Datos personales

Breve reseña curricular

Doctor en Ingeniería Informática, Doctor en Psicología, Doctor en Economía, Empresas y Finanzas con Premio Extraordinario, e Ingeniero en Informática. Cursé un MBA y varios Másters y Postgrados sobre Tecnologías Informáticas y Gestión de Proyectos. Actualmente estoy realizando una cuarta Tesis Doctoral sobre Matemática y Física. Acreditado por ANECA como Profesor Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada.
Desde mis inicios profesionales compatibilizo mi actividad en el ámbito de empresa privada, fundamentalmente como Director de Tecnología en diferentes compañías de software nacionales e internacionales, con la investigación y la docencia universitaria de materias relacionadas con el machine learning, la ciencia de datos, la inteligencia de negocio y la inteligencia artificial.
Arturo Peralta Martín-Palomino
Profesor/a Doctor/a NO Acreditado/a
Email:
[email protected]
Formación académica:
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Ingeniero en Informática
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Doctor en Ingeniería Informática
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Doctor en Economía, Empresas y Finanzas
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Doctor en Ciencias de la Salud (Psicología)
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Máster en Administración de Empresas e Ingeniería de Organización. (MBA+E)
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Máster Universitario en Tecnologías Informáticas Avanzadas
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Máster Executive MBA
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Máster en Dirección Comercial y Marketing
Figura de acreditación:
Contratado/a doctor/a
Facultad:
Ciencia y Tecnología
Categoría docente:
Nivel III - S I:Doctor acreditado dedicado a docencia y/o investigación: Doctor acreditado como Contratado Doctor/Profesor de Universidad Privada dedicado a docencia y/o investigación.
Título de doctor:
- Linkedin:
https://www.linkedin.com/in/arturoperalta/
- Facebook:
- Twitter:

Experiencia Docente

No posee docencia impartida

Facultad Titulación Asignatura Fecha Impartición
Docencia VIU actual Ciencia y Tecnología Máster en Big Data y Data Science Aplicación de la ciencia de datos a los negocios y a la toma de decisiones 2024
Docencia VIU actual Ciencia y Tecnología Máster en Big Data y Data Science Diseño e implantación de soluciones de Inteligencia de Negocio 2024

Experiencia Profesional actual

Organización Puesto Duración
Universidad Internacional de Valencia Profesor Contratado Doctor 01-04-2023- actualidad
AI Shepherds Director de Tecnología 01-03-2023- actualidad
Universidad de Castilla-La Mancha Profesor Asociado 01-09-2017- actualidad
Prometeus Global Solutions Director de Tecnología 01-09-2016- actualidad

Experiencia Profesional

Organización Puesto Duración
Korporate Technologies Director de Tecnología 3 Años, 10 Meses, 0 Dias
Universidad Internacional de La Rioja Profesor Asociado 4 Años, 7 Meses, 7 Dias
Tech Universidad Tecnológica Director de Máster 1 Años, 8 Meses, 30 Dias
DocPath Document Solutions Director de Tecnología 5 Años, 11 Meses, 4 Dias
DocPath Document Solutions Jefe de Proyecto/Team Leader 0 Años, 9 Meses, 0 Dias
DocPath Document Solutions Ingeniero de Software 2 Años, 2 Meses, 13 Dias
Universidad de Castilla-La Mancha Ingeniero de Software 0 Años, 7 Meses, 23 Dias
Universidad de Castilla-La Mancha Profesor Colaborador en Máster MBA+E 0 Años, 0 Meses, 0 Dias

Experiencia Investigadora

Código ORCID 0000-0002-7717-2543
Researcher ID C-1620-2019
Scopus Author ID 36060107300
CVN Extendido VER
Líneas de Investigación Inteligencia artificial; ciencia de datos; machine learning
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
Estudio de incorporación de estrategias metodologógicas de innovación docente en la nueva memoria de Máster Universitario en Ingeniería Informática en UCLM. XIII convocatoria de proyectos de Innovación y Mejora Docente 2023/2025 01-12-2023 31-12-2025
MERINET: Métodos rigurosos para el internet del futuro. Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y Ministerio de Economía y Competitividad. 30-12-2016
PLINIO: OBSERVATORIO DE EFECTOS DEL CAMBIO CLIMATICO BASADO EN LA EXTRACCION INTELIGENTE (Referencia: POII10-0133-3516). CONSEJERIA DE EDUCACION Y CIENCIA 01-04-2010
Evolución de software factores mediante ingeniería del software empírica (Referencia: 2007-COB-1529). Ministerio de Educación y Ciencia. 24-04-2007
MECENAS. Mejora basada en evidencia de la capacidad en actividades de software (Referencia: 2006-COB-1340). Consejería de Ciencia y Tecnología. Junta de Comunidades de Castilla- La Mancha. 01-01-2007
PROFIT. Fabricación y modernización de software dirigidas por modelos (Referencia: 2006-COB-1309-001). Ministerio de Educación y Ciencia. 11-12-2006

Estancias en centros de I+D+i públicos o privados

Nombre del programa Entidad de realización Fecha inicio - Fecha Fin
Investigación y desarrollo de nuevos productos de gestion documental con base IA DocPath Document Solutions 01-09-2010 - 31-12-2010

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.
Nº usuarios:
15

Proyectos

No pertenece a ningún proyecto