{"id":6633,"date":"2016-10-18T12:16:24","date_gmt":"2016-10-18T11:16:24","guid":{"rendered":"http:\/\/www.talent.upc.edu\/blog\/?p=6633"},"modified":"2016-10-18T12:33:30","modified_gmt":"2016-10-18T11:33:30","slug":"alumnos-del-posgrado-en-big-data-de-la-upc-school-ganan-los-big-data-talent-awards","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/upcschool.upc.edu\/blog\/alumnos-del-posgrado-en-big-data-de-la-upc-school-ganan-los-big-data-talent-awards\/","title":{"rendered":"Alumnos del posgrado en Big Data de la UPC School ganan los Big Data Talent Awards"},"content":{"rendered":"

Tourist Factory,<\/strong> un proyecto desarrollado por alumnos del posgrado en Big Data Management and Analytics de la UPC School, ha resultado ganador de la segunda edici\u00f3n de los Big Data Talent Awards<\/strong>. Tourist Factory es una soluci\u00f3n AaaS (Analyticsasaservice)<\/em> en tiempo real que identifica turistas en las redes sociales en las grandes ciudades y es capaz de sugerirles recomendaciones personalizadas basadas en contenido social. Por otra parte, el proyecto Convector – Public transport optimization through Big Data analytics<\/strong>, tambi\u00e9n desarrollado como proyecto de la formaci\u00f3n en Big Data de la UPC School, tambi\u00e9n result\u00f3 finalista<\/strong> de estos premios.<\/p>\n

\"BigDataTalentAwards\"<\/a>La 2\u00aa edici\u00f3n de los Big Data Talent Awards <\/a>tiene como objetivo premiar las tesis doctorales y proyectos de fin de carrera\/m\u00e1ster o posgrado relacionados con Big Data<\/strong> y Data Analytics con el mayor impacto socioecon\u00f3mico y con la mayor innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Son unos premios organizados por el Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona<\/a>, con el patrocinio de Oracle.<\/p>\n

El proyecto ganador, Tourist Factory, ha sido desarrollado como proyecto final de la formaci\u00f3n de posgrado de la UPC por los alumnos Rodica Fazakas, I\u00falia Zvyagelskaya,\u00a0Joan Pau L\u00f3pez y Beatriz Mart\u00edn<\/strong>. Tourist Factory aplica machine learning para la detecci\u00f3n de turistas, monitorizaci\u00f3n de sus intereses y emociones, explorar insights<\/em> e identificar tendencias<\/strong>. El sistema permite analizar la \u201csituaci\u00f3n tur\u00edstica\u201d en una zona geogr\u00e1fica espec\u00edfica clasificando y clusterizando los usuarios que hablan en ella. El sistema permite identificar turistas y residentes diferenci\u00e1ndolos por idioma y detectar emociones, intereses y tipos de consumo.<\/p>\n

Todo ello es gracias a una plataforma avanzada de gesti\u00f3n de datos basada en la Arquitectura Lambda<\/strong>, lo que permite poder almacenar y procesar grandes vol\u00famenes de datos y aplicar modelos predictivos en tiempo real.<\/p>\n

El proyecto que result\u00f3 finalista <\/strong>fue Convector – Public transport optimization through Big Data analytics<\/strong>, <\/strong>de los alumnos Albert Quiroga, Ferran Cabezas, Xavier Mas y Carles Teixid\u00f3<\/strong>. El objetivo de este proyecto es dise\u00f1ar, construir e implementar un sistema de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n Big Data que analice los datos generados para una empresa de transporte p\u00fablico<\/strong> a trav\u00e9s de los cuales poder extraer insights<\/em> de valor para el negocio.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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