Experimentamos
para entender.

Construimos para comprobar.

Prototipos, código, modelos y sistemas donde exploramos
cómo aplicar datos, IA, ingeniería y matemáticas a problemas reales.

PYTHON · SQL · CLOUD · ML · AI · ANALYTICS

[ Explorar experimentos ↓ ]

01 / QUÉ OCURRE EN EL LAB

De la idea al aprendizaje.

Planteamos una pregunta, construimos una primera versión,
medimos qué ocurre y documentamos lo aprendido.

02 / EXPERIMENTOS DESTACADOS

Lo último que estamos construyendo.

03 / CÓDIGO EN MOVIMIENTO

El código también cuenta la historia.

A veces unas pocas líneas explican mejor un sistema que una página entera.

Python
RUNNING 
|
waiting for execution...
LIVE PIPELINE READY
INGEST
APIs, BBDD
y archivos
TRANSFORM
limpieza
y modelado
VALIDATE
calidad
y controles
SERVE
BI, Analytics
e IA
USE
decisiones
y aplicaciones

Ver repositorio en Github ->

04 / QUÉ MEDIMOS

Construir no basta.
Hay que medir.

Evaluar cada experimento con criterios claros para entender su impacto. Identificar mejoras y decidir qué merece seguir mejorando.

EXPERIMENT EVALUATION
READY
01 PRECISIÓN 02 COSTE 03 LATENCIA 04 UTILIDAD EVAL READY
EVALUATION / SYSTEM

Cuatro dimensiones. Una decisión.

Evaluamos rendimiento, eficiencia, velocidad y utilidad antes de considerar que un experimento está realmente resuelto.

TECHNICAL ≠ USEFUL
HOVER / CLICK TO EXPLORE

05 / LO APRENDIDO

El resultado no siempre
es el modelo.

Experimentar también significa descubrir cuándo no merece la pena añadir complejidad.
LEARNING / DATA QUALITY

El modelo empieza mucho antes del modelo.

Calidad, cobertura y consistencia de los datos pueden limitar un sistema antes de elegir cualquier algoritmo.

COMPLEXITY / VALUE EXPLORER ILLUSTRATIVE MODEL
TECHNICAL PERFORMANCE REAL UTILITY SIMPLE COMPLEXITY COMPLEX SWEET SPOT
COMPLEXITY 0
PERFORMANCE —
UTILITY —
Mueve el cursor sobre la gráfica.
LEARNING IS PART OF THE OUTPUT. Lo importante no es construir el sistema más complejo. Es construir el sistema adecuado.

06 / TECNOLOGÍA

STACK ABIERTO

Diseñamos y experimentamos con distintas tecnologías de datos, IA, cloud y analítica. El stack se adapta al contexto, la infraestructura y los objetivos de cada proyecto.