Cajamar UniversityHack 2017 és la competició d’analítica de dades més gran d’Espanya. L’esdeveniment estava dirigit específicament als alumnes dels millors centres formatius en Data Science d’Espanya. En aquesta edició han participat 130 equips de 13 universitats seleccionades. Els participants podien presentar-se a una de les competicions proposades: “IBM Card Analytics” y “Microsoft Predictive Modelling”.

L’equip Random6, format per Alexandra Abós y Xisca Pericàs, estudiants del postrau de Data Science de la UB, va ser el guanyador de la competició “Microsoft Predictive Modelling”, i l’equip Visual Miners, format per David Solans, Biel Stela i Ignasi Pérez, també estudiants de Data Science de la UB van quedar en segona posició en la competició “IBM Card Analytics”.

http://www.cajamardatalab.com/datathon-cajamar-universityhack-2017/

http://www.ub.edu/datascience/

Notícies relacionades

Predicció sobre l'abandonament dels estudis

cat. General
13.04.2017

Investigadors del grup DataScience@UB desenvolupen un sistema basat en la ciència de dades per predir l’abandonament dels estudis


Albert Díaz-Guilera, nomenat director de l'Institut de Recerca de Sistemes Complexos

cat. General
04.04.2017

Albert Díaz-Guilera, catedràtic del Departament de Física de la Matèria Condensada i investigador del grup DataScience@UB, va prendre possessió el passat 15 de març, del càrrec de director de l’Institut de Recerca de Sistemes Complexos (UBICS).


Convertim dades en informació útil

cat. General
20.03.2017

El grup DataScience@UB donem resposta als reptes que encaren les organitzacions originats per la generació massiva de dades, i ho fem tant des del punt de vista tecnològic, com científic i social. Som especialistes en ciència de dades, una disciplina clau en la transformació digitalque suposa generar i interpretar informació a gran escala. I l’abordem tant des dels seu vessant matemàtic i algorítmic, com metodològic. Així, proporcionem coneixement i aportem eines predictives i d’anàlisi, a més de contribuir a estalviar temps, diners i recursos.