API sin conexión
Ciencia de datos · Machine learning · MLOps

Convertimos datos en modelos que funcionan en producción

PsiCiencia Tech es una plataforma de ciencia de datos que cubre el ciclo de vida completo de un modelo: experimentación, registro, despliegue y monitoreo. Cada predicción se puede rastrear hasta el experimento que la originó.

Probar una predicción Explorar el modelo
  • Experimentos trazables
  • Modelos versionados
  • Drift monitorizado
Ilustración: panel de un modelo de machine learning en producción con métricas y gráficasR² en test

La plataforma en números

Precisión del modelo en producción

—

R² en test · sin modelo v?

Experimentos

—

Entrenamientos (runs)

—

Versiones registradas

—

en — modelos

Construido con

  • Python
  • pandas
  • NumPy
  • scikit-learn
  • MLflow
  • FastAPI
  • PostgreSQL
  • MinIO
  • Docker
  • uv
  • Svelte
  • TypeScript
  • Vite
  • Node.js
  • pnpm
Sectores

Ciencia de datos en todas las áreas

Los mismos principios —medir bien, modelar con rigor y vigilar en producción— sirven para pacientes, estudiantes, clientes o máquinas. Pasa el cursor por cada sector para ver cómo se aplica.

Psicología

Medir mejor, intervenir antes y con evidencia.

  • Seguimiento de resultados terapéuticos
  • Validación de tests psicométricos
  • Prevención de burnout
Ver casos de uso →

Educación

Detectar a tiempo a quien necesita apoyo.

  • Alerta temprana de abandono
  • Analítica del aprendizaje
  • Evaluación de programas
Ver casos de uso →

Empresa

Decisiones de negocio basadas en evidencia.

  • Pronóstico de demanda
  • Prevención de fuga de clientes
  • Segmentación y precios
Ver casos de uso →

Industria

Máquinas que avisan antes de fallar.

  • Mantenimiento predictivo
  • Control de calidad
  • Eficiencia energética
Ver casos de uso →

Salud

Apoyo a la decisión clínica, del hospital al hogar.

  • Monitorización remota (IoT)
  • Riesgo de reingreso
  • Rehabilitación con realidad virtual
Ver casos de uso →

Agro

Producir más con menos agua y menos insumos.

  • Riego de precisión (IoT)
  • Predicción de rendimiento
  • Detección temprana de plagas
Ver casos de uso →

Finanzas

Riesgo y fraude bajo control.

  • Scoring crediticio
  • Detección de fraude
  • Flujo de caja

Marketing

El mensaje correcto a la persona correcta.

  • Atribución de campañas
  • Recomendaciones
  • Análisis de sentimiento

Sector público

Políticas públicas basadas en evidencia.

  • Focalización de programas
  • Movilidad urbana
  • Evaluación de impacto

Ver la página de sectores: problemas comunes, comparativa y diagnóstico de madurez →

Sector destacado

Psicología basada en datos

La psicología siempre ha medido: cuestionarios, escalas, observaciones. Hoy además genera datos de apps, diarios digitales, textos y wearables. La ciencia de datos ayuda a convertir esa información en mejores instrumentos, alertas tempranas y decisiones con evidencia, sin sustituir el juicio clínico.

Explorar psicología y datos
Ilustración: perfil de una cabeza con una red de datos en su interior, un gráfico de progreso terapéutico y un mensajeProgreso

Psicología clínica

Seguimiento sesión a sesión para detectar a tiempo a quien no está mejorando.

Psicometría

Tests más fiables y válidos con análisis factorial y teoría de respuesta al ítem.

Investigación

Del análisis de experimentos al procesamiento de lenguaje natural sobre textos.

Psicología organizacional

Bienestar laboral, clima y prevención del burnout con people analytics.

