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Mikel Galar
Mikel Galar se doctoró en Informática por la Universidad Pública de Navarra (UPNA) en 2012. Actualmente es profesor titular del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en el departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la UPNA. Es también investigador propio del Instituto de Smart Cities (ISC) y director de la Cátedra Tracasa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
Su trabajo de investigación se centra en machine learning y big data, área en la que cuenta con más de 100 publicaciones, 9000 citas y tres publicaciones situadas en el top 1 % de citas en el área de ciencias de la computación, aparece en la lista del 2 % de investigadores más citados elaborada por la Universidad de Standford. Es cofundador de Neuraptic AI y ha sido investigador principal en proyectos que suman más de dos millones de euros de financiación tanto pública como privada.
Desde 2011, imparte asignaturas relacionadas con las ciencias de la computación, inteligencia artificial, 'machine learning' y 'big data'. En 2020, recibió un premio a la excelencia docente en la UPNA. Ha dirigido tres tesis doctorales y actualmente supervisa otras cinco. Es autor de dos libros de texto: 'Learning with Imbalanced Datasets' y 'Large-scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions'.
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Su trabajo de investigación se centra en machine learning y big data, área en la que cuenta con más de 100 publicaciones, 9000 citas y tres publicaciones situadas en el top 1 % de citas en el área de ciencias de la computación, aparece en la lista del 2 % de investigadores más citados elaborada por la Universidad de Standford. Es cofundador de Neuraptic AI y ha sido investigador principal en proyectos que suman más de dos millones de euros de financiación tanto pública como privada.
Desde 2011, imparte asignaturas relacionadas con las ciencias de la computación, inteligencia artificial, 'machine learning' y 'big data'. En 2020, recibió un premio a la excelencia docente en la UPNA. Ha dirigido tres tesis doctorales y actualmente supervisa otras cinco. Es autor de dos libros de texto: 'Learning with Imbalanced Datasets' y 'Large-scale Data Analytics with Python and Spark: A Hands-on Guide to Implementing Machine Learning Solutions'.
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