Departamento: Ingeniería Informática

Grupo de investigación: Graphical Methods, Optimization, and Learning

Web persoal: https://daniprec.github.io/

Áreas PAIDI: Tecnologías de la Información y la Comunicación

Doutor pola Universidad de Cádiz coa tese Applications of machine learning and data science to the blue economy sustainable fishing and weather routing 2023. Dirixida por Dr. David Gómez-Ullate Oteiza, Dr. Joaquín Pizarro Junquera.

Soy Daniel Precioso, un científico de datos con más de cuatro años de experiencia en la industria y mucha pasión por mi trabajo. Mi investigación actual se centra en utilizar la ciencia de datos para alcanzar los objetivos de desarrollo sostenible y promover la transicion ecológica. Gracias a mi grado en Física, aporto una perspectiva única a mi trabajo que me permite desarrollar soluciones innovadoras a problemas complejos. A lo largo de mi carrera, he adquirido una amplia experiencia en el análisis e interpretación de datos, la implementación de algoritmos de aprendizaje automático y la creación de modelos para ayudar a las organizaciones a optimizar sus operaciones y tomar decisiones informadas. Como científico de datos, estoy apasionado por utilizar mis habilidades y experiencia para tener un impacto positivo en la sociedad. Creo que la ciencia de datos tiene el potencial de transformar el mundo para mejor, y estoy decidido a explorar nuevas formas de aprovechar esta tecnología para el bien común.