Vés al contingut (premeu Retorn)

Sou a: Inici / Programes de doctorat / Erasmus Mundus en Tecnologies de la Informació per a la Intel·ligència Empresarial (IT4BI – DC) # PROGRAMA EN EXTINCIÓ #

Erasmus Mundus en Tecnologies de la Informació per a la Intel·ligència Empresarial (IT4BI – DC) # PROGRAMA EN EXTINCIÓ #

La intel·ligència empresarial (BI) permet a una organització reunir i analitzar dades internes i externes per generar coneixement i valor per al negoci, i proporcionar suport a les decisions en els nivells estratègics, tàctics i operatius. Avui dia, l’èxit del negoci es basa en la constant transformació de les dades en informació duent a terme una eficient recol·lecció, neteja, transformació, integració, anàlisi i control d’aquesta. Com a resultat, la informació s’ha convertit en un actiu, i les TIC són la clau per obtenir avantatges competitius d’aquest actiu.
Avui en dia, les organitzacions s’enfronten al problema que les dades continuen creixent fora de control, fet que també es coneix com a ’big data’ (macrodades). El ’big data’ es troba cada vegada més en formes no tradicionals com ara missatges de Twitter no estructurats i de xarxes socials (per exemple, Facebook), i relacionades amb la localització de dades (per exemple GPS). Dominis d’aplicacions avançades, com ara el sector de l’energia, els serveis públics i les xarxes geosocials, requereixen noves tecnologies i productes que donin suport a la funcionalitat d’analítica avançada sobre aquestes dades. Les empreses de programari més grans reconeixen aquest fet, i inverteixen grans quantitats de diners en recerca i desenvolupament per fer front al repte tecnològic que comporta.
A partir de l’anàlisi anterior, podem inferir les necessitats següents:
• N1: Es requereix un gran nombre d’investigadors altament qualificats en BI per a l’acadèmia i la indústria a Europa.
• N2: Es requereixen contribucions de recerca rellevants per permetre l’extracció d’informació útil a partir de les fonts cada vegada més grans i més diverses de dades.
• N3: Les tecnologies i els productes innovadors de BI són necessaris per proporcionar la funcionalitat analítica avançada per a grans volums de dades en dominis especialitzats.
• N4: La indústria europea necessita coneixements sobre tècniques d’avantguarda de BI.
• N5: Una organització europea unificada és necessària per coordinar, dirigir i portar a terme recerca en BI.
Tot i la importància crucial en termes d’impacte sobre les empreses i la societat, les necessitats abans esmentades no estan adequadament cobertes pels programes actuals de recerca en BI. Falta un programa coordinat que abasti tota la gamma de temes que necessitaran els escenaris de BI en un futur pròxim (fins i tot en el present). En l’actual programa de Màster Erasmus Mundus IT4BI, així com en altres programes de ciències de la computació, es crea una sèrie de titulats en l’àrea de BI. Es necessita un programa específic de doctorat per continuar-ne la formació en temes de BI amb la finalitat de produir les tecnologies d’avantguarda necessàries per fer front als desafiaments crucials en els pròxims anys.
El programa IT4BI-DC està dissenyat per satisfer exactament aquestes necessitats. El seu objectiu principal és formar investigadors que realment comprenguin tècniques d’avantguarda de BI i que puguin convertir això en solucions innovadores. Es prepararà els graduats tant per a una carrera de recerca en BI com, igualment important, per a una carrera de BI en la indústria de les TIC, els serveis o els serveis públics. Això s’aconseguirà a través d’una forta combinació interdisciplinària d’investigadors d’excel·lència en els socis principals, així com en els associats de la indústria, l’acadèmia i les institucions públiques. Els objectius d’IT4BI-DC en els pròxims 5 a 7 anys, en relació amb l’anàlisi de necessitats feta anteriorment, es poden resumir com segueix:
• O1: Educar i capacitar més de 100 candidats de doctorat de BI a Europa per a la carrera professional en recerca i innovació, i cobrir així la necessitat N1.
• O2: Proporcionar contribucions rellevants de recerca en BI i publicar-les en els principals mitjans científics, i complir així amb la necessitat N2.
• O3: Contribuir al desenvolupament de tecnologies i productes avançats en BI, i complir així la necessitat N3.
• O4: Establir la xarxa d’Investigació d’Intel·ligència Empresarial i Desenvolupament Econòmic (eBird) que reuneixi investigadors de BI, venedors, professionals i usuaris, i utilitzar-la per difondre el coneixement generat, i cobrir així la necessitat N4.
• O5: Establir un centre d’excel·lència paneuropeu de BI com el nucli de la xarxa eBird. Es compondrà dels socis principals del programa, a més dels equips i conjunts de dades, i serà sostenible més enllà de la durada del projecte. Així es complirà la necessitat N5.

