frank garantiza que cada Modelo Predictivo o Análisis Causal no solo sea estadísticamente correcto, sino financiera y legalmente defendible. Él es el responsable de aplicar el máximo rigor científico para hallar la Verdad en los sistemas de más alta complejidad.
Con 35 años de systemic mastery, Frank es el Arquitecto Principal de Rigor Financiero y el motor analítico de Zyliica.
Su perfil es una fusión única de Ingeniería Civil (estructura), Finanzas Estratégicas (MBA), y Modelado Predictivo (Máster en Econometría). Esta rara combinación lo convierte en la autoridad final para el Análisis de Riesgo Actuarial y la Inteligencia Forense. Frank garantiza que cada Modelo Predictivo o Análisis Causal no solo sea estadísticamente correcto, sino financiera y legalmente defendible. Él es el responsable de aplicar el máximo rigor científico para hallar la Verdad en los sistemas de más alta complejidad.
Con 35 años de systemic mastery, Frank es el Arquitecto Principal de Rigor Financiero y el motor analítico de Zyliica.
Su perfil es una fusión única de Ingeniería Civil (estructura), Finanzas Estratégicas (MBA), y Modelado Predictivo (Máster en Econometría). Esta rara combinación lo convierte en la autoridad final para el Análisis de Riesgo Actuarial y la Inteligencia Forense. Frank garantiza que cada Modelo Predictivo o Análisis Causal no solo sea estadísticamente correcto, sino financiera y legalmente defendible. Él es el responsable de aplicar el máximo rigor científico para hallar la Verdad en los sistemas de más alta complejidad.
Liz
Liz
Liz es la Ingeniera Líder de Sistemas Predictivos, una experta de 25 años que domina la fusión de Inteligencia Artificial (IA) y Programación Avanzada.
Su rol es crucial: ella asegura que el rigor analítico de Zyliica se traduzca en una ejecución técnica impecable. Liz es responsable de la construcción de Modelos Predictivos y el diseño de Microservices. Ella garantiza que el Guion Estratégico se implemente con la tecnología más avanzada (platform-native), asegurando que cada solución no solo sea funcional, sino potente, escalable y construida para el futuro.
Liz es la Ingeniera Líder de Sistemas Predictivos, una experta de 25 años que domina la fusión de Inteligencia Artificial (IA) y Programación Avanzada.
Su rol es crucial: ella asegura que el rigor analítico de Zyliica se traduzca en una ejecución técnica impecable. Liz es responsable de la construcción de Modelos Predictivos y el diseño de Microservices. Ella garantiza que el Guion Estratégico se implemente con la tecnología más avanzada (platform-native), asegurando que cada solución no solo sea funcional, sino potente, escalable y construida para el futuro.
Liz es la Ingeniera Líder de Sistemas Predictivos, una experta de 25 años que domina la fusión de Inteligencia Artificial (IA) y Programación Avanzada.
Su rol es crucial: ella asegura que el rigor analítico de Zyliica se traduzca en una ejecución técnica impecable. Liz es responsable de la construcción de Modelos Predictivos y el diseño de Microservices. Ella garantiza que el Guion Estratégico se implemente con la tecnología más avanzada (platform-native), asegurando que cada solución no solo sea funcional, sino potente, escalable y construida para el futuro.
Lolo
Lolo
Lolo es nuestro Activo No Humano más crucial y el Guardián del Protocolo en el Núcleo Analítico.
En Zyliica, la precisión quirúrgica en el Análisis Forense y el Modelado de Riesgo es un requisito absoluto. Lolo, nuestro Schnauzer adoptado, garantiza que el entorno de trabajo mantenga la serenidad y el enfoque necesarios para la ciencia de datos. Él es la prueba palpable de que la inteligencia de élite solo se cultiva en un ambiente de bienestar y rigor, asegurando que cada cálculo se realice con la máxima concentración y sin el burnout de la fábrica.
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Todos Los Derechos Reservados 2025
Descubrimos la verdad que no sabías que necesitabas.
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