01 · CIENCIA DE DATOS · ML

Datos convertidos en
decisiones que se pueden
defender con números.

Diseñamos y operamos modelos predictivos reproducibles para empresas, instituciones y proyectos de investigación. Del dato crudo al hallazgo accionable — cada paso versionado, cada parámetro declarado, cada resultado verificable por terceros.

▰ SERVICE SPEC · v.2026
DisciplinaPredicción · Clasificación · Series de tiempo
SectoresEmpresa · Sector Público · Investigación
OutputsModelo + reporte técnico + código versionado
Reprod.100% reproducible (MLflow / DVC)
Tiempo2–8 semanas según escala
CumpleTrazable · auditable · explicable
CAPACIDADES

Lo que entregamos.

Seis líneas de trabajo aplicadas a problemas reales donde la calidad del análisis determina la calidad de la decisión: negocios, operaciones, sector público e investigación.
CAP · 01

Modelos predictivos

Forecasting, scoring y clasificación con LightGBM, XGBoost y redes neuronales. Métricas declaradas, validación cruzada rigurosa, sin data leakage.

CAP · 02

Series de tiempo

ARIMA, Prophet, LSTM. Predicción de demanda, ventas y KPIs operativos con intervalos de confianza explícitos.

CAP · 03

Detección de anomalías

Isolation Forest, autoencoders y modelos estadísticos. Identificación de fraude, fallas de equipo y comportamientos atípicos.

CAP · 04

NLP en español

Clasificación de texto, análisis de sentimiento y extracción de información en documentos, reseñas y formularios.

CAP · 05

Clustering y segmentación

K-means, DBSCAN, modelos de mezcla. Segmentación de clientes, productos y territorios con interpretación accionable.

CAP · 06

MLOps y producción

Pipelines versionados con MLflow, DVC y Docker. Monitoreo de drift y reentrenamiento programado. El modelo no muere en el notebook.

PROCESO

Del problema al modelo,
en cuatro pasos auditables.

Cada fase produce un artefacto firmado y versionado: ningún paso queda implícito.
PASO 01

Definición del problema

Traducimos la pregunta de negocio a una hipótesis modelable. Métricas de éxito acordadas antes de tocar datos.

PASO 02

Datos & features

Limpieza, transformación, feature engineering. Calidad declarada en cada paso.

PASO 03

Modelado & validación

Múltiples modelos comparados con la misma vara. Sin trampas de validación, sin data leakage.

PASO 04

Producción & monitoreo

Modelo desplegado, monitoreado contra drift y reentrenable. Código y datos versionados para auditoría.

CASOS DE USO

Donde aplicamos esto.

Tres dominios donde los modelos ya están generando valor — distintos en industria, idénticos en exigencia técnica.
USO · RETAIL

Forecast de demanda

Modelo de predicción semanal de ventas por SKU y punto de venta. Reducción de quiebres de stock y merma con reposición anticipada.

USO · FINANZAS

Scoring de riesgo crediticio

Clasificador de riesgo con variables comportamentales y transaccionales. Explicable para regulador, desplegable en producción.

USO · OPERACIONES

Mantenimiento predictivo

Detección anticipada de fallas en equipamiento a partir de series de tiempo de sensores. Reducción de paradas no planificadas.

STACK TÉCNICO

Herramientas que usamos.

Open source primero. Estándares de la industria, no soluciones cerradas. El cliente recibe código, no una caja negra que solo nosotros podemos mantener.
Python
pandas · polars
scikit-learn
LightGBM · XGBoost
PyTorch · TensorFlow
Prophet · statsmodels
SHAP · LIME
MLflow · DVC
FastAPI
PostgreSQL · dbt
Docker
Jupyter · Git
EXPLORAR

Otras soluciones.

Nuestras cinco áreas se cruzan con frecuencia. Un modelo predictivo suele requerir una plataforma de datos y un dashboard encima.
CONTACTO

¿Tiene un problema que
los datos pueden resolver?

Cuéntenos el desafío. Le respondemos con un plan técnico — tiempos, costos, herramientas y entregables — en menos de 24 horas.