Ciencia de datos, ML y MLOps

Convertimos tus datos en ventaja competitiva.

Desde análisis exploratorio y dashboards ejecutivos hasta modelos predictivos de machine learning en producción, cubrimos todo el ciclo de datos.

Trabajamos con Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, y operamos pipelines con MLOps (MLflow, Airflow, Vertex AI).

Ya sea que necesites predecir demanda, segmentar clientes, detectar fraude o simplemente entender qué dicen tus datos, te acompañamos desde la pregunta hasta la respuesta en producción.

Soluciones

¿Qué problemas resolvemos?

Cómo trabajamos

PASO

01

Entendimiento del negocio y los datos

Definimos las preguntas clave y evaluamos la calidad de los datos disponibles.

PASO

02

Exploración y análisis

Limpieza, transformación y análisis exploratorio para encontrar patrones.

PASO

03

Modelado y experimentación

Entrenamos y comparamos modelos; elegimos el mejor según métricas de negocio.

PASO

04

Productivización (MLOps)

Desplegamos el modelo con pipelines automatizados, versionado y monitoreo.

PASO

05

Dashboards y entrega de valor

Visualizamos resultados en tableros interactivos para la toma de decisiones.

Respondamos tus preguntas hoy

No siempre. A veces con datos existentes en planillas o un CRM ya podemos generar insights valiosos. Evaluamos qué es viable con lo que tenés hoy.

MLOps es la disciplina que lleva modelos de ML del experimento a producción de forma confiable: automatización de pipelines, monitoreo de drift y reentrenamiento continuo.

Sí. Muchos proyectos arrancan con análisis descriptivo y dashboards en herramientas como Looker Studio, Metabase o Power BI, sin necesidad de modelos predictivos.