Altres Universitats

Aalborg Universitet (Dinamarca)
Politechnika Poznańska (Polònia)
Technische Universität Dresden (Alemanya)
Université Libre de Bruxelles (Bèlgica)

COORDINADOR/A

Abello Gamazo, Alberto

CONTACTE

C/ Jordi Girona, 1-3
Edifici B4 - 003
08034 Barcelona

maricruz.garcia@upc.edu
Tel: 934 137 836

Pàgina web pròpia

Informació general

Perfil d'acces

El Programa de Doctorat és la continuació natural del Màster Erasmus Mundus homònim. No obstant, podrà accedir-hi qualsevol estudiant amb una enginyeria o màster en informàtica. Tot i tenir un component d’anàlisi de negoci, el perfil dels estudiants ha de ser eminentment tècnic. A més d’aquest perfil acadèmic, es consideren importants determinades característiques personals, com són l’interès pels projectes de recerca que es desenvolupen en el programa, capacitat crítica i analítica, tenir iniciativa, constància i persistència en el seu treball, i tenir capacitat per treballar en equip i per comunicar-se adequadament de forma oral i escrita (especialment en anglès).

Perfil de sortida

En finalitzar els estudis el doctorand o doctoranda haurà adquirit les competències i habilitats següents, necessàries per dur a terme una recerca de qualitat (Reial Decret 99/2011, de 28 de gener, pel qual es regulen els ensenyaments oficials de doctorat):

a) Comprensió sistemàtica d'un camp d'estudi i domini de les habilitats i mètodes de recerca relacionats amb aquest camp.
b) Capacitat de concebre, dissenyar o crear, posar en pràctica i adoptar un procés substancial de recerca o creació.
c) Capacitat per contribuir a l'ampliació de les fronteres del coneixement a través d'una recerca original.
d) Capacitat de realitzar una anàlisi crítica i d'avaluació i síntesi d'idees noves i complexes.
e) Capacitat de comunicació amb la comunitat acadèmica i científica i amb la societat en general quant als seus àmbits de coneixement en els modes i idiomes d'ús habitual en la seva comunitat científica internacional.
f) Capacitat de fomentar, en contextos acadèmics i professionals, l'avenç científic, tecnològic, social, artístic o cultural dins d'una societat basada en el coneixement.

Així mateix, l'obtenció del títol de doctor ha de proporcionar una alta capacitació professional en àmbits diversos, especialment en els que requereixen creativitat i innovació. Els doctors han adquirit, almenys, les següents capacitats i habilitats personals per a:

a) Desenvolupar-se en contextos on hi ha poca informació específica.
b) Trobar les preguntes clau que és necessari respondre per resoldre un problema complex.
c) Dissenyar, crear, desenvolupar i emprendre projectes nous i innovadors en el seu àmbit de coneixement.
d) Treballar tant en equip com de manera autònoma en un context internacional o multidisciplinari.
e) Integrar coneixements, enfrontar-se a la complexitat i formular judicis amb informació limitada.
f) La crítica i defensa intel·lectual de solucions.

