Ciencia de datos
Experiencia técnica específica.
Estadística
Probabilidad, Pruebas estadísticas, Pruebas de hipótesis
Análisis de datos exploratorios.
imputación, PCA, t-SNE
Análisis de red
redx
Clustering
K-medias, K-medioides, GMM, DBSCAN
Clasificación/regresión
Regresión multilineal y logística, KNN, Random Forest, LightGBM, XGBoost
Serie temporal
(S)ARIMA, LSTM, (Neuro)profeta, mSSA
Aprendizaje profundo
ANNs, CNNs, GNNs
Sistemas de recomendación
ALS, SVT, matrix factorisation
Paquetes
statsmodels, scikit-learn, tensorflow, keras
Lenguajes de programación
Python, R
Ejemplos de trabajos del ámbito académico y de la vida real
A continuación, se presentan algunos ejemplos académicos y reales que ilustran el trabajo que podemos realizar. Si bien la mayor parte de nuestro trabajo es confidencial, en algunos casos nuestros clientes nos permiten publicar los resultados de nuestro trabajo. Encontrará ejemplos de casos de uso estándar de ciencia de datos. En la mayoría de los casos, proporcionamos el código a través de GitHub.