Prestamos servicios a empresas o privados a través del sistema de Servicos de Tecnológicos de Alto Nivel (STAN) de CONICET. Ofrecemos los siguientes servicios:

1) Consultoría en análisis de datos, modelado estadístico y ciencia de datos (ST 4448)

Detalles: Construcción, resolución e interpretación de modelos probabilísticos. Se utilizan herramientas de análisis de datos y machine learning. Entre las tareas se encuentran:

• Creación de modelos Bayesianos ajustados a problemas particulares.
• Evaluación de metodologías de análisis de datos en uso.
• Integración de nuevas herramientas de ciencias de datos a flujos de trabajo pre-existentes.
• Interpretación de resultados, re-evaluación de análisis y asesoría en divulgación de resultados.

Metodología: Los modelos Bayesianos son implementados usando principalmente las librerías de Python PyMC y ArviZ. La flexibilidad de las herramientas de modelado permite capturan la estructura de los datos, por ejemplo mediante jerarquías, y el conocimiento previo del dominio. En caso de ser necesario las librerías usadas se pueden adaptar para permitir entre otras demandas la escalabilidad de las inferencias. Además del modelado probabilístico, se posee la capacidad de aplicar otras formas de modelado incluyendo el modelado matemático, simulaciones computacionales y técnicas de Machine Learning.

2) Capacitación en Programación Científica con Python (ST 4360)

Detalles: Dictado de cursos referentes a programación científica usando el lenguaje de programación Python y las librerías asociadas al mismo. Las capacitaciones podrán incorporar los siguientes tópicos:

• Introducción al lenguaje de programación Python.
• Invocación de funcionalidades de programas externos.
• Integrar aplicaciones (o scripts) en distintos lenguajes.
• Librerías de Programación Científica del ecosistema Python (Numpy, Scipy, Pandas Matplotlib, etc.).

Metodología: Capacitación en Python basado en problemas y centrado en el solicitante. Para esto se utilizan herramientas del ecosistema Python tales como Jupyter Notebooks, IDEs, librerías científicas como Numpy o Matplotlib, entre otras.