Per finalitzar, els doctorands hauran de demostrar les competències següents:
a) Haver adquirit coneixements avançats en la frontera del coneixement i demostrat, en el context de la recerca científica reconeguda internacionalment, una comprensió profunda detallada i fonamentada dels aspectes teòrics i pràctics i de la metodologia científica en un o més àmbits de recerca.
b) Haver fet una contribució original i significativa a la recerca científica en el seu àmbit de coneixement i que aquesta contribució hagi estat reconeguda com a tal per la comunitat científica internacional.
c) Haver demostrat que són capaços de dissenyar un projecte de recerca amb el qual dur a terme una anàlisi crítica i una avaluació de situacions imprecises on aplicar les seves contribucions i els seus coneixements i metodologia de treball per realitzar una síntesi d’idees noves i complexes que produeixin un coneixement més profund del context de recerca en què es treballi.
d) Haver desenvolupat l’autonomia suficient per iniciar, gestionar i liderar equips i projectes de recerca innovadors i col·laboracions científiques, nacionals o internacionals, dins del seu àmbit temàtic, en contextos multidisciplinaris i, quan calgui, amb un alt component de transferència de coneixement.
e) Haver mostrat que són capaços de desenvolupar la seva activitat de recerca amb responsabilitat social i integritat científica.
f) Haver demostrat dins el seu context científic específic que són capaços de portar a terme avenços en aspectes culturals, socials o tecnològics, així com de fomentar la innovació en tots els àmbits en una societat basada en el coneixement.
g) Haver justificat que són capaços de participar en les discussions científiques que es desenvolupen a nivell internacional en el seu àmbit de coneixement i de divulgar els resultats de la seva activitat de recerca a tot tipus de públics.

Nombre de places

10

Durada dels estudis i règim de dedicació

Durada
La durada dels estudis de doctorat a temps complet és d'un màxim de tres anys, a comptar des de l'admissió del doctorand o doctoranda al programa fins a la presentació de la tesi doctoral. La comissió acadèmica del programa de doctorat pot autoritzar que es duguin a terme els estudis de doctorat a temps parcial. En aquest cas, els estudis tenen una duració màxima de cinc anys des de l'admissió al programa fins a la presentació de la tesi doctoral. A l'efecte del còmput d'aquests terminis, el moment d'admissió es considera que és la primera matrícula de tutoria i el de presentació, el moment en què l'Escola de Doctorat formalitza el dipòsit de la tesi doctoral.

La duració mínima del doctorat és de dos anys, a comptar des de l'admissió del doctorand o doctoranda al programa fins al dipòsit de la tesi doctoral per als doctorands i doctorandes a temps complet, i de quatre anys per als doctorands i doctorandes a temps parcial. Es pot sol·licitar l'exempció d'aquest termini a la comissió acadèmica del programa de doctorat, amb l'autorització del director o directora i del tutor acadèmic o tutora acadèmica de la tesi, sempre que hi concorrin motius justificats.

A l'efecte del còmput dels períodes anteriors, no es tenen en compte les baixes per malaltia, embaràs o qualsevol altra causa prevista per la normativa vigent. L'estudiant que es trobi en qualsevol de les situacions especificades ha de comunicar-ho a la comissió acadèmica del programa de doctorat, la qual n'ha d'informar, si escau, l'Escola de Doctorat. El doctorand o doctoranda pot sol·licitar la baixa temporal del programa per a un període màxim d'un any, ampliable fins a un any més. La sol·licitud, justificada, s'ha d'adreçar a la comissió acadèmica del programa de doctorat, que ha de resoldre si es concedeix la baixa temporal sol·licitada. Cada programa ha d'establir les condicions de readmissió al doctorat.

Pròrroga dels estudis
En el cas dels estudis a temps complet, si una vegada transcorregut el termini de tres anys no s'ha presentat la sol·licitud de dipòsit de la tesi doctoral, la comissió acadèmica del programa pot autoritzar una pròrroga d'aquest termini d'un any més en les condicions que s'hagin establert en el programa. En el cas dels estudis a temps parcial, es pot autoritzar una pròrroga de dos anys més. Tant en el cas dels estudis a temps complet com en el dels estudis a temps parcial, excepcionalment i mitjançant la sol·licitud motivada de la comissió acadèmica del programa de doctorat, la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat pot ampliar la pròrroga un altre any addicional.

