Desata el potencial de tus proyectos de investigación con la ciencia de datos más avanzada

Tras fijar objetivos cuantificables, diseñamos experimentos que nos permitan contrastarlos, apoyándonos en muestreos de calidad. Al garantizar que la recogida de datos y la estadística van de la mano desde el principio, te liberarás de la frustración de lidiar con datos incompletos o desordenados, permitiéndote centrarte en tu investigación.

Una vez recogidos los datos, me aseguro de que estén limpios, completos y estructurados. Así reduzco el tiempo y los recursos necesarios para el análisis posterior, y tú te descargas de tareas tediosas de manipulación de datos.

Realizo un análisis exhaustivo de tus datos utilizando estadística avanzada e inteligencia artificial. En este punto es fundamental obtener respuestas claras y relevantes acerca de tus hipótesis de partida, para que dispongas de una base sólida sobre la que tomar decisiones informadas y estratégicas.

Obtendrás los resultados del análisis a través de informes detallados e interactivos, explicados mediante visualizaciones claras y comprensibles. Comunicar los resultados de esta forma te capacita para compartir tus descubrimientos con colaboradores, socios y clientes, fortaleciendo así tu impacto y reputación.

Finalmente, te ayudo a traducir las respuestas obtenidas en acciones concretas que puedas aplicar en tus proyectos de investigación. Convertir resultados en acciones tangibles te permitirá capitalizar oportunidades, resolver problemas y seguir avanzando hacia nuevas metas de investigación y desarrollo

El pago de proyectos concretos se hace en dos cuotas: la mitad del presupuesto acordado al inicio del proyecto, y la otra mitad tras la sesión de seguimiento.

Por supuesto. De hecho, en algunas empresas, tras terminar un proyecto, me convierto en su experto de datos y trabajo de manera continua con el cliente.

Considero que la habilidad más importante de un analista de datos no es conocer todas las técnicas que existen, sino ser capaz de aprenderlas cuando es necesario. No sé si sabré manejar las técnicas concretas que vayas a necesitar desde el principio, pero sí te aseguro que seré capaz de aprenderlas rápidamente. No porque sea especialmente listo, sino porque me gusta. Aprender ciencia de datos es algo que he hecho siempre por interés personal. ‎‎‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎ ‎‏‏‎‎‎Aún así, como sé que a todos nos gustan las listas, te dejo un resumen de algunas de las técnicas más habituales que utilizo casi diariamente: modelos lineales, modelos mixtos, t-test, ANOVAS y versiones no paramétricas, análisis de supervivencia, análisis de series temporales, análisis multivariante, análisis de imagen, machine learning supervisado y no supervisado y deep learning.

Hago todos los análisis en el entorno de programación R. Lo acompaño de una serie de añadidos que me facilitan las tareas: RStudio para escribir código, Markdown y Quarto para generar informes y Shiny para preparar cuadros de mando interactivos. No obstante, tú no necesitas saber manejar R. Todos los resultados que comparta contigo podrás visualizarlos en cualquier navegador web.

Por supuesto. Aunque mi experiencia como científico haya estado ligada a las ciencias biológicas, estaré encantado de ayudarte con independencia de cuál sea el área en la que trabajes.