Profesorado Máster Universitario en Ciencias Sociales Computacionales

Profesora Titular en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid desde el año 2002. Estudió Ciencias Empresariales en la Universidad Autónoma de Madrid y tiene un doctorado y un máster, ambos en Economía, por el European University Institute.

Ha publicado varios artículos en revistas internacionales y un libro como fruto de su investigación en series temporales, filtros lineales, ciclo de negocio, datos atípicos, etc. Ha dirigido el Servicio de Estudios de Loterías y Apuestas del Estado, donde diseñó un modelo de indicadores de negocio y desarrolló varios informes de seguimiento, tendencias y competencias en el mercado de juego. Ha liderado numerosos trabajos de consultoría y asesoría para instituciones públicas (Comisión Nacional de Energía, Loterías y Apuestas del Estado) o privadas (Sistemas Técnicos de Loterías, Asociación de franquiciados de McDonalds).

Por último, ha tratado de compaginar su labor docente e investigadora con la gestión de cargos académicos. En esta línea, ha desempeñado el cargo de subdirectora del Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III durante el periodo 2004-2012 y, nuevamente ahora, desde 2020.

Doctora por la Universidad de Oxford en 2020.

En su doctorado, estudió los efectos causales de la inmigración a nivel local sobre la formación de opinión y las políticas. Como resultado, tiene un gran interés de investigación tanto en los métodos cuantitativos de inferencia causal como en su aplicación para rastrear la formación de opinión de las personas y para diseñar y evaluar políticas sociales.

Profesor Titular en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). Miembro senior del Instituto de Investigación UC3M-Santander of Financial Big Data. Doctor en CC. Matemáticas (2000). Premio de Excelencia a jóvenes investigadores (UC3M) en 2010, 2013 y 2017.

Amplia experiencia en el desarrollo de herramientas cuantitativas para la toma de decisiones, con la ayuda de la Analítica y la Ciencia de Datos, en áreas como la energía, la economía, y las finanzas. Ha publicado más de 30 artículos en revistas de relevancia internacional, recibiendo más de 3000 citas en la literatura (fuente: ISI Web of Science), teniendo un h-index = 16. Finalmente, ha participado y liderado numerosos proyectos de investigación, y ha realizado consultoría para compañías energéticas y financieras en áreas como la predicción de precios, estrategias de trading, y gestión de riesgos.

Más información en su página web: www.est.uc3m.es/nogales

Doctor en Física Teórica y Física Matemática por la Universidad Complutense de Madrid, con premio extraordinario.

Tras una estancia postdoctoral Fulbright en Los Alamos National Laboratory, obtuvo una plaza de profesor titular en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Carlos III de Madrid, donde actualmente es Catedrático de Matemática Aplicada. Es también investigador asociado al Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos de la Universidad de Zaragoza desde 2004. Ha sido coordinador del proyecto europeo IBSEN (Horizonte 2020, 2015-2018).

Entre sus aficiones están la lectura, las series y la gastronomía, tanto delante como detrás de los fogones. Le gusta el mar, navegar, hacer snorkel y, de cuando en cuando, bucear.

Doctora en Sociología (Universitat Pompeu Fabra), Máster en Big Data & Data Science (AFI Escuela de Finanzas) y Especialista en Investigación Aplicada y Análisis de Datos (Centro de Investigaciones Sociológicas).

Sus principales áreas de investigación son la segregación ocupacional y otras desigualdades en el mercado de trabajo, el análisis de datos cuantitativos y el análisis de redes. Ha publicado en prestigiosas revistas como Gender and Society, Work and Occupations, Social Forces, Sociological Perspectives e International Migration.

Actualmente, lidera dos proyectos de investigación: Redes sociales en perspectiva de género: ¿Techo virtual o ventana de oportunidad? (financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación; co-IP Dr. Javier Lorenzo) y Dinámicas de colaboración científica internacional: un análisis de redes con perspectiva de género (financiado por la CM-UC3M; co-IP Dr. Iñaki Úcar). Además, ha trabajado con empresas privadas (AIRBUS GROUP, 40dB) y organismos públicos (Instituto de la Juventud).

Además, es Editora Asociada en European Societies (revista oficial de la Asociación Europea de Sociología, ESA) y miembro del equipo editorial de Work Employment and Society, Sociology, Revista Internacional de Sociología y Papers.

