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Cátedra de Información y Computación

Ayudas y premios

Beca Nexus Geographics

Destinada a un estudiante del Máster de Ciencia de Datos de la UdG (curso 2025-26)

Ayudas de máster: 
https://www.udg.edu/ca/estudia/beques-i-ajuts/ajuts-de-master
Bases de la convocatoria:
¿https://www.udg.edu/ca/Portals/1/masters/Ajuts%202025-2026/NEXUS_2025-2026/Resolucio__bases_beca_NexusMCD_2025_26_signat.pdf?ver=RB5RumEFTan1LAI0E3af0w%3d%3d
Plazo de presentación de la solicitud: 
10-10-2025
Beneficiario de la ayuda:
Pendiente de la resolución

Premio Accenture

Premio al mejor Trabajo de Fin de Máster del Máster de Ciencia de Datos de la UdG (año 2025)

Bases de la convocatoria:
https://www.udg.edu/ca/catedres/informacio-i-computacio/detall-noticies/eventid/53690
Plazo de presentación de la solicitud:
15-09-2025
Lista de candidatos presentados
•Oriol Bustos Martínez: Conditional Generative Adversarial Networks for Glycemic Dynamics Simulation: Incorporating Aerobic Physical Activity
•Mikhail Evlashkin: Detection of plastic waste in various water bodies using remote sensing data
•Mariangel Marina González Arenales: Análisis de los factores que determinan la satisfacción del cliente en aerolíneas mediante técnicas de aprendizaje automático
•Oksana Klymenko: Comparative Evaluation of Imputation Strategies for Missing Data and Their Influence on Machine Learning Models in Marketing Analytics
.Aniol Molero Grau: Detección automática de errores en sensores de aguas residuales de alta resolución
Finalistas y ganador:
Candidatos finalistas: Oriol Bustos, Mikhail Evlashkin, Aniol Molero

Ganador: Mikhail Evlashkin

Premio DXC

Premio al mejor Trabajo de Fin de Grado del Grado en Ingeniería Informática de la UdG (año 2025)

Bases de la convocatoria: 
https://www.udg.edu/ca/catedres/informacio-i-computacio/detall-noticies/eventid/53691
Plazo de presentación de la solicitud:
15-09-2025
Lista de candidatos presentados

•Pau Ferrer: Redesign, reimplementation and expansion of SAT-IT, a visual tool for studying SAT solving algorithms
•Martí Fontfreda, Julián Sánchez: AMAZCAT: una plataforma de comercio electrónico
•Aniol Juanola: Implementación de una tecnología de Autoactualización y versión Zero-Footprint para el Visor Radiológico Starviewer
•Joan Massallé: Caracterización de Trayectorias Estocásticas en Sistemas Físicos con Redes Neuronales
•Oriol Ramos: Clothy - Buscador de Ropa por Imagen
•Oriol Tomàs: Planificación de turnos de trabajo de personal médico asistida por ordenador
•Guillem Vidal: Análisis y reconstrucción de Rust

Finalistas y ganador:
Candidatos finalistas: Aniol Juanola, Oriol Ramos, Oriol Tomàs

Ganador: Oriol Ramos

Premio Eurecat

Premio para el equipo ganador del Hackatón del Máster de Ciencia de Datos de la UdG (curso 2024-25)

Convocatoria:
¿https://www.udg.edu/ca/Portals/57/Informacio_computacio/Premi Eurecat del Màster de Ciència de Datos de la UdG.pdf?ver=3FdlHuS0JR0XEIQOxP9uqA%3d%3d
Tema del Hackatón:
La eficiencia energética en Cataluña: como la eficiencia energética de los edificios se interrelaciona con desafíos sociales, económicos y ambientales en Cataluña.
Fecha y lugar del Hackatón:

08-02-2025, salón de actos del P4, EPS (UdG)


Ganadores del Hackatón:

Participaron 4 equipos y un total de 25 alumnos. El equipo ganador fue el llamado “Donicelas” (Enric Piñera, Mariangel González, Mikhail Evlashkin, Pau Jordi de Jesus Bras, Simon Cerda y Víctor Chura) que se encargaba de responder la pregunta: ¿"La eficiencia energética está distribuida de manera equitativa en toda Cataluña? Suponemos que los edificios más antiguos situados en zonas con rentas más bajas tienden a tener peores calificaciones, mientras que los distritos urbanos con más recursos económicos disponen de edificios más eficientes. Esta desigualdad puede tener implicaciones significativas en la equidad social y las políticas públicas. Por lo tanto nos preguntamos:

• ¿Cuál es el vínculo entre la edad de los edificios y sus calificaciones energéticas?

• ¿Cómo afecta al nivel de renta de las diferentes zonas a la eficiencia energética de las viviendas?

• ¿Las zonas urbanas presentan una eficiencia energética superior con respecto a las zonas rurales?

• ¿Cómo se pueden utilizar estos datos para orientar las políticas de subvenciones e incentivos"?


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