Datos personales
Ares Fabregat Hernández
Profesor/a NO Doctor/a
- Email:
- [email protected]
- Formación académica:
- -
- PCEO Grado en Física / Grado en Matemáticas
- -
- Máster en Matemáticas
- Facultad:
- Ciencia y Tecnología
- Categoría docente:
- Título de doctor:
- No
- - Linkedin:
- - Facebook:
- - Twitter:
Experiencia Docente
| Facultad | Titulación | Asignatura | Fecha Impartición | |
|---|---|---|---|---|
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias de la Educación | Grado en Educación Primaria | Matemáticas | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias de la Educación | Máster Universitario en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria, Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanzas de Idiomas | Trabajo Fin de Máster, especialidad de Matemáticas e Informática | 2025 |
Experiencia Profesional actual
| Organización | Puesto | Duración |
|---|---|---|
| FUNDACION DE LA COMUNIDAD VALENCIANA UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE VALENCIA | Profesor No Doctor | 01-10-2021- actualidad |
Experiencia Profesional
No posee experiencia profesional previa
Experiencia Investigadora
| CVN Extendido | VER |
| Líneas de Investigación | Matemáticas |
| 5 Publicaciones relevantes |
Proyectos de I+D+i financiados en convocatorias competitivas de Administraciones o entidades públicas y privadas
| Nombre proyecto | Nombre programa | Entidad financiadora | Fecha inicio | Fecha fin |
|---|---|---|---|---|
| GUARDIA |
Estancias en centros de I+D+i públicos o privados
No hay estancias registradas
Premios y reconocimientos
No hay premios registrados
Grupos
Nombre del grupo:
Grupo de investigación en Ciencia de Datos Acronimo:
GRID
Descripción/objetivos del Grupo:
El grupo centra sus actividades en la investigación en el campo de la ciencia de datos y en sus diferentes aplicaciones. Concretamente, los principales objetivos del grupo son:
* Analizar y evaluar diferentes estrategias y técnicas de gestión de grandes volúmenes de datos y de procesamiento masivo.
* Proponer nuevas estrategias, herramientas, algoritmos, frameworks, etc., para realizar analítica de datos en tiempo real.
* Aplicar técnicas Big Data para la gestión y el procesamiento de datos masivos en distintas áreas (Astronomía, Bioingeniería, Industria, etc.).
* Generar y compartir conocimiento en el área de ciencia de los datos y computación de altas prestaciones, combinando distintas técnicas de IA, HPC, Big Data, tecnologías emergentes (Realidad Aumentada, Realidad Virtual), Web Semántica y otras áreas pertinentes.
* Investigar y aplicar técnicas de Internet de las Cosas en diferentes áreas de la ciencia (salud, agricultura, educación, robótica, etc.).
* Dar soporte en los aspectos de plataformas y herramientas de software para el procesamiento masivo de datos.
* Aplicación de tecnologías emergentes en educación, considerando la ingeniería de datos.
Co-Ip:
Nº usuarios:
18
Proyectos
Nombre:
UbiCDatos: Ciencia de Datos para ambientes de Computación Ubicua
Grupo:
Grupo de investigación en Ciencia de Datos
Acrónimo:
Presupuesto:
5.000,00€
Periodo inicio / fin:
30/01/2023 -
31/07/2024