Propuesta Detallada de Servicios

A continuación, se presenta un portafolio completo de los servicios ofrecidos, diseñados para apoyar a estudiantes, docentes, investigadores y organizaciones en todas las fases del proceso de investigación y análisis de datos.

Categoría 1: Asesoría en Diseño y Planificación de la Investigación

Servicios enfocados en la etapa previa a la recolección de datos, crucial para garantizar la validez y confiabilidad de cualquier estudio.

Formulación y Refinamiento de Preguntas de Investigación: Ayuda para traducir una idea en una pregunta investigable y medible.
Definición de Hipótesis: Asesoría en la correcta formulación de hipótesis estadísticas nulas y alternativas.
Selección de la Metodología de Investigación: Orientación sobre el enfoque adecuado (experimental, cuasi-experimental, observacional, etc.).
Cálculo del Tamaño de Muestra: Determinación del número de participantes necesarios para obtener resultados significativos (análisis de poder a priori).
Diseño de Muestreo: Asesoría en la selección de la técnica apropiada (aleatorio simple, estratificado, por conglomerados, etc.).
Diseño de Instrumentos: Creación, validación y revisión de encuestas, cuestionarios y escalas de medición para evitar sesgos.
Diseño de Experimentos (DOE): Optimización de procesos para áreas de ingeniería y ciencias mediante diseños factoriales, en bloques, etc.
Elaboración del Plan de Análisis Estadístico: Redacción de la sección metodológica para proyectos, tesis o propuestas de investigación.

Categoría 2: Gestión y Preparación de Datos

Servicios enfocados en el manejo, la calidad y la estructuración de los datos para asegurar un análisis eficiente y preciso.

Diseño y Estructuración de Bases de Datos: Asesoría sobre la organización óptima de datos.
Digitación y Tabulación de Datos: Servicio de entrada de datos desde formatos físicos a un entorno digital.
Limpieza y Depuración de Datos (Data Cleaning): Detección y manejo de datos atípicos (outliers) y tratamiento de datos faltantes (missing values).
Transformación y Creación de Variables: Normalización, recodificación y creación de variables compuestas.
Fusión y Combinación de Bases de Datos: Integración de información de diferentes fuentes.

Categoría 3: Análisis Estadístico y Modelamiento

Sub-Categoría 3.1: Análisis Descriptivo y Exploratorio

Análisis Descriptivo Univariado: Tablas de frecuencias, medidas de tendencia central, dispersión y posición.
Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Resumen y visualización de características principales.
Elaboración de Gráficos Estadísticos: Histogramas, boxplots, gráficos de dispersión, etc.
Análisis de Correlación: Medición de asociación (Pearson, Spearman).

Sub-Categoría 3.2: Análisis Inferencial y Pruebas de Hipótesis

Pruebas de Hipótesis: Pruebas t, pruebas Z.
Análisis de Varianza (ANOVA): De un factor, factorial, medidas repetidas.
Pruebas no Paramétricas: U de Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Chi-cuadrado.
Análisis de Regresión Lineal Simple y Múltiple.
Análisis de Tablas de Contingencia: Prueba de independencia Chi-cuadrado.

Sub-Categoría 3.3: Modelamiento Estadístico Avanzado y Multivariado

Modelos Lineales Generalizados (GLM): Regresión Logística, Regresión de Poisson.
Análisis Multivariado: PCA, Análisis Factorial, Clustering.
Análisis de Supervivencia: Kaplan-Meier, Regresión de Cox.
Análisis de Series de Tiempo: Modelos ARIMA, pronósticos.
Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM).
Modelos Mixtos o Jerárquicos.

Sub-Categoría 3.4: Servicios Especializados por Disciplina

Bioestadística: Ensayos clínicos, estudios epidemiológicos.
Psicometría: Validación de pruebas, Alfa de Cronbach, TRI.
Econometría: Datos de panel, variables instrumentales, GARCH.
Control Estadístico de Procesos (CEP): Gráficos de control, Cp, Cpk.
Geoestadística y Análisis de Mercados.

Categoría 4: Ciencia de Datos, Machine Learning e IA

Servicios enfocados en modelos predictivos, automatización y análisis de datos no estructurados para la toma de decisiones estratégicas.

Sub-Categoría 4.1: Ingeniería y Arquitectura de Datos

Diseño de Arquitecturas de Datos para IA.
Desarrollo de Pipelines de Datos (ETL/ELT).
Asesoría en Plataformas Cloud (AWS, GCP, Azure).
Contenerización de Modelos (Docker/Kubernetes).

Sub-Categoría 4.2: Modelamiento Avanzado con Machine Learning

Modelos de Clasificación y Regresión Avanzada (XGBoost, Random Forest).
Detección de Anomalías.
Sistemas de Recomendación.
Ingeniería de Características (Feature Engineering).

Sub-Categoría 4.3: Servicios Especializados de IA

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Análisis de sentimientos, chatbots.
Visión por Computadora: Clasificación de imágenes, detección de objetos.
Análisis con Deep Learning: Redes Neuronales (RNN, CNN).

Sub-Categoría 4.4: Estrategia, Despliegue y Gobernanza de IA

Asesoría en Estrategia de IA y ROI.
MLOps (Machine Learning Operations).
Ética y Auditoría de Algoritmos (IA Responsable).

Categoría 5: Comunicación y Visualización de Resultados

La clave para que el análisis de datos genere un impacto real es una comunicación clara y efectiva de los hallazgos.

Elaboración de Informes Estadísticos: Redacción de informes técnicos y resúmenes ejecutivos.
Interpretación de Resultados: Sesiones para explicar el significado de los hallazgos de forma clara y sencilla.
Desarrollo de Dashboards Interactivos: Creación de tableros en R Shiny, Power BI o Tableau.
Generación de Infografías y Presentaciones Efectivas.

Categoría 6: Capacitación y Formación

Fomentamos la cultura de datos a través de la transferencia de conocimiento, empoderando a personas y equipos con habilidades analíticas.

Cursos y Talleres de Software Estadístico: Formación en SPSS, R, Python, Stata y Excel.
Talleres Temáticos Especializados: Cursos cortos enfocados en temas específicos.
Capacitación "In-House" para Empresas: Programas de formación personalizados.
Tutorías Personalizadas y Fomento de Comunidades de Aprendizaje.