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Ciencia de Datos & Aprendizaje Automático

Aproveche los datos de su negocio para crear soluciones efectivas.

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Nos especializamos en convertir datos complejos en estrategias claras y viables que impulsen la innovación y la eficiencia.

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Empresas que confían en nuestro trabajo

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¿Por qué trabajar con Rootstack?

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    Mientras nuestros expertos se encargan del desarrollo backend, el resto de nuestro equipo se centrará en UX.
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    Ayudamos a su empresa en el desarrollo multiplataforma, aumentando su alcance.
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Características principales

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Análisis estadístico:

Se utilizan métodos estadísticos para analizar datos y extraer información.
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Conocimiento del dominio

Estudio de datos permite formular preguntas relevantes, interpretar resultados y hacer recomendaciones prácticas
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Escalabilidad y eficiencia

Los algoritmos de aprendizaje automático deben ser escalables y eficientes
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Aprendizaje continuo

Los modelos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse continuamente a nuevos datos

¿Por qué contratar expertos en Ciencia de Datos & Aprendizaje Automático?

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Lea más casos de éxito

Estas son algunas de las soluciones que tenemos para las necesidades de tu negocio

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Pemco: Migración de software de gestión de inventarios a Rootnet CRM
Rootstack migró la información desde un sistema de gestión de inventarios a través de un desarrollo de middleware para posteriormente activar y sincronizar los módulos de Cuentas, Contactos, Productos y Cotizaciones.
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Soluciones

Estas son algunas de las soluciones diseñadas especialmente para sus necesidades.

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Somos expertos en el desarrollo de programas de lealtad para potenciar negocios.
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Creamos oficinas virtuales para que optimice sus procesos y ofrezca un mejor servicio.
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Somos expertos en la implementación de Puntos de venta para potenciar negocios.
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Somos expertos en el desarrollo de apps de intranet que mejoran la agilidad de las empresas.
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Preguntas frecuentes

¿Cómo puede el aprendizaje automático mejorar la satisfacción del cliente?

El aprendizaje automático puede analizar los datos de los clientes para personalizar recomendaciones, automatizar el servicio al cliente a través de chatbots, predecir las necesidades de los clientes e identificar posibles problemas antes de que surjan, lo que conduce a una mejor experiencia general del cliente.

¿Qué tipo de datos necesito para iniciar un proyecto de ciencia de datos?

Necesita datos históricos relevantes para el problema que desea resolver. Estos datos pueden provenir de varias fuentes, como registros de ventas, interacciones con los clientes, redes sociales, datos de sensores y más. La calidad y cantidad de los datos impactan significativamente el éxito del proyecto.

¿Cuánto tiempo suele tardar en ver los resultados de un proyecto de aprendizaje automático?

El cronograma puede variar según la complejidad del proyecto, la calidad de los datos y los objetivos específicos. Sin embargo, los resultados iniciales a menudo se pueden ver en unas pocas semanas o unos meses, con mejoras continuas a medida que los modelos se perfeccionan y hay más datos disponibles.

¿Qué debo buscar en un proveedor de servicios de ciencia de datos y aprendizaje automático?

Busque un proveedor con una sólida trayectoria, experiencia en su industria, una comprensión clara de sus objetivos comerciales y la capacidad de comunicar conceptos técnicos complejos con claridad. También deben ofrecer un enfoque integral, que incluya la recopilación de datos, el desarrollo de modelos y el apoyo continuo.

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