Ejemplo: alerta temprana en psicoterapia

Ejemplo ilustrativo · datos sintéticos de un paciente ficticio

0510152025S1S3S5S7S9S11punto de corte (10)alerta: fuera de trayectoria
Ver datos
SesiónPacienteTrayectoria esperada
S12020
S21917,2
S31915
S41813,2
S51911,8
S61910,6
S7179,7
S8149
S9128,4
S10107,9
S1197,5
S1287,2

Ética primero

Los datos psicológicos son de los más sensibles que existen. Cada proyecto se diseña con:

  • Consentimiento informado. Las personas saben qué datos se usan y para qué.
  • Privacidad. Datos sensibles anonimizados, cifrados y con acceso mínimo.
  • Supervisión humana. El modelo sugiere; el profesional decide.
  • Equidad. Se comprueba que el modelo funcione igual para todos los grupos.

Casos por sector

Tres ejemplos de cómo un modelo bien construido cambia el día a día de una organización.

Educación

Ciencia de datos para la educación

Detectar a tiempo a quien necesita apoyo. Instituciones educativas que usan sus datos académicos para anticipar el abandono, personalizar el aprendizaje y evaluar qué intervenciones funcionan.

  • Alerta temprana de abandono. Un modelo estima el riesgo de cada estudiante en las primeras semanas del curso. Clasificación (regresión logística, gradient boosting)
  • Analítica del aprendizaje. Patrones de uso de la plataforma que anticipan el rendimiento. Clustering y series temporales
  • Evaluación de programas. ¿La tutoría mejoró la retención? Medirlo con rigor. Inferencia causal (diferencias en diferencias, emparejamiento)
Casos de uso en educación →
Ilustración: birrete de graduación, libro abierto y gráfico del progreso de estudiantesRiesgoAprendizaje

Riesgo de abandono por estudiante

Ejemplo ilustrativo · datos sintéticos

0204060800,05510,2160,3780,5390,701alerta · 51 de 400
Ver datos
IntervaloEstudiantes
0,05511 – 0,0954512
0,09545 – 0,135828
0,1358 – 0,176162
0,1761 – 0,216558
0,2165 – 0,256873
0,2568 – 0,297163
0,2971 – 0,337531
0,3375 – 0,377812
0,3778 – 0,41820
0,4182 – 0,45850
0,4585 – 0,49880
0,4988 – 0,53923
0,5392 – 0,57954
0,5795 – 0,61997
0,6199 – 0,66029
0,6602 – 0,70059
0,7005 – 0,740913
0,7409 – 0,781213
0,7812 – 0,82162
0,8216 – 0,86191
Empresa

Ciencia de datos para la empresa

Decisiones de negocio basadas en evidencia. Pronóstico de demanda, segmentación de clientes, prevención de fuga y precios: la ciencia de datos convierte los datos de ventas y clientes en decisiones medibles.

  • Pronóstico de demanda. Anticipar ventas por producto, tienda y mes. Series temporales (ETS, Prophet, gradient boosting)
  • Prevención de fuga (churn). Identificar qué clientes tienen alta probabilidad de irse. Clasificación y análisis de supervivencia
  • Segmentación de clientes. Grupos con necesidades y comportamientos parecidos. Clustering (k-means, RFM)
Casos de uso en empresa →
Ilustración: panel de negocio con barras de ventas crecientes, un pronóstico y un gráfico circular

Demanda real vs. pronóstico

Ejemplo ilustrativo · datos sintéticos

8001 mil1,2 mil1,4 mil1,6 mil1,8 milM1M4M7M10M13M16M19M22
Ver datos
MesVentas realesPronóstico
M1956993
M211381106
M312181254
M414511402
M515451515
M615481568
M715511551
M814351474
M912991362
M1013021250
M1111121173
M1211091156
M1312091209
M1413421322
M1514211470
M1616661618
M1717271731
M1817681784
M1918201767
M2016311690
M2116451578
M22—1466
M23—1389
M24—1372
Industria

Ciencia de datos para la industria

Máquinas que avisan antes de fallar. Sensores, líneas de producción y consumo energético: modelos que anticipan averías, detectan defectos y optimizan procesos.