Profesor Visitante en el Departamento de Estadística y miembro del Instituto de Big Data UC3M-Santander (IBiDat), defensor del código abierto y autor de paquetes de R. Licenciado en Ingeniería de Telecomunicaciones y Máster en Comunicaciones por la Universidad Pública de Navarra en 2011 y 2013 respectivamente, y Máster y Doctor en Ingeniería Telemática por la Universidad Carlos III de Madrid en 2014 y 2018 respectivamente.

Ha desarrollado su experiencia en software estadístico, computación de alto rendimiento, simulación, manejo y visualización de datos, análisis de redes y procesos de Markov. Sus intereses de investigación actuales son variados, como la interpretabilidad de modelos de ML y la aplicación de la ciencia de los datos a problemas relacionados con las redes sociales, el comportamiento colectivo, la desigualdad y la desinformación.

Investigador posdoctoral en el Instituto Carlos III-Juan March, Universidad Carlos III de Madrid. Doctor por la ETH Zurich, y premio Juan Linz a la mejor tesis doctoral en ciencia política del CEPC.

Sus líneas de investigación se centran en las consecuencias de la violencia política y de los conflictos armados. Utiliza fundamentalmente métodos cuantitativos, apoyándose en datos provenientes de diversas fuentes, como archivos históricos digitalizados, web scraping, o datos geoespaciales. Ha publicado en varias revistas académicas internacionales, como Journal of Peace Research, Journal of Conflict Resolution, o Research & Politics.

Profesor Titular de Sociología en la UAB y director del Grupo de Sociología Analítica y Diseño Institucional (GSADI). Ha sido investigador invitado en la Universidad de California, Berkeley, y en la London School of Economics and Political Science, y profesor invitado en la UC3M y en Deusto.

Sus áreas de trabajo son la política social, la sociología fiscal, la teoría sociológica, la sociología analítica, los experimentos conductuales y la simulación social. Ha sido investigador principal de numerosos proyectos y contratos de investigación competitivos en esas áreas (entre ellos cuatro del Plan Nacional de I+D). Ha participado en proyectos de I+D en la convocatoria Consolider-Ingenio y en el FP7. Cuenta con tres sexenios de investigación y uno de transferencia de conocimiento.

Ha publicado en revistas como Social Policy & Society, PlosOne, Advances in Complex Systems, Journal of Law & Society, Journal of Consumer Affairs, Social Science Information of South European Society & Politics. Ha sido director de Papers. Revista de Sociología desde 2015 a 2019 y director adjunto de 2009 a 2015. Ha colaborado con diversas agencias de evaluación científica nacionales e internacionales.

Científico de datos actualmente trabajando para eDreams ODIGEO. Es doctor en Sociología por la Universidad Pompeu Fabra, donde se especializó en el campo de las Ciencias Sociales Computacionales.

Ha ocupado puestos de investigación en el Instituto Max Planck de Investigación Demográfica, así como trabajos de consultoría para organizaciones como la División de Población de las Naciones Unidas.

Fuera del ámbito académico, ha ocupado varios puestos de científico de datos, que abarcan una amplia gama de industrias. También es Research Fellow en el Centro de Investigación y Especialización en Metodología de Encuestas, donde sigue explorando nuevas vías de investigación en la intersección de las ciencias sociales, el big data y la ciencia de datos.

Para más información, visite su sitio web en cimentadaj.github.io.

Sociólogo, demógrafo y científico de datos.

Su investigación se centra en cómo la movilidad socioeconómica afecta a la salud y la mortalidad, las consecuencias del encarcelamiento para la salud, las experiencias de reinserción de las mujeres que acaban de salir de prisión. En su investigación usa métodos estadísticos y computacionales, con un foco en la ciencia de los datos y en modelos basados en agentes.

Recibió su doctorado en Sociología de la Universidad de Wisconsin-Madison, y su licenciatura y maestría en Sociología de la Universidad Católica de Chile.

Licenciada en Traducción e Interpretación y Filología Hispánica (UAM), Máster en Comunicación Intercultural (UAH) y Curso Superior en Dirección de Proyectos (EOI).

