Servicios

Tres ofertas concretas con entregables, timeline y lo que necesito para empezar.

Sprint MVP (1 semana)

Un encargo pequeño y concreto para obtener un prototipo funcionando y siguientes pasos.

Entregables

  • Demo/prototipo usable
  • Plan de despliegue
  • Backlog de siguientes pasos

Necesito

  • Objetivo + criterio de éxito
  • Muestra de datos (puede ser anonimizada)
  • Una llamada corta

Proceso

Alcance → MVP → hardening/deploy. Lo mínimo para avanzar, sin sobre-diseñar.

Paso 1

Alcance

Alineamos objetivo, usuarios, acceso a datos, restricciones y fecha límite.

Paso 2

MVP

Una primera versión usable para revisar pronto e iterar.

Paso 3

Hardening + deploy

Performance, QA, monitoring básico, documentación y despliegue.

Dashboards y apps de datos (Dash/FastAPI)

Interfaces para explorar, decidir y compartir: dashboards, herramientas internas y mini productos de datos.

Entregables

  • Dashboard/app con 1–3 vistas clave
  • Modelo de datos + integraciones (archivos/DB/API)
  • Deploy reproducible (Docker) + handoff
  • Docs breves + checklist de mantenimiento

Timeline típico

2–3 semanas para un alcance típico (1–3 vistas clave + fuentes claras).

MVP en 1 semana si el scope es acotado y el acceso a datos está listo.

Qué necesito de ti

  • Objetivo y quién lo usará (roles)
  • Ejemplos de decisiones/preguntas que debe soportar
  • Muestra de datos primero; luego credenciales/accesos
  • Restricciones (hosting/compliance) + fecha límite

Pipelines / scraping / automatización

Ingesta y transformación confiable: scrapers, jobs programados y outputs limpios para análisis o apps.

Entregables

  • Pipeline (ingesta → validación → transformación) con tests mínimos
  • Scraper(s) con rate limits y manejo de cambios
  • Outputs claros (tablas/CSV/Parquet/API) según uso
  • Logging + alertas básicas (fallos, frescura de datos)

Timeline típico

2–3 semanas para un alcance típico (1–2 fuentes + output estable).

MVP en 1 semana: un flujo end-to-end para una fuente + una salida.

Qué necesito de ti

  • Fuentes/URLs/APIs + permisos
  • Especificación de output (campos, granularidad)
  • Frecuencia/SLA (diario/semanal) y consumidores
  • Destino (DB/S3) + accesos

Forecasting / econometría aplicada

Modelos para proyección y causalidad práctica: forecasting, sensibilidad, evaluación de políticas, incertidumbre.

Entregables

  • Baseline + modelo mejorado con backtesting
  • Reporte corto: supuestos, métricas, incertidumbre
  • Escenarios/what-if + sensibilidad
  • Notebook + pipeline reproducible (si aplica)

Timeline típico

2–3 semanas para un alcance típico (historia limpia + horizonte claro).

MVP en 1 semana: baseline + backtest + próximos pasos.

Qué necesito de ti

  • Serie histórica (y covariables si existen)
  • Definición de target + horizonte
  • Eventos conocidos (promos, cambios, shocks)
  • Cómo se usará el forecast (operación vs estrategia)