Formación
Especialización en CoDa (2023), con un curso de manejo de datos composicionales en la Universidad de Girona (CoDa Association). Doctora en Investigación Operativa y Estadística por la Universitat Politècnica de Catalunya, con la tesis Solving Large-Scale Stochastic Optimization Problems by Specialized Interior Point Method, donde se desarrollaron técnicas para mejorar la eficiencia del algoritmo BlockIP mediante matrices dispersas, buscando superar a CPLEX en ciertos problemas. Formación complementaria en inglés para docencia universitaria y diplomado en Administración de Riesgos Financieros. Máster en Investigación Operativa con un trabajo sobre distribución de alimentos perecederos mediante teoría de redes y sistemas SIG-T, optimizando rutas de transporte con restricciones de tiempo y capacidad. Licenciada en Actuaría, con un proyecto final centrado en el uso de R para el análisis de datos demográficos, desarrollando una librería de funciones para el cálculo con censos de México.
Experiencia
Cuenta con experiencia como docente en grado en áreas de Informática, Matemática Aplicada y Estadística en la Universitat de Girona, así como en Administración y Dirección de Empresas en IQS Institut Químic de Sarrià (Barcelona). Ha sido investigadora postdoctoral en optimización en energía en el IREC (Institut de Recerca en Energia de Catalunya) y docente acreditada por la University of Derby en EU Business School Barcelona. También ha ocupado una plaza definitiva como Técnico-Académico Titular C en la Universidad Autónoma Metropolitana (Ciudad de México). En el ámbito profesional, ha trabajado como agente comercial de software en Root Technologies y como técnico desarrollador en modelación matemática en Decisionware (filial de IBM, México).
Líneas de investigación
Sus líneas de investigación se centran en la optimización matemática, la programación estocástica a gran escala y el análisis de datos composicionales (CoDa), con aplicaciones en energía, transporte y sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS). Ha Formado parte de diversos grupos de investigación, entre ellos Compositional and Spatial Data Analysis y Applied Data Analytics and Modelling (ADAM-IQS), y ha colaborado en proyectos competitivos nacionales e internacionales financiados por MCIU, AGAUR, MINECO y el programa Horizon 2020 (TRI-HP). Su actividad investigadora incluye el desarrollo de métodos de punto interior para problemas convexos estocásticos de gran escala, así como aplicaciones en teoría de redes, optimización de rutas y modelización de sistemas complejos. Actualmente, sus intereses se orientan hacia la integración de técnicas de optimización y análisis de datos en entornos de Data Science, incorporándose al grupo Data Driven Science (DDS) de la UNIR.
Algunos estudios en los que imparte clase
Docencia 100% online
Nuestra metodología te permite estudiar sin desplazarte mediante un modelo de aprendizaje personalizado
Clases en directo
Nuestros profesores imparten 4.000 horas de clases online a la semana. Puedes asistir en directo o verlas en otro momento
Mentor - UNIR
En UNIR nunca estarás solo. Un mentor realizará un seguimiento individualizado y te ayudará en todo lo que necesites
