Ciencia de Datos
Ciencia de datos aplicada: investigación, modelado y experimentación para resolver problemas de negocio
¿Qué incluye este servicio?
Data Science no es "análisis de datos avanzado": es una disciplina que combina método científico, programación y conocimiento de negocio para experimentar, hipotetizar y validar soluciones de alta complejidad. Nuestros data scientists trabajan como equipo embebido con tu negocio: formulamos hipótesis, las probamos con modelos, medimos impacto y escalamos lo que funciona.
Metodología
Framing del problema como hipótesis científica testeable
Diseño experimental con grupos de control donde aplica (A/B testing)
Exploración estadística profunda y detección de sesgos
Modelado iterativo: benchmark → ML avanzado → ensembles → validación
Documentación reproducible (notebooks, MLOps, code review)
Qué recibes
Protocolo de investigación con hipótesis, métricas y criterios de éxito
Notebooks completos con análisis, modelos y visualizaciones
Reporte ejecutivo (50-80 páginas) con hallazgos y recomendaciones
Modelo productivo (si aplica) con API y documentación técnica
Presentación para equipo directivo (30 slides)
Soporte 60 días + 1 revisión de modelo post-despliegue
Retail regional redujo 31% su inventario obsoleto con un sistema de data science que predecía demanda granular por SKU × tienda × semana. Recuperó $22M MXN en 6 meses.
Aplicaciones por industria
bienes raices
Modelos de valuación automatizada (AVM), clustering de compradores por comportamiento, análisis de texto de descripciones de propiedades y scoring de leads.
concreto
Optimización de mix de productos, modelos de scheduling de entregas, clustering de clientes por patrón de consumo y detección de fraude en pedidos.
construccion
Estimación de presupuestos con ML, detección de desviaciones de obra, análisis de productividad por cuadrilla y clasificación automática de documentos.
restaurantes
Recomendadores de menú, optimización de rutas de delivery, detección de fraude en pedidos y análisis de sentimiento de reseñas de clientes.
industrial
Mantenimiento predictivo, optimización de producción, calidad asistida por visión por computadora y análisis de cadena de suministro.
Data Science por ciudad
Contexto local + datos regionales + casos específicos de data science en las principales plazas de México.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre data science y análisis de datos?
El análisis de datos responde preguntas conocidas con técnicas establecidas. Data science formula y responde preguntas nuevas usando método científico + ML. Data science es más adecuado para problemas abiertos y no estructurados.
¿Necesito un equipo técnico para usar los resultados?
Depende del entregable. Si es un dashboard o reporte, no. Si es un modelo productivo, sí conviene tener al menos un ingeniero de datos para mantenimiento. Ofrecemos soporte y capacitación.
¿Trabajan con nuestros datos internos o necesitamos exponerlos?
Trabajamos con acuerdos de confidencialidad y en tu infraestructura si lo prefieres. Para datos ultra-sensibles, podemos operar dentro de tu VPC/servidor sin que los datos salgan.
¿En qué ciudades ofrecen Data Science?
Teseo Data Lab opera en 9 ciudades estratégicas de México: Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey (próximamente), Querétaro, Pachuca, Puebla, Mérida, Los Cabos, Puerto Vallarta y Baja California. Cada ciudad tiene una página dedicada con contexto local y casos específicos.
¿Cuánto cuesta Data Science?
La inversión para Ciencia de Datos es de $220K - $400K MXN. El precio final depende del alcance específico del proyecto. Incluye Protocolo de investigación con hipótesis, métricas y criterios de éxito, Notebooks completos con análisis, modelos y visualizaciones, Reporte ejecutivo (50-80 páginas) con hallazgos y recomendaciones. Entrega en 20-30 días hábiles.
¿Listo para aplicar Data Science en tu empresa?
Agenda un diagnóstico gratuito. Evaluamos tu caso y te compartimos un plan de acción concreto, sin compromiso.