La Universidad Complutense, en el ‘Hall of Fame 2023’ de Cajamar UniversityHack

La Universidad Complutense de Madrid (UCM) se ha impuesto como ‘Mejor rookie’ entre las 33 mejores universidades y centros de formación de toda España con cursos especializados en inteligencia artificial, ciencia de datos, big data y machine learning en el ‘Hall of Fame 2023’ de Datathon Cajamar UniversityHack, la competición de analítica de datos más importante del país.

Los trabajos realizados por dos grupos de estudiantes de los másteres propios de la UCM en Big Data y Business Analytics de la Facultad de Estudios Estadísticos y de Big Data y Data Science de la Facultad de Comercio y Turismo en la edición 2022 consiguieron el segundo y tercer puesto en distintas categorías. Concretamente, en la categoría ‘Cajamar Water Footprint’ los estudiantes tenían que crear el mejor modelo de predicción de consumos en base al cual se puedan realizar estimaciones a futuro en cualquiera de los municipios gestionados por la compañía Agbar en España. El proyecto creado por Arnau Fabregat Rallo e Irene Berros Sanmartín ganó la segunda plaza; mientras que sus compañeros de la Complutense, Alejandro Vidal Corté, Daniel Píriz Fernández y Javier Pardo, obtuvieron la tercera posición en la categoría Atmira Pharma Visualization, consistente en crear la mejor aplicación y/o visualización sobre los datos anonimizados facilitados por la empresa participante, en esta edición Atmira, con la información de negocio de venta de parafarmacia y farmacia del periodo transcurrido entre el 01/01/2017 y el 31/12/2018.

Joaquín Goyache, rector de la Universidad Complutense de Madrid, ha recibido de manos de José Antonio Montero, director territorial de Cajamar en Madrid, el reconocimiento que acredita a la UCM como ‘Mejor rookie’ de la competición Cajamar Universityhack. “‘Es un orgullo para mí comprobar el altísimo nivel que tienen nuestros estudiantes en áreas de tanta especialización y actualidad como los referidos a la inteligencia artificial y que compiten a nivel nacional con los mejores”, ha manifestado.

Por su parte, José Antonio Montero ha explicado que, con esta competición y sus premios, que ya cumplen siete años, “Cajamar pretende estimular el conocimiento e interés de los universitarios españoles por la inteligencia artificial, la ciencia de datos, el big data y el machine learning” y ha señalado que “esta es también una forma de acercar la empresa a la universidad y viceversa”, ya que el Datathon Cajamar UniversityHack traslada a los universitarios españoles las necesidades y retos reales de las empresas en su día a día y, mediante las nuevas tecnologías y la alta capacidad de los alumnos, les ayudan a mejorar su actividad diaria y superar desafíos”.

En la entrega del trofeo también ha estado presente el director de Analítica de Clientes de BCC-Grupo Cooperativo Cajamar, Antonio Font, unidad promotora de esta iniciativa de la banca cooperativa Cajamar.

Otros centros galardonados

En el ‘Hall of Fame’ de Cajamar, la Universitat Politècnica de València ha sido reconocida como la campeona de este año al haber ocupado los trabajos de sus alumnos una de las tres primeras posiciones en cinco de las seis las ediciones en las que ha participado. La segunda posición ha sido para la Escuela de Organización Industrial, al lograr los trabajos presentados el segundo y primer premio en alguna de las categorías de las ediciones de 2020 y 2021, respectivamente. Y, por último, la tercera posición la han ocupado los alumnos de la Universidad Internacional de València, que ya en 2021 lograron un tercer premio, en 2022 han conseguido el primer premio de la categoría ‘Cajamar Water Footprint’.

Datathon Cajamar UniversityHack

El Datathon Cajamar UniversityHack es una competición universitaria que tiene por objetivo promover el desarrollo y la generación de ideas en el ámbito de data science y big data, a través del tratamiento de la información y la generación de propuestas de valor para la sociedad, las instituciones o las empresas.

En cada edición, Cajamar pone a disposición de los equipos participantes el acceso a un conjunto de datos exclusivamente estadísticos, disociados y agregados de forma irreversible (datasets) y plantea un reto en cada categoría. El concurso se desarrolla en tres fases: en la primera fase, los equipos trabajan en un proyecto durante aproximadamente un mes y compiten con equipos del mismo centro; y en la segunda fase, un jurado nacional selecciona los mejores trabajos de cada categoría, los cuales realizarán una exposición presencial, tras la que el jurado decide el podio del reto.