Plataforma de monitoreo e inteligencia de datos para centros comunitarios de salud. Integra múltiples fuentes de información en dashboards accionables para seguimiento de resultados y toma de decisiones en salud comunitaria.
Proyectos profesionales e innovación científica aplicada
Esta página reúne proyectos profesionales liderados o desarrollados por Jaime Lincovil, incluyendo plataformas derivadas de investigación en estadística, análisis de datos funcionales, riesgo financiero e inferencia causal. Cada tarjeta resume el objetivo, las tecnologías empleadas y los enlaces a repositorios o demos en vivo.
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Sistema automatizado para medición cuantitativa de impacto institucional. Incluye algoritmos propietarios, validación estadística rigurosa y documentación técnica orientada a propiedad intelectual universitaria.
Estudio clínico end-to-end: diseño de base de datos relacional en GitHub, pipeline de análisis estadístico avanzado y dashboard interactivo en Power BI para calidad de vida y salud comunitaria.
Consultora boutique en Data Science e IA aplicada para educación y salud. Automatización de monitoreo y reportería con dashboards reproducibles (reducción del 60% en tiempo de informes), NLP para clasificación de encuestas y soluciones de análisis para instituciones educativas.
Pipelines de procesamiento de datos del proceso constituyente chileno en Python, con énfasis en reproducibilidad, trazabilidad y análisis de datos cívicos de acceso público. Capacitación de +30 profesionales en Data Science aplicado.
Dashboards de inteligencia competitiva y análisis de mercado educativo. Integración de datos estructurados y no estructurados para informar decisiones de inversión y estrategia institucional.
Pipeline completo de series temporales para predicción de ventas en retail: feature engineering, entrenamiento de modelos, evaluación y documentación reproducible del flujo analítico.
Sistema SQL para análisis de inversiones públicas y privadas en Chile. Incluye proceso ETL reproducible y estructura relacional para consultas analíticas sobre política de inversión nacional.
Rutina en R para evaluación automatizada de pronósticos de riesgo financiero (Valor en Riesgo y Expected Shortfall) con múltiples tests estadísticos. Derivado de investigación en econometría del riesgo durante el doctorado y posdoctorado en UNICAMP.
Método basado en transformadas wavelet para análisis de datos funcionales agrupados aplicado a mediciones de córnea. Demuestra la transferencia de técnicas de estadística funcional de alta dimensión a problemas biomédicos.
Investigación de excelencia en análisis de datos funcionales de alta dimensión mediante transformadas wavelet. Computación en clusters HPC con R, Python y Julia. Base metodológica para múltiples aplicaciones posteriores en salud y medio ambiente.
Análisis topológico de la recuperación forestal tras incendios mediante funciones de persistencia y transformadas wavelet. Combina Topological Data Analysis (TDA) con estadística funcional para estudios ambientales.
Aplicación interactiva para visualización de distribuciones de probabilidad, diseñada para docencia universitaria en estadística. Transferencia directa de investigación estadística a recursos pedagógicos escalables.
Diseño curricular y dirección del grupo de estudio en Inferencia Causal Aplicada y Causal AI. Cursos de posgrado en DAGs, do-calculus, counterfactuals, reinforcement learning y aplicación de agentes IA para toma de decisiones basada en evidencia.
Publicaciones vinculadas a los proyectos
- Lincovil, J. E. & Chiann, C. (2019). Assessing value-at-risk and expected shortfall predictions. Brazilian Review of Finance, 17(4), 56–76. [DOI]
- Patriota, A. G. & Lincovil, J. E. Formalization of Birnbaum's Theorems via set theory. Universidad de São Paulo. (manuscrito)
- Lincovil, J. & Reinoso, D. (2026). Análisis topológico de la recuperación forestal post-incendio mediante funciones de persistencia y transformadas wavelet. (manuscrito)