Alvaro Manuel Pérez Garín
Álvaro Pérez, Ingeniero Superior Informático por la Universidad Politécnica de Madrid con mas de 10 años de experiencia en una importante entidad financiera. Ha colaborado en diferentes departamentos y proyectos centrándose en el análisis, diseño e implementación de bases de datos así como en su explotación, creando cuadros de mando para la dirección utilizando diferentes herramientas de Big Data y Business Intelligence. Su experiencia en una gran organización nos aportará una visión enriquecedora en este curso.
Contacto: aperezgari@uoc.edu
Restricciones
No hay restricciones
Líneas
Algoritmos de Machine Learning y su aplicación en el mundo del Deporte (5 alumnos max.)
El proyecto tiene como objetivo predecir el valor de mercado o encontrar jugadores similares a uno dado utilizando diferentes algoritmos de Machine Learning. En primer lugar habrá que analizar qué información necesitamos y hacer la descarga de un histórico de datos para poder entrenar los diferentes algoritmos de ML. Después se almacenará la información en una base de datos. Una vez almacenados los datos y revisados los diferentes algoritmos de ML, se propone utilizar la librería Mllib que nos ofrece Spark, haciendo tanto el entrenamiento del modelo como el test con el calibrado previo del modelo. Por último, se propone diseñar e implementar un cuadro de mando con la información obtenida anteriormente para poder ver de forma gráfica el resultado obtenido.
Ejemplo Dataset: https://www.kaggle.com/datasets/justinas/nba-players-data
Creación de un Cuadro de Mando para monitorizar una cartera de valores (5 alumnos max.)
El proyecto tiene como objetivo poder monitorizar una cartera de valores. En primer lugar hay que determinar qué información necesitamos de cada valor para posteriormente poder hacer una descarga histórica de dicha información, teniendo en cuenta la periodicidad para no tener problemas de volumetría. Después se almacenará la información en una base de datos. En este punto se diseñará e implementará utilizando una herramienta de Business Intelligence un cuadro de mando con las métricas que se consideren relevantes para monitorizar una cartera de valores. Se propone Python y Tableau Desktop como herramientas, aunque se valorarán las diferentes propuestas de los alumnos.
Ejemplos Datasets: https://www.kaggle.com/discussions/getting-started/167685
Análisis del sector Inmobiliario mediante la creación de KPIs (5 alumnos max.)
El objetivo de este proyecto es la creación de KPIs que ayuden a predecir la tendencia del precio de la vivienda. En primer lugar habrá que descargar la información de un portal inmobiliario y almacenarlo en una base de datos. Posteriormente se analizará la información y se construirán los KPIs que se consideren adecuados. Finalmente se construirá un Cuadro de Mando mostrando KPIs y precios de la vivienda para poder tener una visión general de la situación actual de la vivienda por área geográfica. Se propone Python y Tableau Desktop como herramientas, aunque se valorarán las diferentes propuestas de los alumnos.
Ejemplo Dataset: https://www.kaggle.com/datasets/laurabarreda/idealista-madrid-rental-real-state
Otras consideraciones
El profesor colaborador puede atender a estudiantes en castellano e inglés.