Ponentes invitados
Itzcóatl Bueno
Varios años de experiencia en diversos sectores, principalmente: consultoría, inmobiliaria y turismo. En todos ellos ha ocupado posiciones relacionados con la ciencia de datos aplicada a través de R y Python, aportando soluciones de negocio. Actualmente, es profesor asociado en la Facultad de Estudios Estadísticos de la UCM y funcionario de carrera en el Instituto Nacional de Estadística (INE).
Instituto Nacional de Estadística y Universidad Complutense de Madrid
Ramón A. Carrasco
El Dr. Carrasco es el actual Vicedecano de Posgrado, Investigación y Relaciones Internacionales en la Facultad de Estudios Estadísticos de la UCM. Su principal campo de investigación es la Ciencia de datos aplicada al Marketing: modelos de toma de decisión, análisis de sentimientos, machine learning, etc., en la que ha escrito varios libros, así como más de 70 trabajos de investigación publicados en revistas y conferencias internacionales especializadas en estos temas. Cuenta además con una dilatada carrera profesional en el sector financiero en el área de Business Intelligence y CRM.
Universidad Complutense de Madrid
Víctor Casero Alonso
Profesor e investigador en UCLM con más de 12 años de experiencia impartiendo asignaturas relacionadas con la estadística.
Tesis doctoral y diversas publicaciones en diseño óptimo de experimentos, con diversas colaboraciones aplicadas en el campo del diseño de experimentos.
Trabajó en el INE casi 10 años, en la SG de Estadísticas Laborales y Sociales.
Entusiasta de R, imparte cursos de Estadística con R para PDI en UCLM y colabora en el MDSR.
Universidad de Castilla-La Mancha
Jaime Fierro
Data scientist en el área de Data & Customer Analytics. Participa en diferentes proyectos para el apoyo en la toma de decisiones de marketing a partir de los datos de comportamiento de compra de los clientes, mediante el análisis y aplicación de técnicas de Data Mining con R.
Es licenciado en Ciencias Químicas (Universidad Autónoma de Madrid), Máster en Dirección y Administración de Empresas (Escuela de Organización Industrial), PDD (IESE), Máster en Análisis Financiero (Universidad Carlos III de Madrid) y Máster en Data Science & Business Analytics con R Software (Universidad de Castilla-La Mancha).
Analyticae Data Mining, SL
Rocío González
Licenciada en Matemáticas con especialidad en estadística y doctora en Data Science por la Universidad Complutense de Madrid. Dirige el área de Marketing Analytics en Analyticae Data Mining. Ha trabajado durante 25 años en el mundo de la ciencia de datos para clientes como IKEA, MAKRO, Barclays, Bobo Choses, etc enfocándose siempre en el área de gestión del ciclo de vida de cliente y gestión de campañas comerciales.
Ha trabajado siempre con herramientas low code y está descubriendo las maravillas del código R de la mano de Jaime Fierro.
Socia fundadora de Analyticae Data Mining, SL
Paola Groch
Funcionaria del Cuerpo de Gestión de Organismos Autónomos, con 18 años de experiencia en departamentos de Difusión, Gabinete de Prensa y Demografía del Instituto Nacional de Estadística. Licenciada en Economía por la UAM y máster en Unión Europea y relaciones internacionales por la UCM.
Instituto Nacional de Estadística
Isidro Hidalgo
Ingeniero Agrónomo en Industrias Alimentarias. Funcionario de carrera en la Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha desde 1996. Tras una década de Jefe del Servicio de Desarrollo Rural, trabaja actualmente en el Observatorio del Mercado de Trabajo de la JCCM. Apasionado de R desde 2011, lo usa intensivamente como una auténtica navaja suiza: automatización de procesos de tratamiento de datos y elaboración de informes, creación de mapas, análisis, predicción de series temporales…
Junta de Comunidades de Castilla-La Mancha
Román Mínguez
Profesor Titular de Estadística en la Universidad de Catilla-La Mancha y Secretario Académico del Máster en Data Science & Business Analytics (con R software) de la Universidad de Castilla-La Mancha. Experto en series temporales y estadística espacial y espacio-temporales. Además, ha desarrollado varios paquetes en el software estadístico R.
Universidad de Castilla-La Mancha
Diego J. Pedegral Tercero
Catedrático del Departamento de Administración de Empresas de la Universidad de Castilla-La Mancha. Se licenció en Ciencias Económicas (Econometría y Análisis de Series Temporales) en junio de 1991 por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM, España); obtuvo un máster en Hacienda Pública en junio de 1992 por el Instituto de Estudios Fiscales (España); se doctoró en marzo de 1995 por la UAM; y disfrutó de un puesto de postdoctorado en la Universidad de Lancaster (Reino Unido). Sus intereses de investigación incluyen la identificación y estimación de sistemas lineales y no lineales, los métodos de espacio de estado aplicados a las series temporales y la predicción, con aplicaciones a la Economía y la Ingeniería.
Universidad de Castilla-La Mancha
Cristina Sánchez
Profesora Contratada Doctora del Departamento de Economía Aplicada y Estadística, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Desempeña su labor docente en diferentes asignaturas del Departamento de los diferentes Grados de la Facultad Economía, ADE y Turismo. También es docente en el Máster de Investigación de la UNED y Cursos de Especialización de Postgrado que se realizan en el Departamento. Ha desarrollado su labor investigadora en temas relacionados con su tesis doctoral, análisis de la distribución de la renta en España. Miembro de la asociación de Usuarios de R-Quixote, lo que la ha permitido descubrir el uso del lenguaje de programación R para la investigación y la docencia.
Universidad Nacional de Educación a Distancia
José M. Sanz
Ingeniero Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid. Programas de Desarrollo Directivo en ESADE e IESE. Máster en Big Data & Analytics en Datahack School. Científico de datos en el Departamento de Modelos de Predicción de Red Eléctrica de España desde 2020.
Profesor, tutor, director en Másteres de Big Data e Inteligencia Artificial en Datahack School.
Red Eléctrica Española
Jorge Velasco
Estadístico Superior del Estado, trabajando desde hace 15 años en el Instituto Nacional de Estadística principalmente en tareas de procesamiento de datos, datawarehousing y Big Data. Licenciado en economía por la UAM, Máster en Estadística Aplicada por la Universidad de Alcalá, Máster en minería de datos por la UCM y realizando el doctorado en data science por la UCM.
Instituto Nacional de Estadística
Mónica Villas
Ingeniera industrial de ICAI, MBA por la Universidad Autónoma de Madrid y ha desarrollado su carrera profesional en IBM. Con más de 25 años de experiencia en el sector de TI, es una apasionada de la docencia y de la tecnología, especialmente en Cloud, Inteligencia Artificial y Analytics. Actualmente es asesora de tecnología, docente y directora en programas de IA y tecnologías exponenciales en distintas instituciones y empresas entre otras Deusto, UNIR, ESIC, Immune Technology y Analyticae. Está desarrollando su tesis doctoral sobre Inteligencia Artificial en la UNED y es la directora de formación de ODISEIA (Observatorio de Impacto Social y Ética e Inteligencia Artificial). Acaba de publicar su primer libro Manual de ética aplicada en Inteligencia Artificial.
Sostenibilidad Ética