Qué incluir en plantilla de propuesta de ciencia de datos

Pregunta de negocio y criterios de éxito (basados en KPI)
Inventario de datos (fuentes, calidad, acceso)
Visión general de metodología (sin jerga abrumadora)
Plan de iteración (baseline → versiones mejoradas)
Entregables (modelo, código, dashboard, reporte)
Alcance de deployment a producción (o exclusión explícita)
Handover y documentación del modelo
Monitoreo continuo y reentrenamiento (fee aparte)

Cómo precificar

Proyectos: $15K-$50K (análisis pequeño focalizado), $50K-$200K (build de pipeline ML completo), $200K+ (enterprise con deployment). Evita facturación por hora — los clientes subestiman el trabajo y peleas cada factura.

Errores comunes a evitar

Prometer números de accuracy específicos antes de ver los datos
Incluir deployment a producción sin scoping aparte
Sin 'cláusula de calidad de datos' (no puedes modelar basura)
Criterios de éxito vagos — los clientes reclaman no-entrega
Faltan términos de IP (¿quién posee el modelo entrenado?)

Ejemplo de plantilla

Aquí tienes un ejemplo de propuesta completa para este nicho. Úsalo como punto de partida — rellenarás los detalles cuando crees una.

Alcance del Trabajo

Modelo de predicción de churn para [Cliente]: • Descubrimiento (semana 1): entrevistas con stakeholders, auditoría de datos, definición de métrica de éxito • EDA (semana 2): análisis exploratorio, ideación de features, modelo baseline • Modelado (semanas 3-5): feature engineering, selección de modelo, tuning de hiperparámetros • Validación (semana 6): validación out-of-time, simulación de negocio, estimación de ROI • Handover (semana 7): documentación, code review, recomendaciones de deployment Entregables: artefactos del modelo entrenado, codebase Python, reporte técnico, presentación ejecutiva

Ítems del Presupuesto

Descripción	Cant.	Total
Descubrimiento y EDA	1	$8,000.00
Desarrollo del modelo	1	$22,000.00
Validación y business case	1	$7,000.00
Handover y documentación	1	$5,000.00
Total		$42,000.00

Plazo sugerido: 7 semanas

Términos y Condiciones

Fee: 30% en la firma, 30% al final de fase EDA, 40% en la entrega final. Cliente es responsable del acceso a datos e infraestructura. Demoras en entrega de datos extienden cronograma 1:1. Cliente posee modelo y código tras pago final. Consultor mantiene derecho de usar metodología en futuros engagements. Sin garantía de accuracy específica — la performance del modelo depende de la calidad de datos y disponibilidad de señal.

Preguntas frecuentes

▸ ¿Debo garantizar accuracy del modelo?

Nunca antes de ver los datos. Tras EDA puedes ofrecer un target con caveats ('apuntaremos a 80%+ AUC, con baseline de fallback garantizado'). Las garantías pre-datos explotan.

▸ ¿Quién posee el modelo?

Default: el cliente posee el artefacto entrenado y el código. El consultor mantiene la metodología y el derecho de usar enfoques en otros engagements. Documenta esto.

▸ ¿Y el monitoreo continuo?

Engagement separado. Los modelos sufren drift. Un fee mensual para monitoreo + reentrenamiento trimestral es la estructura correcta.

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Plantilla de Propuesta de Ciencia de Datos