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Ficha Técnica

ISBN-13:
9788410458406
Num. Páginas:
624
Tamaño:
160x230
Encuadernación:
Tapa blanda con solapas
Año:
2025
Editorial:
Aula Magna Proyecto clave McGraw Hill
Idioma:
Español
Temática:
Inteligencia artificial (UYQ)

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PVP: 20€

Acerca del autor

Rubén Nicolàs Sans
Rubén Nicolàs Sans
Autor
Rubén Nicolàs Sans es director de la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología en UNIE Universidad, cargo que desempeña tras haber sido vicedecano de ciencia y tecnología en la misma institución. Profesor titular de universidad acreditado por ANECA, cuenta con un sexenio de investigación activo otorgado por la CNEAI de ANECA y ostenta la distinción de senior fellow de la Higher Education Academy. Es doctor en ciencias de la computación e inteligencia artificial, además de ingeniero superior en Informática e ingeniero técnico en Informática de Sistemas. Ha complementado su formación con el máster en dirección de comunicación y gestión publicitaria y el máster en dirección de empresas, consolidando un perfil académico y profesional de amplio espectro.Su labor investigadora se refleja en la publicación de más de treinta artículos en revistas científicas de impacto con un elevado número de citas. Su producción también incluye un libro publicado en esta misma editorial, Manual de investigación científica, junto con una veintena de capítulos de libro en editoriales de prestigio y numerosas contribuciones en congresos nacionales e internacionales. Ha participado activamente en la comunidad científica como miembro de comités organizadores y científicos de congresos internacionales, así como revisor en revistas de alto impacto. Durante su etapa predoctoral, llevó a cabo una estancia de investigación en Carnegie Mellon University y, posteriormente, realizó una estancia postdoctoral en la Universidad del Atlántico Medio. Fue beneficiario de una beca de formación de investigadores de la Generalitat de Catalunya y del Fondo Social Europeo.En el ámbito de la investigación, ha contribuido a proyectos competitivos, como el proyecto MID-CBR, subvencionado por el Ministerio de Ciencia e Innovación. Asimismo, ha sido investigador principal del proyecto Transformación Digital en Marketing y actualmente lidera el proyecto Inteligencia Artificial Generativa en Educación Universitaria. Su trayectoria docente supera la década, con experiencia en asignaturas vinculadas a la tecnología y los métodos cuantitativos. Ha dirigido tesis doctorales, trabajos de fin de grado y trabajos de fin de máster, consolidando su papel en la formación de nuevas generaciones de profesionales e investigadores.En el ámbito de la gestión académica, ha desempeñado roles de alta responsabilidad, incluyendo director académico, director de calidad, director de investigación y director de grado. Actualmente, lidera la Escuela Superior de Ingeniería, Ciencia y Tecnología en UNIE Universidad, impulsando su crecimiento y consolidación dentro del panorama universitario, con una visión estratégica orientada a la excelencia académica, la innovación y el desarrollo del talento en estas áreas.
José Fernández Tamames
José Fernández Tamames
Autor
José Fernández Tamames es docente, director del grado en informática y director del máster universitario en análisis de datos masivos e inteligencia empresarial en UNIE Universidad, donde lidera el desarrollo académico y estratégico de ambos programas. Su labor combina una sólida experiencia profesional con una marcada vocación docente, impulsando la formación de nuevas generaciones en un entorno académico innovador y alineado con las demandas del sector tecnológico. Con más de 15 años de trayectoria como arquitecto de soluciones, ha centrado su carrera en la optimización de procesos de negocio a través de la transformación digital.Es licenciado en derecho por la Universidad Complutense de Madrid y máster en dirección de empresas por el Instituto de Empresa, formación que le permite integrar una visión jurídica y de gestión en sus proyectos tecnológicos. Su experiencia se centra en la gestión del conocimiento y de proyectos, aplicando metodologías como ITIL y PMI sobre plataformas tecnológicas avanzadas, entre ellas Microsoft Azure, Office 365 y soluciones de nube híbrida. Su capacidad para diseñar arquitecturas de sistemas lo ha llevado a dirigir proyectos complejos de transformación digital, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio, con el desarrollo de soluciones basadas en Power BI, Reporting Services y Excel Services.En el ámbito académico, ha destacado como formador oficial en Microsoft, PMI e ITIL, acumulando más de 15.000 horas de experiencia impartiendo cursos oficiales y personalizados para empresas de distintos sectores. Ha sido, además, director de máster en EAE Business School para los programas de big data y data science, profesor de gestión de proyectos en el máster en project management y docente en IoT en el máster en supply chain management de la misma institución. Esta faceta docente le ha permitido mantenerse actualizado en tecnologías emergentes y metodologías de gestión, aportando un enfoque práctico y orientado a resultados en su enseñanza.Con una sólida presencia en redes, comparte conocimientos y experiencias profesionales, consolidándose como un referente en el ámbito de la transformación digital y la inteligencia de negocio. Su capacidad para combinar una base técnica rigurosa con una visión estratégica lo posiciona como un referente tanto en la enseñanza como en la consultoría en tecnologías de la información. Actualmente, continúa impulsando el crecimiento del grado en informática y del máster universitario en análisis de datos masivos e inteligencia empresarial en UNIE Universidad, formando a profesionales altamente cualificados y preparados para los retos del mercado tecnológico.

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