Felipe Ruiz Zea
Ingeniero Mecánico y Especialista en Analítica y Ciencia de Datos.
Apasionado por la integración de la ingeniería y la programación analítica.
Acerca de Mí
Ingeniero Mecánico y especialista en analítica y ciencia de datos de la Universidad de Antioquia. Actualmente, me desempeño como Ingeniero Mecánico/Piping en una consultora de ingeniería canadiense, ejecutando proyectos en oil & gas, transición energética y minería.
Me apasiona resolver problemas de ingeniería y la programación en analítica de datos, buscando constantemente integrar estos campos. Esta pasión me llevó a fundar Bunnatek, mi iniciativa empresarial enfocada en analítica de datos e ingeniería, donde he desarrollado proyectos como FunglussApp.
Trayectoria y Proyectos Destacados
Analítica y Ciencia de Datos
Aplicación de modelos estadísticos, machine learning y deep learning para extraer insights y desarrollar soluciones predictivas.
Proyectos Destacados en Analítica:
Ingeniería Mecánica: Experiencia y Proyectos
Aplicación de principios de ingeniería en diseño, simulación y gestión de proyectos en sectores industriales clave.
Experiencia Profesional y Proyectos Relevantes:
Bunnatek (Mi Iniciativa Empresarial)
Fundador & Ingeniero de Datos y Analítica | [Fecha Inicio Bunnatek] – Actualidad
En Bunnatek, mi pasión por la ingeniería y la ciencia de datos convergen para crear soluciones tecnológicas que aportan valor real.
Proyectos Desarrollados en Bunnatek:
Educación y Certificaciones
Formación Académica
Especialización en Analítica y Ciencia de Datos
Universidad de Antioquia, Medellín
Graduado: Enero 2025 | GPA: 4.8/5.0
Tesis: Deep Learning para la predicción de precios de energía usando datos históricos de XM.
Ingeniería Mecánica (Pregrado)
Universidad de Antioquia, Medellín
Graduado: Junio 2023 | GPA: 4.0/5.0
Tesis: Simulación hidráulica y diseño de un sistema de enfriamiento industrial para procesamiento de litio.
Certificaciones Destacadas
- AI Engineering Professional Certificate - IBM
- CAESAR II Training Course
- Applied Data Science: Machine Learning & Statistical Analysis - WorldQuant University
Habilidades Técnicas
Ingeniería Mecánica
Diseño:
Mechanical Design, CAD (Auto-desk Inventor, Fusion 360), CAM, CAE, Planos Técnicos, Prototipado, Presupuestos.
Cálculo y Simulación:
FEA/CFD (ANSYS), Análisis de Esfuerzos en Tuberías (CAESAR II), Análisis de Flujo de Fluidos (AFT Fathom, AFT Arrow).
Ciencia de Datos y Analítica
Lenguajes y Bases de Datos:
Python, FastAPI, SQL, Javascript, React.
Librerías ML & DL:
Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, SciPy.
Big Data & ETL:
Apache Spark, Apache Airflow.
Visualización:
Power BI.
Frontend:
Nociones básicas en JavaScript y React (desarrollo local y web).