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La Universidad Autónoma de Madrid (UAM) es una universidad reconocida internacionalmente, estando encuadrada dentro del grupo de las 200 mejores universidades del mundo. Es una universidad española de referencia desde el punto de vista investigador que constituye parte del Campus de Excelencia UAM+CSIC junto con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas. La UAM está preocupada por el medioambiente y orgullosa de su trabajo por alcanzar un campus medioambientalmente sostenible.

Además de ser pionera en el trabajo de acción solidaria y cooperación, trabajo con ONGs, etc. La UAM está interesada en la formación integral de sus estudiantes y los titulados de la UAM cuentan con un elevado nivel de inserción laboral, un 90% de los que han buscado un empleo lo han encontrado en un breve plazo.

Candidatos UniversityHack 2018

Podrían inscribirse estudiantes de la UAM actualmente matriculados (o egresados durante el curso 2016/2017). Especialmente aquéllos que hayan cursado o estén cursando algún título de la EPS, Ciencias, Económicas o Psicología y que tengan relación con el aprendizaje automático, Big Data y visualización de datos, como por ejemplo:

- Alumnos del Máster en Big Data y Data Science: Ciencia e Ingeniería de Datos
- Alumnos del Máster Universitario en Investigación e Innovación en TIC

No podrán participar alumnos de este centro que no hayan estado matriculados en el curso 2016/2017 ni 2017/2018
(En caso de inscribirse más de 10 equipos de este centro el coordinador designará los equipos participantes)


Coordinador de la UniversityHack en la Universidad Autónoma de Madrid

Gonzalo Martínez Muñoz gonzalo.martinez@uam.es

Máster en Big Data y Data Science: Ciencia e Ingeniería de Datos
  • Contenido
    60 créditos
  • Duración
    2 años
  • Horario
    Viernes de 17:00h a 21:00h y sábado de 10:00h a 14:00h
  • Modalidad
    Presencial
  • Idioma
    Castellano
  • Calendario
    Septiembre - junio
  • Importe
    5.900€
Máster Universitario en Investigación e Innovación en TIC
  • Contenido
    60 créditos
  • Duración
    1 año
  • Horario
    Tardes
  • Modalidad
    Presencial
  • Idioma
    Castellano/inglés
  • Calendario
    Septiembre - junio
  • Importe
    3.000€ aprox.

Jurado Local del Centro

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Luis Fernando Lago Fernández
Escuela Politécnica Superior
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Carlos Aguirre Maeso
Escuela Politécnica Superior
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Florentino Borondo Rodríguez
Facultad de Ciencias e Instituto de Ciencias Matemáticas
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Gonzalo Martínez Muñoz
Escuela Politécnica Superior

Ganadores del centro (fase local)

Reto Salesforce Predictive Modelling

Excelsior

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Carlos Ruiz
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Sara Dorado

Coordinador de la UniversityHack en la Universidad Autónoma de Madrid

Gonzalo Martínez Muñoz gonzalo.martinez@uam.es