Asesoría & Consultoría
Ofrecemos dos tipos de servicios personalizados para profesionales en la industria o academia: Consultoría y Asesoría. La Consultoría se centra en ayudar a resolver problemas específicos en períodos relativamente cortos, mientras que la Asesoría se enfoca en la visión general abordando cuestiones más amplias a largo plazo. Tanto nuestra Consultoría como nuestra Asesoría son enfoques personalizados y individuales adaptados a las necesidades específicas de cada uno de nuestros clientes.
Las tarifas comienzan desde 100 EUR/hora; Solicita un presupuesto para información detallada de precios y descuentos.
Las principales áreas en las que ofrecemos nuestra experiencia son las siguientes:
Si ya está inmerso en métodos cuantitativos, probablemente se ha enfrentado a elecciones de pruebas estadísticas para un análisis, métodos de aprendizaje automático para una aplicación, o más en general, con diferentes alternativas de cómo implementar un modelo estadístico.
El campo de la estadística ya es grande y ha crecido exponencialmente con la explosión del uso del aprendizaje automático y la subsiguiente hiper del AI – la buena noticia es que no necesita un doctorado en estadística o informática para beneficiarse de ello. Para eso estamos.
Ya sea que sea un científico que requiere una entrada general de expertos en técnicas cuantitativas, o un profesional que avanza y necesita asistencia con una implementación específica, podemos apoyarlo en la elección, implementación y justificación del uso de sus métodos estadísticos.
¿Cuál es vuestra Estrategia de Datos? ¿Planea utilizar Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Aprendizaje Estadístico, Aprendizaje Automático, Deep Learning o Big Data para alcanzar los objetivos de vuestra entidad?
Si la terminología parece confusa, no estás solo y estás en el lugar correcto para echar luz a la oscuridad; si ya entiende los términos, también entenderá que esta es un área de investigación, aplicación y innovación activa y en constante crecimiento, con pocas empresas que puedan navegarlo todo ella solas.
Podemos ayudarlo a encontrar respuestas a preguntas como:
- De que va es bullicio y si realmente lo necesito?
- ¿Cuáles son las características de los datos que serían útiles para mí?
- ¿Qué tipo de preguntas puedo responder con los datos disponibles?
- ¿Qué tipo de modelos estadísticos lograrán mis objetivos?
- ¿Necesito algoritmos complejos de Aprendizaje Automático o Deep Learning, o no son necesarios?
Independientemente de vuestro ámbito y tamaño de vuestra empresa, departamento o grupo de investigación, podemos ayudarlo a evaluar vuestras necesidades de datos y eligir las herramientas necesarias para aprovechar estas tecnologías.
Para algunas instituciones, una implementación básica (pero sólida) será la forma más eficiente de alcanzar sus objetivos; para otras, es posible que se requieran herramientas de computación de alto rendimiento. La prueba, validación, benchmarking y optimización pueden surgir al final del proceso de implementación de un algoritmo; sin embargo, estas elecciones no deben venir a posteriori – programarde manera reproducible es costoso, consume tiempo y es propenso a errores si no se hace bien. Es importante planificar con anticipación, pensar en estas decisiones y tomarlas de manera oportuna para un proyecto en su conjunto. Las opciones abundan:
- ¿Qué lenguaje de programación es óptimo para mis necesidades?
- ¿Necesito una aplicación de alto rendimiento, o una herramienta básica me servirá?
- ¿Puedo utilizar herramientas y paquetes preexistentes, o debo implementar análisis desde cero?
- ¿Qué frameworks de trabajo e preexisteentes están disponibles; cuáles son los pros y los contras de cada opción?
- ¿Cómo puedo mejorar mi framework? (GPU, paralelización, computación en la nube, optimización de código)
No importa los datos que tengas, estos vienen de algún sistema y se generan de alguna manera; sin embargo, no todos los datos son creados iguales. El diseño experimental es la ciencia detrás de la ciencia; como sugiere el nombre, permite a los investigadores controlar cómo se ven sus conjuntos de datos.
Para los investigadores no experimentales, también es esencial controlar varios aspectos de cómo se genera o recopila, organiza y categoriza los datos - los metadatos son la mitad de los datos y la gestión de datos no es opcional.
Si ya tiene un flujo de datos que se utiliza en vuestra institución, también podemos optimizar y mejorar su generación, preprocesamiento y wrangling de datos en general para su uso futuro con modelos estadísticos, de aprendizaje automático o de inteligencia artificial, así como guiaros a través de la formalización de un Plan de Gestión de Datos que se adapte a sus necesidades.
