360º BIG DATA ANALYTICS

Integramos datos estructurados y no estructurados para resolver problemas de negocio

Más del 80% de la información de negocio proviene de datos no estructurados (correos electrónicos, medios sociales, call centers, etc.). Somos la mejor opción para resolver problemas de negocio mediante la extracción del valor de datos estructurados (ERP y CRM) y no estructurados. Saber más


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s|ngular Data & Analytics es el resultado de una larga trayectoria dedicada a la extracción y análisis de datos. s|ngular ha proporcionado soluciones a clientes importantes de diferentes sectores: medios de comunicación, telecomunicaciones, gobierno y servicios financieros.




Últimas noticias

ADAM: Automated Discovery and Analysis Machine

En nuestro trabajo como científicos de datos nos encontramos todos los días con conjuntos de datos mal formateados, con valores ausentes o incorrectos y todo tipo de problemas que obstaculizan nuestro avance. Algunos estudios ("Cleaning Big Data: Most Time-Consuming, Least Enjoyable Data Science Task, Survey Says") han estimado que un 60% del tiempo de un científico de datos se invierte limpiando y formateando el conjunto de datos con el que se va a trabajar. Tras este proceso, viene la fase de análisis de datos, donde se estudian de forma sistemática los rangos de valores, los histogramas, las distribuciones de las variables y las correlaciones entre ellas. Después, en muchas ocasiones, gran parte del tiempo dedicado a la siguiente fase de modelado consiste en unas tareas de análisis bastante repetitivas, consistentes en procesos de selección del mejor algoritmo entre un conjunto de ellos mediante procedimientos más o menos automatizados (por ejemplo, en scikit-learn, empleando GridSearchCV) y/o selección de características empleando diferentes técnicas más o menos preestablecidas. Al final, en definitiva, cada proyecto de Data Analytics es en general bastante parecido a los demás en la metodología aplicada y las técnicas empleadas. Para ayudarnos en estas tareas sistemáticas y permitirnos dedicar nuestro tiempo a labores intelectuales y a optimizar las técnicas para el problema en concreto que estemos resolviendo, ahorrándonos el esfuerzo de realizar labores repetitivas, abordamos el desarrollo del sistema ADAM, acrónimo de Automated Discovery and Analysis Machine, un framework de ayuda al análisis automatizado de conjuntos de datos empleando tecnologías de Data Science.

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