  • Mantenimiento predictivo. Detectar la degradación de un equipo antes de la avería. Detección de anomalías, modelos de vida útil remanente
  • Control de calidad automático. Inspección visual de piezas con visión por computador. Redes neuronales convolucionales
  • Eficiencia energética. Predecir y reducir el consumo de la planta. Regresión y optimización
Casos de uso en industria →
Ilustración: fábrica con engranaje y un sensor cuya señal de vibración supera un umbralVibración del rodamiento

Vibración de un rodamiento

Ejemplo ilustrativo · datos sintéticos

0246820 h40 h60 halarma 4,5 mm/salerta del modelo
Ver datos
HoraVibración
1 h2,01 mm/s
2 h2,05 mm/s
3 h2,12 mm/s
4 h2,11 mm/s
5 h2,17 mm/s
6 h2,21 mm/s
7 h2,02 mm/s
8 h2,17 mm/s
9 h2 mm/s
10 h2,24 mm/s
11 h2,01 mm/s
12 h2,1 mm/s
13 h1,95 mm/s
14 h2,2 mm/s
15 h2,02 mm/s
16 h2,01 mm/s
17 h2,01 mm/s
18 h2,16 mm/s
19 h2,01 mm/s
20 h1,94 mm/s
21 h2,07 mm/s
22 h2,1 mm/s
23 h2,21 mm/s
24 h2,24 mm/s
25 h2,17 mm/s
26 h2,07 mm/s
27 h2,19 mm/s
28 h2,01 mm/s
29 h1,95 mm/s
30 h2,04 mm/s
31 h2,23 mm/s
32 h2,13 mm/s
33 h2,11 mm/s
34 h2,04 mm/s
35 h1,97 mm/s
36 h2,22 mm/s
37 h2,03 mm/s
38 h1,95 mm/s
39 h2,15 mm/s
40 h2,25 mm/s
41 h1,95 mm/s
42 h2,12 mm/s
43 h2,09 mm/s
44 h2,14 mm/s
45 h2,27 mm/s
46 h1,98 mm/s
47 h2,06 mm/s
48 h2,26 mm/s
49 h2,27 mm/s
50 h2,6 mm/s
51 h2,74 mm/s
52 h3,06 mm/s
53 h2,95 mm/s
54 h3,3 mm/s
55 h3,47 mm/s
56 h3,64 mm/s
57 h4,08 mm/s
58 h4,29 mm/s
59 h4,42 mm/s
60 h4,79 mm/s
61 h4,98 mm/s
62 h5,51 mm/s
63 h5,62 mm/s
64 h5,9 mm/s
65 h6,54 mm/s
66 h6,69 mm/s
67 h7,23 mm/s
68 h7,26 mm/s
69 h7,59 mm/s
70 h8,14 mm/s
71 h8,41 mm/s
72 h8,94 mm/s
Tecnologías

Realidad extendida, simulación e IoT

Tres tecnologías que multiplican lo que la ciencia de datos puede hacer: medir el mundo real de forma continua, explorar escenarios antes de que ocurran y vivir experiencias inmersivas que generan datos y muestran resultados en contexto.

Ilustración: visor de realidad virtual con paneles de realidad aumentada que muestran datos y un mapa de miradaDatos en contextoMapa de mirada
Realidad extendida

Entornos inmersivos que generan datos de comportamiento y muestran los datos donde se necesitan.

Psicología · Salud · Educación · Industria · Agro · Empresa · Investigación Ver aplicaciones por sector →
Ilustración: red de agentes simulados y abanico de escenarios posiblesEscenarios simulados
Simulación

Experimentar con el futuro antes de que ocurra.

Psicología · Salud · Educación · Industria · Agro · Empresa · Investigación Ver aplicaciones por sector →
Ilustración: sensores conectados enviando datos a una plataforma en la nubePlataforma de datosTelemetría
IoT y sensores

Medir el mundo real de forma continua y actuar a tiempo.

Psicología · Salud · Educación · Industria · Agro · Empresa · Investigación Ver aplicaciones por sector →

Ver el mapa completo de tecnologías por sector →

Qué hacemos

Acompañamos cada modelo desde los datos hasta su vigilancia en producción.

