La Universitat de Barcelona obté grans resultats en la competició dʼanalítica de dades més gran de lʼEstat
Lʼequip Random6, format per Alexandra Abós i Xisca Pericàs, de la Universitat de Barcelona, ha guanyat la Cajamar UniversityHack 2017 en la categoria de Microsoft Predictive Modelling. L'equip Visual Miners, compost per David Solans, Biel Stela i Ignasi Pérez, també de la UB, ha quedat segon en la categoria IBM Card Analytics. La Cajamar UniversityHack està considerada la competició dʼanalítica de dades més important de lʼEstat. En aquesta edició, que va finalitzar el passat 6 dʼabril, hi han participat tretze universitats i 130 equips.
Lʼequip Random6, format per Alexandra Abós i Xisca Pericàs, de la Universitat de Barcelona, ha guanyat la Cajamar UniversityHack 2017 en la categoria de Microsoft Predictive Modelling. L'equip Visual Miners, compost per David Solans, Biel Stela i Ignasi Pérez, també de la UB, ha quedat segon en la categoria IBM Card Analytics. La Cajamar UniversityHack està considerada la competició dʼanalítica de dades més important de lʼEstat. En aquesta edició, que va finalitzar el passat 6 dʼabril, hi han participat tretze universitats i 130 equips.
En la categoria Microsoft Predictive Modelling, els equips havien de predir la probabilitat que un client contracti un producte financer sobre la base d'unes variables anonimitzades de clients particulars de Cajamar. En el cas d'IBM Card Analytics, es tractava de crear la millor aplicació i visualització a partir de dades anonimitzades de Cajamar de transaccions amb targeta a la ciutat de València, amb dades reals agregades del Grup Cajamar dels anys 2015-2016.
La Universitat Carlos III, guanyadora en aquesta segona categoria, i les universitats de València, Autònoma de Madrid i Europea de Madrid també han obtingut bons resultats en aquesta competició.