Modelado y Análisis

Modelado Matemático y Machine Learning Link to heading

Desarrollamos modelos de Machine Learning y simulaciones Monte Carlo para resolver problemas complejos que requieren análisis cuantitativo, predicción u optimización en entornos reales, con foco en despliegue en producción e impacto de negocio en dominios como finanzas, apuestas deportivas y plataformas SaaS.

Nuestra Experiencia Link to heading

Tenemos experiencia comprobada en aplicaciones financieras de bolsa y apuestas deportivas, donde la precisión y la velocidad son fundamentales. Esta experiencia nos permite desarrollar modelos robustos para cualquier dominio que requiera análisis cuantitativo.

Qué hacemos Link to heading

  • Monte Carlo y análisis de riesgo

    • Simulaciones para pricing de derivados y apuestas deportivas
    • Análisis de riesgo (VaR, escenarios what‑if)
    • Optimización de estrategias bajo incertidumbre

  • Machine Learning aplicado al negocio

    • Modelos de forecasting para finanzas y e‑commerce
    • Detección de fraude y anomalías
    • Sistemas de recomendación y optimización de precios

  • Optimización matemática y combinatoria

    • Optimización de portfolios con restricciones
    • Problemas de rutas, asignación y scheduling
    • Modelos de programación entera y heurísticas cuando es necesario

  • Análisis de datos y dashboards

    • EDA y visualización de datos complejos
    • Diseño de pipelines de datos (ETL)
    • Dashboards y herramientas para decisiones del día a día

Casos de Uso por Industria Link to heading

Finanzas

  • Pricing de derivados con Monte Carlo
  • Value at Risk (VaR) calculations
  • Portfolio optimization con constraints
  • Fraud detection con ML
  • Credit scoring models

E-commerce y Retail

  • Demand forecasting
  • Price optimization
  • Customer churn prediction
  • Inventory optimization
  • Recommendation systems

Logística y Supply Chain

  • Route optimization
  • Inventory management
  • Demand forecasting
  • Resource allocation
  • Simulation de disruptions

Gaming y Apuestas

  • Odds calculation con Monte Carlo
  • Player behavior prediction
  • Risk management
  • Fraud detection
  • Real-time pricing

Petróleo y gas (Oil & Gas)

  • Simulación de yacimientos y análisis de incertidumbre
  • Análisis PVT (presión, temperatura, viscosidad) y modelado de propiedades de fluidos
  • Optimización de operación de producción (fondo de pozo, bombas electrosumergibles - ESP, tuberías, separador)
  • Modelos numéricos, calibración y escenarios what‑if

Stack tecnológico (cuando importa) Link to heading

  • R R: para análisis estadístico, prototipos y notebooks compartidos
  • Python Python: para análisis, prototipos y notebooks compartidos
  • C++, Go y Rust para modelos en producción de alto rendimiento
  • Herramientas de orquestación y cómputo distribuido cuando el volumen de datos lo exige
  • Dashboards con Grafana o soluciones a medida cuando se necesitan vistas operativas

Tecnologías principales: R Python

Nuestro Proceso Link to heading

1. Problem Definition

  • Entendemos el problema de negocio
  • Definimos métricas de éxito
  • Evaluamos feasibility y ROI esperado

2. Data Exploration

  • Análisis exploratorio de datos disponibles
  • Identificación de data quality issues
  • Feature engineering inicial

3. Model Development

  • Desarrollo iterativo de modelos
  • Validación con cross-validation apropiada
  • Tuning de hyperparameters
  • Análisis de trade-offs (accuracy vs interpretability vs performance)

4. Production Deployment

  • Modelo en producción con monitoring
  • A/B testing cuando es apropiado
  • Retraining pipeline automatizado
  • Documentation completa

¿Por qué nuestro enfoque es diferente? Link to heading

Pragmatismo sobre hype No usamos deep learning cuando una regresión lineal es suficiente. Priorizamos soluciones que funcionen en producción, no papers académicos.

Performance matters Nuestros modelos corren en producción con latencias < 100ms cuando es necesario. Optimizamos para performance real, no solo para accuracy.

Interpretabilidad Entendemos que los modelos no solo deben predecir bien, sino ser explicables. Priorizamos interpretability cuando el caso de uso lo requiere.

Production-ready No hacemos notebooks de Jupyter y nos vamos. Deployamos modelos en producción con monitoring, alerting y retraining automatizado.

Ejemplos de Proyectos Link to heading

Sistema de pricing dinámico para apuestas deportivas

  • Modelo: Monte Carlo simulation + ML para odds adjustment
  • Latencia: < 50ms para pricing en tiempo real
  • Resultado: 15% reducción en risk exposure

Demand forecasting para e-commerce

  • Modelo: Ensemble de ARIMA + XGBoost + LSTM
  • Accuracy: MAPE < 8% en forecast de 30 días
  • Resultado: 25% reducción en stock-outs

Portfolio optimization para fund manager

  • Modelo: Mean-variance optimization con Monte Carlo para VaR
  • Constraints: Regulatory + client-specific
  • Resultado: 12% mejora en Sharpe ratio vs benchmark

¿Cuándo necesitas modelado? Link to heading

  • Tienes datos y quieres extraer insights o predicciones
  • Necesitas tomar decisiones bajo incertidumbre
  • Requieres optimizar recursos o procesos
  • Quieres automatizar decisiones que actualmente son manuales
  • Necesitas cuantificar riesgo o uncertainty

Contáctanos para discutir tu caso.