Un equipo de VIU gana el primer lugar en la VI edición de Cajamar UniversityHack 2022

Los alumnis de la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos de VIU Arturo Martínez Perona y José Ramón Casero Fuentes, se han hecho con el primer lugar en la categoría ‘Cajamar Water Footprint’ de la VI edición de Cajamar UniversityHack 2022. Se trata de la competición analítica de datos más grande de España, dirigido específicamente a los alumnos de los mejores centros formativos en Data Science de España. En esta edición han participado 24 universidades y centros de formación especializados en inteligencia artificial, big data y data science.

El jurado, integrado por profesionales del Grupo Cajamar, Atmira, Cajamar Innova, Agbar, Atida Mifarma, DXC Technology, Kabel, Kyndryl, Metaenlace, Minsait, Teradata y ViewNext, adjudicó el primer lugar de la categoría ‘Cajamar Water Footprint’ al equipo MBIGDVIU de la Universidad Internacional de Valencia, integrado por los dos alumnis de VIU.

Para conocer un poco más sobre su proyecto ganador, su participación y su experiencia en VIU, nos pusimos en contacto con Arturo y José Ramón y les pedimos que nos respondieran la siguiente entrevista.

¿Nos puedes contar en qué consiste el reto Cajamar Water Footprint qué habéis ganado?

José Ramón Casero Fuentes: Pues básicamente el reto consiste en a partir de un conjunto de datos de consumo de agua horario de contadores, de distintos tipos, de un municipio de la Comunidad Valenciana durante un año, predecir el consumo diario de cada uno de los suministros para una semana siguiente y además el consumo agregado de esa semana y una semana más.

Arturo Martínez Perona: Es una competición de ciencia de datos a nivel nacional, que Cajamar Datalab organiza cada año en dos categorías, una es un reto de visualización y la otra es un reto de predicción. En nuestro caso participamos en el reto de predicción, que consistía en, a partir de los datos proporcionados por Agbar (Aguas de Barcelona), construir el mejor modelo de aprendizaje automático para predecir consumo de agua durante un periodo seleccionado.

¿Nos puedes explicar en qué ha consistido el proyecto con qué os habéis hecho con el primer puesto de este reto?

A.M.P.: Básicamente recibimos información de consumo de una gran cantidad de contadores de agua. Nuestro primer objetivo fue entender la raíz del problema, como y cuáles eran nuestros datos, qué tipo de empresa era la que los había proporcionado, etc. Aunque no lo parezca, este paso es el más importante. Como esperábamos que los contadores fuesen distintos unos de otros, nos decidimos a buscar patrones de consumo para agrupar a aquellos que fueran parecidos y así buscar la estrategia adecuada para cada grupo. Curiosamente a todo el mundo el término “machine learning” le suena muy moderno, ¡pero nosotros utilizamos un algoritmo que tiene casi 50 años!

J.R.C.F.: Ha sido un proyecto con la estructura de cualquier otro proyecto Big Data cualquiera, en el que hemos seguido las distintas fases necesarias. En primer lugar, un análisis de los datos, donde hemos visto las diferentes características del conjunto de datos. Posteriormente, hemos planteado un subconjunto de entrenamiento y test, y a partir de la observación de los datos hemos planteados distintos modelos que se han ido probando en el proceso para ver cuáles de ellos daban mejor resultado, que es el que al final entregaríamos. Este proceso ha sido un proceso iterativo para cada una de las etapas, donde al final decidimos quedarnos con un modelo matemático llamado SARIMA, que nos dio un resultado muy bueno. Finalmente, realizamos un dashboard para presentar gráficamente los resultados y poder sacar conclusiones de ellos.

¿Qué es lo que más destacarías de la experiencia?

J.R.C.F.: De esta experiencia, lo que más me ha gustado ha sido que a Arturo no lo conocía antes de embarcarme en el reto con él. En el proceso hemos trabajado en equipo para desarrollar el proyecto, que la verdad, ha dado muy buen resultado. Otro punto que destacaría, es que ha sido la primera vez que realizo un proyecto de este calibre, me he sentido totalmente capacitado para llevarlo a cabo y definitivamente me ha aclarado que, me gustaría trabajar en este ámbito.

A.M.P.: Es difícil quedarse con una cosa. Cuando nos decidimos a participar lo hicimos sin ninguna expectativa, y después conforme íbamos pasando de ronda, te lo imaginabas un poco y tenías ganas. Pero supongo que lo que más destacaría es el haber aprendido muchísimo, el haber reforzado conocimientos. Y también todos esos momentos con mi compañero, José Ramón, que no nos conocíamos realmente antes de esto, pero he aprendido mucho con él y el proyecto, y hemos formado un gran equipo con un gran ambiente.

¿Por qué elegiste estudiar la Maestría Oficial en Big Data y Ciencia de Datos en VIU?

A.M.P.:  Pues yo llevaba unos pocos años en el mundo de la investigación científica, analizando principalmente datos que transmitían GPS, y conforme me fui sumergiendo más en este mundo, me fue gustando más y más y decidí que quería estudiar un máster que me ayudará a orientarme 100% a esto y que me animara a seguir aprendiendo, y como quería algo que fuera online, al final me decidí por este master.

J.R.C.F.: Elegí este master porque me daba la posibilidad de cursarlo de forma sencilla desde cualquier lugar, tenía una gran flexibilidad para ver las clases a posteriori y adaptarlo a mi día a día.

¿Cómo ha sido tu experiencia en VIU? ¿Qué es lo que más destacarías de la Universidad y tu título?

J.R.C.F.: Sobre todo destaco que te otorga la posibilidad de participar en retos a nivel universitario como este, que son lo más parecido a un proyecto Big Data real, recomiendo a cualquiera que curse este título, apuntarse a ellos porque son la experiencia definitiva para reforzar los conocimientos que se dan durante el curso.

A.M.P.:  Pues me ha gustado mucho la metodología de trabajo, desde luego yo nunca volvería a estudiar en formato físico. La herramienta para seguir las clases, el poder vértelas repetidas, ya sea porque no has podido asistir, o porque simplemente quieres volver a verla para estudiar un examen o para refrescar conocimientos. Y todo eso también me permitió poder ir regulándome a mí mismo, en libertad, pero a la vez con la obligación de tener tus tareas.