Santiago de Chile

Ecosistema Moodle · ML · Automatización

Actualmente en SER-CAP: realizo instalaciones fotovoltaicas y estoy levantando la plataforma Moodle para sus capacitaciones. Integro machine learning y APIs, n8n para ETL hacia bases de datos, Power BI para dashboards y sitios web con carrito con recomendaciones.

ML & APIs Moodle & EdTech n8n & ETL Power BI

Sobre mí

Egresado de Ingeniería en Biotecnología orientado a productos digitales y analítica. Trabajo en SER-CAP realizando instalaciones FV y diseñando un ecosistema de e-learning: Moodle + n8n (ETL a DB) + modelos de ML expuestos por API + dashboards en Power BI. Mi objetivo es orquestar un flujo de datos a decisiones (captura → transformación → predicción → visualización). A futuro, quiero conectar esto con biotecnología, energía e IoT (Node-RED, sensores) para control y optimización de procesos.

Proyectos (por hacer)

Plan 2025–2026

Moodle SER-CAP · MVP de plataforma

Instalación/configuración de Moodle para capacitaciones: cursos, roles y permisos, políticas de backup y exportación de logs para analítica.

Moodle Linux PostgreSQL/MySQL
Resultados (piloto)
  • Instalación operativa con estructura inicial de cursos y roles validados (admin, docente, estudiante).
  • Backups automáticos diarios configurados; restore probado end-to-end (objetivo ≤ 10 min).
  • Logstore habilitado y exportación semanal de actividad (CSV) lista para ETL.
Reflexión

Priorizamos resiliencia y trazabilidad antes de escalar funcionalidades. La mayor fricción estuvo en permisos y mapeo de logs; lo resolvimos con una taxonomía mínima de cursos/roles y un checklist de restauración. Siguiente paso: conectar ETL n8n → DB y definir estándares de calidad de datos.

ETL Moodle → DB con n8n

Automatización en n8n para extraer, limpiar y cargar (ETL) logs de Moodle a una base de datos, habilitando analítica y servicios de recomendación.

n8n REST/CSV PostgreSQL
Resultados (piloto)
  • Workflow n8n con scheduler (24 h) que extrae, limpia y carga eventos a PostgreSQL.
  • Esquema normalizado (usuarios, cursos, eventos, resultados) con control de versiones.
  • Registro de ejecuciones y alerta en caso de fallos (notificación por correo).
Reflexión

Los datos presentaron inconsistencias (nombres/IDs), por lo que adoptamos un mapeo incremental y reglas de validación simples. Dejamos una base observable y alertable que reduce tiempo de diagnóstico. Siguiente paso: publicar vistas para Power BI y exponer métricas al recomendador.

Recomendador v1 (popularidad/recencia)

Servicio de sugerencias para contenidos/cursos usando popularidad y recencia como señales iniciales. Base para evolucionar a filtrado colaborativo.

Python FastAPI Docker
API (pronto)
Resultados (piloto)
  • API /recommend lista para Top-N por usuario/curso; latencia objetivo P95 < 300 ms.
  • Señales iniciales: popularidad (interacciones globales) y recencia (actividad reciente).
  • Telemetría básica para CTR/engagement de sugeridos.
Reflexión

Partimos con un enfoque simple y explicable para acelerar el despliegue y recolectar señales de uso. La lección clave es separar servicio y feature flags para iterar sin romper la interfaz. Próximo hito: añadir similitud de ítems y evaluar un colaborativo ligero.

Experiencia reciente

SER-CAP — Instalaciones FV & Plataforma Moodle

2025–actual

Instalaciones y mantenciones FV (montaje, DC/AC, QA, puesta en marcha) y levantamiento de Moodle para capacitaciones.

  • Estructura de cursos, roles y respaldos.
  • Exportación de logs y pipeline ETL con n8n (en curso).
  • Base para recomendaciones y dashboards en Power BI.

Kütral-Clima — Ayudante de instalaciones

2024–2025

Instalaciones y mantenciones FV residenciales: montaje, conexionado DC/AC, QA y puesta en marcha.

Educación

Universidad de Santiago de Chile (USACH)

2015–2021

Ingeniería en Biotecnología.

Bootcamp FV · SER-CAP

2024

Instalación y Mantención de paneles solares fotovoltaicos (62 h).

Especialización en Machine Learning

2025

Proyectos académicos en consolidación pública.

Habilidades

Técnicas

Moodle n8n ETL / Bases de datos Python (pandas, scikit-learn) APIs (FastAPI) Docker/Contenedores Power BI HTML/Bootstrap

Blandas

Comunicación Trabajo en equipo Organización Seguridad y calidad Aprendizaje continuo

Contacto

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