Listar Máster en Big Data. Tecnología y Analítica Avanzada por título

Mostrando ítems 137-156 de 217

    • Liderazgo y gestión del cambio 

      Carlos; Cristina; Francisco Javier; Pedro (12/09/2018)

    • Liderazgo y gestión del cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Matanza Domingo, Javier; Pizarro Valentín, Carlos; Sánchez Martín, Pedro (20/04/2020)

    • Liderazgo y gestión del cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Matanza Domingo, Javier; Pizarro Valentín, Carlos; Romero Mora, José Carlos; Sánchez Martín, Pedro (10/12/2020)

    • Liderazgo y Gestión del Cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Pizarro Valentín, Carlos; Romero Mora, José Carlos; Sánchez Martín, Pedro (10/12/2020)

    • Liderazgo y Gestión del Cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Pizarro Valentín, Carlos; Romero Mora, José Carlos (31/08/2021)

    • Liderazgo y Gestión del Cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Pizarro Valentín, Carlos; Romero Mora, José Carlos (31/08/2022)

    • Liderazgo y Gestión del Cambio 

      Domínguez Soto, Cristina; Franco Cruzado, Raúl; García de Amezaga Cuevas, Íñigo; Pizarro Valentín, Carlos; Romero Mora, José Carlos (01/09/2023)

    • Loa test de independencia de dos variables y su aplicación a Redes Neuronales para la predicción de mercados financieros utilizando series temporales 

      Puyol Lombos, Luis (2021)
      A lo largo de este proyecto se han desarrollado múltiples modelos con el objetivo de predecir valores de varias acciones. El principal modelo en el que se ha profundizado fue el iMLP, del cual se han estudiado diversas ...

    • Machine Learning aplicado al incumplimiento de la ley orgánica de protección de datos personales 

      Medina de lasHeras, María Patricia (2022)
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    • Machine Learning I 

      Gahete Díaz, José Luis; Muñoz San Roque, Antonio; Pizarroso Gonzalo, Jaime; Portela González, José (14/07/2021)

    • Machine Learning I 

      Gahete Díaz, José Luis; Muñoz San Roque, Antonio; Pizarroso Gonzalo, Jaime; Portela González, José (31/08/2022)

    • Machine Learning I 

      Gahete Díaz, José Luis; Muñoz San Roque, Antonio; Pizarroso Gonzalo, Jaime; Portela González, José (14/07/2023)

    • Machine Learning II 

      Ayuso Rejas, Jorge; Boal Martín-Larrauri, Jaime; Contreras Bárcena, David; Sanchez Rebollo, Cristina; Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco; Sanz Bobi, Miguel Ángel (21/12/2018)

    • Machine Learning II +OC 

      Ayuso Rejas, Jorge; Boal Martín-Larrauri, Jaime; Gascón González, Alberto; Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco; Sanz Bobi, Miguel Ángel (11/01/2021)

    • Machine Learning II +OC 

      Ayuso Rejas, Jorge; Boal Martín-Larrauri, Jaime; Gahete Díaz, José Luis; Gascón González, Alberto; Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco; Sanz Bobi, Miguel Ángel (26/08/2021)

    • Machine Learning II +OC 

      Ayuso Rejas, Jorge; Boal Martín-Larrauri, Jaime; Gahete Díaz, José Luis; Gascón González, Alberto; Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco; Sanz Bobi, Miguel Ángel (31/08/2022)

    • Machine Learning II +OC 

      Ayuso Rejas, Jorge; Gahete Díaz, José Luis; Gascón González, Alberto; Sánchez Úbeda, Eugenio Francisco; Sanz Bobi, Miguel Ángel (15/01/2024)

    • Machine Learning para la segmentación de pacientes crónicos y niveles de cuidados 

      Mirón Gracia, Natalia (2022)
      El aumento de la esperanza de vida a nivel global ha supuesto una subida en España de 78,12 años en 1995 a 83,22 en 2022 y está causando un envejecimiento en la población. Este envejecimiento infiere un aumento de pacientes ...

    • Marketing Mix Modelling 

      Serra Le Monnier, Borja (2023)
      El Marketing Mix Modelling es una técnica analítica utilizada para identificar y cuantificar las principales palancas que explican la evolución de un negocio en torno a sus recursos de marketing. La idea principal es ...

    • Mental health risk classification through NLP 

      Girard, Charles Max-André (2023)
      Este proyecto tiene como objetivo crear una pipeline de procesamiento de texto para detectar riesgos tempranos de depresión en los mensajes de Telegram de los pacientes. Mediante el uso de datos de texto etiquetados del ...