Durante 8 años se ha dedicado al Procesamiento del Lenguaje Natural codo con codo con lingüistas, desarrolladores y arquitectos de software y científicos de datos, liderando la creación de recursos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Es un perfil humanístico orientado hacia la tecnología y el futuro, apasionada por la innovación.

Actualmente trabaja en transformación digital e integración tecnológica en empresas e instituciones. Sigue pensando que hacen falta más perfiles mixtos, más equipos multidisciplinares y menos fronteras entre las humanidades y la ciencia.

Senior Data Scientist en Microsoft, donde ayuda a otras empresas a mejorar sus procesos usando Inteligencia Artificial.

Estudió ingeniería informática y matemáticas y encontró la combinación perfecta de ambos campos en el mundo de los datos, en el que se especializó con un Máster en Data Science y Big Data. Como consultora data science ha trabajado con multitud de industrias y tecnologías, y disfruta compartiendo este conocimiento como profesora en varias instituciones académicas, y con charlas en conferencias de tecnología. También participa en iniciativas para promover la diversidad en el mundo tech, y coorganiza el meetup de PyLadies Madrid.

Co-fundador y Director de Operaciones en PiperLab, una compañía de Machine Learning e Inteligencia Artificial establecida en Madrid. Durante los últimos 12 años, ha trabajado en la aplicación de modelos predictivos y técnicas de Aprendizaje Automático en campos como finanzas, seguros, logística o negocios digitales. Además, es doctor en Ingeniería Matemática por la Universidad Carlos III de Madrid.

Investigador postdoctoral en IMDEA Networks y el Instituto IBiDat en la Universidad Carlos III de Madrid.

Su investigación se basa en las ramas de sistemas dinámicos, sistemas complejos, teoría de redes, aprendizaje automático e inferencia estadística. Se centra, por un lado, en estudiar el comportamiento y la evolución de normas y opiniones en redes sociales, y por otro lado, en estimar los estados latentes de modelos estadísticos y basados en agentes basados en observaciones agregadas. Últimamente, ha mostrado interés en la interpretabilidad y equidad de los modelos de aprendizaje automático, y en el desarrollo de modelos de redes para estudiar cascadas de recomendaciones en redes sociales profesionales.

Doctorado en Matemáticas por la Universidad de Oxford bajo la supervisión del Prof. Doyne Farmer, donde formó parte del grupo de Complexity Economics del Institute for New Economic Thinking at the Oxford Martin School. Además, ha trabajado con el Banco Mundial como analista de datos y ha participado en numerosas conferencias, seminarios y competencias.

Realizó sus estudios de licenciatura en Física en la Universidad Nacional Autónoma de México, México. Además de su carrera académica, es un apasionado de la música.

Científica de Datos Sénior en PiperLab, una compañía de Machine Learning e Inteligencia Artificial establecida en Madrid.

Estudió Ingeniería de Software y descubrió su amor por la ciencia de datos durante una experiencia de investigación.

Tiene un Máster en Inteligencia Artificial y ha estado trabajando durante varios años en los sectores de telecomunicaciones y seguros, especializándose en la prevención del abandono, la venta cruzada y los problemas de next best action.

Especialista en Inteligencia Artificial en AdvocatusAI.

Elen se graduó en derecho y, unos años después, decidió estudiar Inteligencia Artificial y su campo en el sector jurídico. Desde entonces ha dado clase a abogados en IA y programación, ha escrito el libro "La Inteligencia Artificial explicada para abogados" con la editorial la Ley y ahora también cursa el doctorado sobre la propuesta de reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea.

Profesor Ayudante en la Facultad de Estadística de la Universidad Complutense de Madrid.

Es licenciado en Matemáticas (Máster en Ingeniería Matemática) y Doctor en Estadística por la Universidad de Granada, habiendo ejercido de investigador y docente en las Universidad de Granada, Oviedo, Santiago de Compostela y la Universidad Complutense de Madrid.

Sus campos de investigación son el análisis de datos funcionales, la bioestadística, la ciencia de datos y el análisis de encuestas electorales, y se ha especializado en la elaboración de cursos y materiales para el aprendizaje de R. Durante la pandemia de covid-19 fue asesor en la Consejería de Salud de Asturias.

Ejerce la divulgación en redes (@dadosdelaplace) y medios de comunicación.