En NATTIA somos expertos en programación en Lenguaje R, contamos con un equipo de desarrolladores con amplia experiencia programando en R. Nuestros programadores han participado en proyectos en las siguientes áreas de la Ciencia de Datos (Data Science) en el más amplio significado de esa frase. Entre esos proyectos están los siguientes:

DATA SCIENCE: Análisis de Datos para generar información de valor

Nuestros desarrolladores son capaces de obtener insights, pistas, de alto valor para la Dirección de Negocio a partir de datos históricos relevantes para la unidad de negocio o la empresa Cliente en cuestión:

– Desarrollo de modelos de análisis de datos para la toma de decisiones en el negocio.

– Análisis de datos en tiempo real con R y herramientas como Kafka y Spark.

MACHINE LEARNING: Educar a la Tecnología para que aprenda y corrija errores

R es un lenguaje de programación popular en el campo del aprendizaje automático, y cuenta con una amplia gama de paquetes y funciones que permiten a los científicos de datos y a los desarrolladores implementar técnicas de aprendizaje automático.

Algunas de las técnicas de aprendizaje automático más comúnmente implementadas en R incluyen:

Regresión lineal: una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para modelar relaciones entre variables.
Regresión logística: una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para modelar la probabilidad de un evento binario.
Árboles de decisión: una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para modelar relaciones complejas entre variables.
Random Forest: una técnica de aprendizaje supervisado que combina múltiples árboles de decisión para mejorar la precisión de las predicciones.
Support Vector Machines (SVM): una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para separar dos o más clases.
k-Nearest Neighbors (k-NN): una técnica de aprendizaje supervisado utilizada para hacer predicciones basadas en la similitud con los vecinos más cercanos.
Redes neuronales artificiales: una técnica de aprendizaje supervisado que imita la estructura de la red neuronal de un ser humano.
Clustering: una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para agrupar datos similares en clusters
Análisis de componentes principales (PCA): una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para reducir la dimensionalidad de los datos y extraer características importantes.

En resumen, desde NATTIA creamos herramientas capaces de aprender de sus acciones e ir mejorando sus resultados con el paso del tiempo mientras van aprendiendo de las acciones que van realizando.

DEEP LEARNING: resolver problemas a través de redes neuronales

En R existen varios paquetes para implementar técnicas de deep learning, algunos de los más utilizados son:

MXNet: una biblioteca de aprendizaje profundo que proporciona una amplia gama de modelos y herramientas para construir aplicaciones de deep learning.
TensorFlow: una biblioteca de código abierto de aprendizaje profundo, que proporciona una amplia gama de modelos y herramientas para construir aplicaciones de deep learning.
Keras: un paquete que permite construir y entrenar modelos de deep learning con la ayuda de TensorFlow.
H2O: una plataforma de aprendizaje automático que proporciona una amplia gama de algoritmos de aprendizaje profundo, incluyendo modelos de redes neuronales profundas y redes neuronales recurrentes.

Nuestros profesionales de NATTIA PSG ( Professional Serices Group) están acostumbrados a implementar modelos de deep learning para problemas de clasificación, regresión, detección de objetos, segmentación de imágenes, y muchos otros problemas, utilizando los aquetes anteriormente mencinados.

BIG DATA: resolver problemas de gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos

Somos especialistas en buscar y programar soluciones que ayuden a resolver problemas de gestión y almacenamiento de datos en grandes cantidades.

Minería de datos y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

DASHBOARDS: crear cuadros de mando visuales, directos e interactivos

A nuestros programadores en NATTIA nos apasiona crear cuadros de mando que sirvan al usuario de negocio a controlar de un vistazo las métricas principales de su negocio en el día a día, así como automatizar tareas a través de esos dashboards para facilitar su trabajo diario y que el usuario pueda centrarse en la operación de su negocio.

Nuestros profesionales puedes ayudar a su empresa en:

Creación de dashboards y paneles de control

Desarrollo de aplicaciones web con R Shiny para la visualización de datos corporativos y análisis interactivo de los mismos.

Análisis de datos geoespaciales y mapas interactivos.

Herramientas para hacer SEO

Integración de Aplicaciones Corporativas

Ayudamos a su negocio en tareas completas como:

– Integración de R con otras herramientas de análisis de datos (por ejemplo, Python, SQL, Tableu).

– Integración de R con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático de otros fabricantes.

– Integración de R con herramientas de análisis de datos empresariales.

– Integración de R en aplicaciones empresariales y sistemas de gestión de datos.

Procesamiento de Datos

Ayudamos a su negocio en tareas completas como:

– Procesamiento de datos no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes).

-. Creación de scripts automatizados para la limpieza y transformación de datos.

– Creación de funciones personalizadas y paquetes de

Uso de R en los Mercados Financieros

R es un lenguaje muy útil en los Mercados Finacieros, donde ayuda muchísimo en áreas como:

– Análisis de datos de mercado y financieros

– Análisis de series temporales y pronósticos.

– Análisis estadístico y modelado predictivo con R.

– Creación de modelos de simulación y simulaciones estocásticas en R.

Generación de informes automatizados

– Creación de informes automatizados a medida con RMarkdown.

RMarkdown es una herramienta de marcado que permite crear informes dinámicos con texto, código y gráficos en un mismo documento.

– Creación de informes automatizados a medida con Knitr.

KNITR Es una extensión de RMarkdown que permite la integración de código R en documentos HTML, PDF, Word y otros formatos.

– Creación de informes automatizados a medida con Latex.

LaTeX es un lenguaje de marcado para la creación de documentos de alta calidad, que puede ser utilizado con R para crear informes científicos y técnicos.

– Creación de informes automatizados a medida con ReporteR.

ReporteR: Es una librería que permite crear informes estáticos y dinámicos con R.

Utilización de R en distintas industrias y sectores económicos