Proyectos

Aplicaciones reales de ciencia de datos orientadas a resolver problemas de negocio.

01

Sistema de tasación de viviendas

Modelo predictivo desarrollado a partir de datos de anuncios inmobiliarios (Idealista), orientado a estimar el valor de mercado de viviendas en función de sus características.

Valoración automática para decisiones de compra, venta e inversión.

Qué hace

  • Estima precios de vivienda con base en variables estructurales y contextuales
  • Permite detectar sobrevaloraciones e infravaloraciones
  • Facilita la toma de decisiones en compra, venta e inversión
Tecnologías
ML · regresión Feature engineering Validación de modelos
02

Sistema de priorización de rellamadas

Sistema predictivo diseñado para aseguradoras con el objetivo de mejorar la conversión de presupuestos mediante la priorización inteligente de clientes.

Priorización más eficiente del seguimiento comercial y mejor enfoque de conversión.

Qué hace

  • Asigna una probabilidad de conversión a cada cliente
  • Permite priorizar llamadas comerciales de forma estratégica
  • Optimiza el tiempo del equipo y aumenta la eficiencia comercial
Tecnologías
Clasificación Análisis de comportamiento Interpretabilidad
03

Clasificación de receptores olfativos y gustativos en artrópodos

Modelo de machine learning desarrollado para clasificar receptores sensoriales en artrópodos a partir de datos biológicos, facilitando el análisis funcional de secuencias.

Automatiza parte del análisis funcional y acelera la identificación de receptores relevantes.

Qué hace

  • Clasifica receptores olfativos y gustativos a partir de características biológicas
  • Apoya la identificación funcional en estudios bioinformáticos
  • Reduce el esfuerzo manual en el análisis de datos genómicos
Tecnologías
ML · biológico Feature extraction Bioinformática Datos ómicos
04

Modelos predictivos en entorno financiero

Desarrollo de modelos de machine learning aplicados a fondos financieros para generar insights accionables.

Patrones invisibles convertidos en señales de inversión.

Qué hace

  • Identifica patrones en datos financieros
  • Apoya la toma de decisiones basada en datos
  • Mejora la capacidad de análisis de inversión
Tecnologías
Series temporales Modelado predictivo Señales de inversión
05

Procesamiento de lenguaje natural en salud

Aplicación de técnicas de NLP sobre historiales clínicos electrónicos para mejorar el análisis de información médica.

Transforma historiales clínicos en información estructurada para su análisis y uso operativo.

Qué hace

  • Extracción de información relevante desde texto clínico
  • Mejora en la estructuración de datos no estructurados
  • Apoyo a procesos de investigación y análisis sanitario
Tecnologías
NLP Regex Texto clínico