Profesorado Máster Universitario en Ciencias Sociales Computacionales

Profesora ayudante en el Departamento de Estadística y becaria de investigación en el Instituto Big Data UC3M-Santander. Obtuvo su doctorado en Matemáticas por la Universidad de Sevilla en 2021 con menciones Internacional y Cum Laude.

La investigación de Sandra se centra en el desarrollo de nuevos modelos matemáticos de optimización para clasificación supervisada, donde ha realizado contribuciones en las áreas de selección de variables, algoritmos sensibles a costes y estimación de probabilidad de clase. También ha contribuido en el campo de la estimación de la eficiencia técnica mediante el Análisis Envolvente de Datos (DEA).

Sus intereses de investigación actuales se centran en el desarrollo de modelos de clasificación interpretables y justos.

Profesora Titular en el Departamento de Estadística y Doctora en Matemáticas por la Universidad de Sevilla.

Sus intereses de investigación se centran en el desarrollo de modelos matemáticos que ayuden a la toma de decisiones basadas en datos de una manera interpretable mediante la combinación de herramientas de optimización matemática, estadística y aprendizaje automático. Es coautora de numerosos artículos de investigación publicados en revistas científicas y ha participado y dirigido proyectos de investigación regionales, nacionales e internacionales.

Sus resultados de investigación y trayectoria han sido reconocidos con el premio Ramiro Melendreras, el premio Vicent Caselles y el premio L’Oréal – UNESCO For Women in Science, entre otros.

Investigador postdoctoral en 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.

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 ayudante en el Departamento de Estadística. Anteriormente fue investigador postdoctoral en el Instituto Big Data UC3M-Santander (IBiDat).

Es Doctor Ingeniero Matemático (2024) y Máster en Estadística para la Ciencia de Datos (2020), ambos por la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), así como Licenciado en Matemáticas y Física (2019) por la Universidad de Oviedo.

Su investigación se centra en la interpretabilidad y explicabilidad en inteligencia artificial y aprendizaje automático, con el objetivo de hacer que los algoritmos y sus decisiones sean más transparentes para los humanos. También está interesado en el desarrollo de código abierto y ha contribuido con paquetes de R a la comunidad. Más recientemente, su trabajo ha incluido el desarrollo de aplicaciones que utilizan grandes modelos lingüísticos (LLM).

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.

Investigador Distinguido 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. 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 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 la 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.

Científico de datos actualmente trabajando para Ryanair. 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.

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 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.

Comenzó su carrera profesional trabajando en proyectos de Machine Learning, como previsión de demanda o Marketing Mix Modeling.

Últimamente, ha centrado su interés en la inteligencia artificial generativa, desarrollando e implementando soluciones de GenAI en producción para sectores como seguros y automoción.

Es ingeniero industrial por la Universidad Politécnica de Madrid y École Centrale de Lyon. Se especializó durante el máster en Ciencia de Datos e IA en Polytechnique Montréal.

Apasionado de la escalada y los juegos de mesa.

Research Data Analyst en Fever. Graduada en Economía por la USAL, Máster en Desarrollo y Crecimiento Económico y Máster en Ciencias Sociales Computacionales, ambos por la UC3M.

Cuenta con experiencia como analista tanto en el sector público como en el privado, trabajando para mejorar la toma de decisiones basadas en datos, especialmente en cuestiones económicas y sociales.

Investigadora Científica en el Instituto de Políticas y Bienes Públicos (IPP), CSIC. Es Doctora en Sociología (DPhil) por la Universidad de Oxford (Nuffield College) y, antes de incorporarse al CSIC, fue Profesora Titular de Universidad en el Departamento de Estructura Social (UNED) y Lead Scientist de DIGCLASS (Centro de Estudios Avanzados, Joint Research Centre, Comisión Europea).

Es experta en desigualdades sociales y ha publicado sobre desigualdades educativas, cambio demográfico y su relación con la desigualdad económica y desigualdades en salud (perinatal), entre otros temas, en algunos de los medios más relevantes de su área, como American Journal of Sociology, European Sociological Review, Socio-Economic Review, o Social Science and Medicine.

Ha liderado numerosos proyectos de investigación competitivos y ha formado parte de varios consejos de redacción y editoriales nacionales e internacionales. Tiene experiencia docente en asignaturas sustantivas (estructura social) y metodológicas (diseño de la investigación, técnicas cuantitativas) en grado y posgrado, en España (dirigió y coordinó el curso de posgrado del CIS, 2009-2018) y en el extranjero. Fue colaboradora científica y coordinadora del Panel de Ciencias Sociales de la Agencia Estatal de Investigación (AEI) entre 2019 y 2021.

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.