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Los equipos de la Universitat de València y la Universidad de Granada, ganadores de la II Edición de Cajamar UniversityHack 2018

16 de Abril, 2018

El jurado de esta edición de la Cajamar UniversityHack 2018, compuesto por profesionales de la Dirección de Investigación y Metodología Comercial de Grupo Cooperativo Cajamar, Salesforce, Deloitte, Minsait by Indra, ViewNext, Hewlett Packard Enterprise y Kabel ha fallado los ganadores de la competición de analítica de datos más grande de España, en la que han participado 19 universidades y 190 equipos.

En un acto celebrado en el Medialab-Prado de Madrid los ganadores de la Cajamar UniversityHack 2018 –los equipos Sense3 de la Universitat de València  y Working Data de la Universidad de Granada- presentaron sus trabajos ante los numerosos asistentes interesados en el Data Science.

Tanto los trabajos presentados por los equipos clasificados para la final como los proyectos presentados en la competición muestran el gran crecimiento y el excelente nivel que está adquiriendo el big data en España.

La competición, iniciada el 31 de enero, ha contado con dos categorías de participación: ‘Wefferent Card Analytics’, consistente en la creación de la mejor aplicación y/o visualización en base a datos anonimizados de transacciones con tarjeta en la ciudad de Murcia, con datos reales agregados del Grupo Cajamar entre los años 2015 y 2017; y ‘Saleforce Predictive Modelling’, en la que los participantes tuvieron que predecir el poder adquisitivo de un cliente en base a unas variables anonimizadas de clientes particulares del Grupo Cajamar.

Los mejores trabajos de la categoría de “Wefferent Card Analytics” fueron:

  • 1er premio, equipo Sense3 de la Universitat de València
  • 2do premio, equipo Datavision de la Universitat de Alicante
  • 3er premio, equipo Worldatation de AFI Escuela de Finanzas

Los mejores trabajos de la categoría de “Saleforce Predictive Modelling” fueron:

  • 1er premio, equipo Working Data de la Universidad de Granada
  • 2do premio, equipo Always Learning Deeper de la Universitat Politècnica de València
  • 3er premio, equipo Donkeys de la Universitat de Barcelona.

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