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 principales áreas en las que ofrecemos nuestra experiencia son las siguientes:
¿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.
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.
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 ciencias de la computadora para beneficiarse de esto, eso es para lo que estamos aquí.
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.
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)