Maestro en Ciencias en Estadística
Alexis Caballero Souza
Alexis Caballero Souza es Licenciado en Matemáticas Aplicadas y Maestro en Ciencias con especialidad en Estadística. Con más de 11 años de experiencia liderando equipos de analítica y ciencia de datos, ha desempeñado cargos estratégicos en grandes instituciones nacionales. Actualmente es CEO de Strawberry Digital Marketing y colabora como profesor en el Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (Machine Learning) de Soluciones Oportunas de Capital Humano (SOCH), donde comparte su experiencia en modelado estadístico, machine learning y toma de decisiones basada en datos.
Sobre Alexis
Alexis Caballero Souza es Licenciado en Matemáticas Aplicadas por el ITAM y Maestro en Ciencias con especialidad en Estadística por la University of Warwick, grado obtenido con honores. A lo largo de más de una década, ha liderado equipos de ciencia de datos, desarrollando soluciones innovadoras para problemas complejos en sectores como la banca, los seguros, el marketing digital y las fintech.
Ha ocupado puestos clave como director de equipos de ciencia de datos, diseñando modelos de predicción, segmentación, lealtad y prevención de fraude. Ha liderado la estrategia integral de datos en el sector fintech, abarcando desde ingeniería y business intelligence hasta cumplimiento regulatorio. Actualmente dirige una agencia de marketing digital especializada en la aplicación de ciencia de datos, donde integra soluciones analíticas en estrategias para diversos sectores.
Además de su experiencia en el ámbito corporativo, Alexis se ha distinguido por su habilidad para traducir el conocimiento técnico en soluciones prácticas y de impacto. Ha desarrollado modelos pioneros que han generado ahorros y mejoras significativas en la eficiencia operativa de las organizaciones en las que ha trabajado.
Como parte de su compromiso con la formación de nuevos talentos, actualmente colabora con Soluciones Oportunas de Capital Humano como profesor del Diplomado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (Machine Learning), donde guía a los participantes en el desarrollo de habilidades analíticas aplicadas al entorno profesional, promoviendo el pensamiento crítico, la innovación y la excelencia técnica.
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