Ciencia de datos

Exploración, limpieza e ingeniería de variables para convertir datos crudos en señales útiles.

Machine learning

Modelos de regresión y clasificación evaluados con métricas claras y comparables entre versiones.

MLOps

Del notebook a producción: modelos versionados, promovidos con alias y servidos por una API.

Monitoreo

Detección de drift para saber cuándo los datos reales dejan de parecerse a los de entrenamiento.

Cómo funciona

El recorrido de un modelo en esta plataforma. Pasa el cursor por cada paso para ver el detalle técnico.

  1. 1. Datos

    Se preparan el dataset de entrenamiento y el de referencia.

  2. 2. Experimentación

    Cada entrenamiento queda registrado en MLflow.

  3. 3. Registro

    El mejor modelo se versiona y se promueve.

  4. 4. Servicio

    FastAPI carga el modelo y esta web lo usa.

  5. 5. Monitoreo

    Se vigila que los datos no cambien.

Resultados en vivo

Datos leídos en tiempo real desde MLflow.

Evolución del modelo en producción

R² en test por versión de modelo

Aún no hay versiones con métricas.

Actividad por experimento

Número de entrenamientos registrados

No hay experimentos registrados.

Preguntas frecuentes

¿Necesito muchos datos para empezar?

No siempre. Muchos proyectos útiles empiezan con los datos que ya existen (hojas de cálculo, sistemas de gestión, cuestionarios). El primer paso es un diagnóstico: qué datos hay, con qué calidad y qué pregunta pueden responder.

¿Los modelos reemplazan al profesional?

No. Un modelo es una herramienta de apoyo: prioriza, alerta y cuantifica. La decisión final —clínica, pedagógica o de negocio— la toma una persona con el contexto completo. Por eso mostramos explicaciones y márgenes de error, no solo un número.

¿Qué pasa con la privacidad de los datos?

Trabajamos con el principio de mínimo dato necesario: anonimización, acceso restringido y cumplimiento de la normativa de protección de datos aplicable. Los datos sensibles (como los de salud mental) requieren consentimiento explícito y medidas reforzadas.

¿Cómo sé que el modelo sigue funcionando bien?

Con monitoreo continuo. Esta misma plataforma compara los datos nuevos con los de entrenamiento (drift) y registra cada versión del modelo con sus métricas, para reentrenar cuando el rendimiento cae.

¿Cuánto tarda un proyecto?

Depende del alcance y del estado de los datos. Lo habitual es empezar con un piloto acotado, medir su impacto y escalar solo si aporta valor.

¿Qué es exactamente la ciencia de datos?

Es la combinación de estadística, programación y conocimiento del dominio para extraer conocimiento de los datos y convertirlo en decisiones: desde un análisis descriptivo hasta un modelo de machine learning en producción.

Ilustración: red neuronal que transforma variables de entrada en una prediccióndatosmodelopredicción

Sobre PsiCiencia Tech

Nacimos para cerrar la brecha entre el análisis de datos y el software en producción. Muchos modelos se quedan en un notebook; nuestro objetivo es que cada modelo útil llegue a las personas que toman decisiones, con garantías de calidad y sin cajas negras.

  • Reproducible. Cada resultado puede repetirse con los mismos datos y parámetros.
  • Trazable. Toda predicción apunta a una versión y a un experimento concretos.
  • Vigilado. El drift se mide antes de que afecte a las decisiones.
  • Seguro. Credenciales fuera del código y servicios en red privada.

Tecnología

scikit-learnModelos de ML
MLflowTracking y registry
PostgreSQLMetadatos
MinIOArtefactos (S3)
FastAPIAPI de inferencia
EvidentlyDrift de datos
SvelteKitInterfaz web
DockerOrquestación

¿Quieres ver el modelo en acción?

Haz una predicción, sube un lote de datos o comprueba si tus datos han cambiado.

Hacer una predicción Analizar drift