Bravo Viñuales Elisa

Elisa Bravo Viñuales es Graduada en Economía por la Universidad de Zaragoza (2017) y posee un Máster en Auditoría por la misma universidad (2020). Ha continuado su formación como Data Scientist especializándose en Python, Machine Learning, estadística y visualización de datos.

Su trayectoria profesional ha evolucionado desde el análisis financiero y la auditoría hacia la ciencia de datos y la investigación en biomecánica y locomoción humana.

Actualmente, se desempeña como Científica de Datos en un equipo de investigación de locomoción humana de la Universidad San Jorge (desde 2023), donde aplica sus conocimientos en Python, estadística avanzada, bases de datos y análisis de datos para el estudio del movimiento humano.

Previamente, trabajó como Analista de Datos en Iberalbion SL (2022 - 2023), desempeñándose en análisis financiero, visualización de datos y SQL.

Su experiencia también incluye roles en auditoría y análisis financiero (2019 - 2021), donde desarrolló competencias en auditorías externas y elaboración de informes financieros. Además, trabajó como Técnico en Control y Análisis de Ventas en BSH Electrodomésticos España, S.A. (2018 - 2019), adquiriendo experiencia en análisis comercial y reporting financiero.

Producción científica

Ha participado en la publicación del artículo científico:

• Concurrent Validity and Relative Reliability of the RunScribe™ System for the Assessment of Spatiotemporal Gait Parameters During Walking, publicado en Sensors (diciembre 2024).

Áreas de especialización e interés

• Ciencia de datos aplicada a la biomecánica y locomoción humana
• Análisis estadístico avanzado y modelos predictivos
• Visualización y tratamiento de grandes volúmenes de datos
• Machine Learning y su aplicación en investigación
• Auditoría y análisis de riesgos en el sector financiero

Su perfil multidisciplinar le permite integrar herramientas tecnológicas de ciencia de datos y estadística en el ámbito de la investigación y el análisis. Desde la manipulación y limpieza de datos hasta la implementación de algoritmos de predicción y visualización de resultados, asegurando un enfoque riguroso, basado en evidencia y orientado a la resolución de problemas.