Análisis de Datos con IA

Data Science en Producción

Construimos pipelines de datos robustos y modelos predictivos que funcionan en entornos de alta carga. Nada de notebooks que nunca llegan a producción.

Forecasting

Predicción de demanda con ARIMA, Prophet y LSTMs. Backtesting riguroso con métricas de error (MAPE, RMSE) y detección de cambios estructurales.

Churn Prediction

Modelos de clasificación (XGBoost, Random Forest) para predecir cancelaciones. Feature importance explicable y scores de propensión accionables.

Anomaly Detection

Detección de outliers con Isolation Forest y Autoencoders. Alertas en tiempo real sobre transacciones sospechosas o comportamientos anormales.

Recommender Systems

Sistemas de recomendación con collaborative filtering y content-based. A/B testing de algoritmos y optimización de CTR/conversion.

NLP & Text Mining

Procesamiento de lenguaje natural para análisis de sentimiento, clasificación de tickets, extracción de entidades y chatbots con GPT fine-tuning.

Computer Vision

Detección de objetos, clasificación de imágenes y OCR para digitalización de documentos. Modelos YOLO y ResNet deployados en edge.

Price Optimization

Dynamic pricing con reinforcement learning. Simulaciones Monte Carlo para elasticidad de precio y maximización de margen.

Customer Segmentation

Clustering con K-means, DBSCAN y Hierarchical. RFM analysis, customer lifetime value (CLV) y estrategias de retención específicas por segmento.

Real-time Analytics

Procesamiento de streams con Apache Flink/Spark Streaming. Dashboards que actualizan cada 5 segundos con datos de Kafka.

Stack Técnico

Data Engineering

Python (pandas, polars), SQL optimizado, Airflow para orquestación, dbt para transformaciones y Snowflake/BigQuery como warehouse.

ML Frameworks

scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM. MLflow para experimentos y versionado de modelos en producción.

Deployment

Modelos servidos via FastAPI/Flask, containerizados en Docker, deployados en Kubernetes con auto-scaling y blue-green deployment.

Proceso

EDA exhaustivo: entender la distribución, correlaciones y calidad de datos
Feature engineering basado en conocimiento del negocio, no solo feature selection automático
Cross-validation rigurosa con splits temporales (no random) en series de tiempo
Comparación de múltiples algoritmos con métricas alineadas al objetivo de negocio
Interpretabilidad: SHAP values, LIME y feature importance para explicar predicciones
Monitoring en producción: drift detection, data quality checks y retraining automático
A/B testing del modelo vs baseline para medir impacto real en KPIs
Documentación: descripción del modelo, assumptions, limitaciones y casos edge

Proof of Concept

Tomamos una muestra de sus datos y entregamos modelo baseline con métricas en 2 semanas

Proponer PoC

📊 Análisis Avanzado con IA