Servicios incluidos
- Exploración estadística
- Segmentación
- Pronósticos
- Scoring
- Machine learning supervisado
Datos y analítica
Ciencia de datos y modelos predictivos
La organización dispone de datos, pero todavía no los convierte en pronósticos, segmentos o señales accionables.
Para quién es
Equipos con una pregunta de negocio medible y datos suficientes para evaluar hipótesis o anticipar comportamientos.
Entregables posibles
- Informe exploratorio
- Modelo reproducible
- Métricas de validación
- API o proceso de scoring
- Guía de monitoreo
Resultados esperados
- Mejores pronósticos
- Priorización basada en evidencia
- Riesgos y límites explícitos
Proceso de trabajo
De la necesidad a una capacidad utilizable.
- 01Definir la decisión
- 02Evaluar datos y línea base
- 03Entrenar y validar
- 04Integrar y monitorear
PythonRSQLscikit-learnMLflow
Preguntas frecuentes
Antes de implementar.
No. Primero evaluamos qué puede reutilizarse y solo proponemos cambios cuando aportan valor y reducen riesgo.
Sí. Recomendamos un alcance verificable y una arquitectura que permita evolucionar sin rehacer lo construido.
Sí. Acordamos documentación, accesos, criterios de aceptación y transferencia de conocimiento desde el inicio.