Baixa del programa de doctorat
Són motiu de baixa d'un programa de doctorat:

  • La sol·licitud motivada del doctorand o doctoranda de la baixa del programa.
  • L'exhauriment del termini màxim de permanència i de les pròrrogues corresponents que s'hagin autoritzat.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en cada curs (excepte que s'hagi autoritzat una baixa temporal).
  • Obtenir dues avaluacions consecutives no satisfactòries.
  • Tenir expedients disciplinaris amb una resolució de desvinculació de la UPC.

La baixa del programa implica que el doctorand o doctoranda no hi pot continuar i el tancament de l‘expedient acadèmic. No obstant això, pot sol·licitar la readmissió a la comissió acadèmica del programa, que, d'acord amb els criteris establerts a la normativa, n'ha de tornar a valorar l'accés.

Organització

COORDINADOR/A:
COMISSIÓ ACADÈMICA DEL PROGRAMA:
Altres Universitats:
Aalborg Universitet (Dinamarca)
Politechnika Poznańska (Polònia)
Technische Universität Dresden (Alemanya)
Université Libre de Bruxelles (Bèlgica)
UNITATS ESTRUCTURALS:
  • Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació (PROMOTORA)
Direcció URL específica del programa de doctorat:
https://www.essi.upc.edu/es/docencia-es/estudios-de-doctorado-1

CONTACTE:

C/ Jordi Girona, 1-3
Edifici B4 - 003
08034 Barcelona

maricruz.garcia@upc.edu
Tel: 934 137 836


Accés, admissió i matrícula

Perfil d'acces

El Programa de Doctorat és la continuació natural del Màster Erasmus Mundus homònim. No obstant, podrà accedir-hi qualsevol estudiant amb una enginyeria o màster en informàtica. Tot i tenir un component d’anàlisi de negoci, el perfil dels estudiants ha de ser eminentment tècnic. A més d’aquest perfil acadèmic, es consideren importants determinades característiques personals, com són l’interès pels projectes de recerca que es desenvolupen en el programa, capacitat crítica i analítica, tenir iniciativa, constància i persistència en el seu treball, i tenir capacitat per treballar en equip i per comunicar-se adequadament de forma oral i escrita (especialment en anglès).

Requisits d'accés

Per accedir a un programa oficial de doctorat cal tenir els títols oficials espanyols de grau, o equivalent, i de màster universitari, o equivalent, sempre que s'hagin superat, com a mínim, 300 crèdits ECTS en el conjunt d'aquests dos ensenyaments. (Reial decret 43/2015, de 2 de febrer)

Així mateix, hi poden accedir aquelles persones que es troben en algun d'aquests altres supòsits:

  • Tenir un títol universitari oficial espanyol o d'un altre país integrant de l'EEES que habiliti per a l'accés a estudis de màster, d'acord amb el que estableix l'article 16 del Reial decret 1393/2007, de 29 d'octubre, pel qual s'estableix l'ordenació dels ensenyaments universitaris oficials, i haver superat un mínim de 300 crèdits ECTS en el conjunt d'estudis universitaris oficials, dels quals com a mínim 60 han de ser d'estudis de màster.
  • Tenir un títol oficial espanyol de graduat o graduada, la durada del qual, d'acord amb les normes de dret comunitari, sigui, com a mínim, de 300 crèdits ECTS. Aquestes persones han de cursar amb caràcter obligatori els complements de formació, llevat que el pla d'estudis del títol de grau corresponent inclogui crèdits de formació en recerca equivalents quant a valor formatiu als crèdits en recerca procedents d'estudis de màster.
  • Tenir un títol universitari i, amb l'obtenció prèvia d'una plaça en formació en la prova d'accés corresponent a places de formació sanitària especialitzada, haver superat amb una avaluació positiva com a mínim dos anys de formació d'un programa per a l'obtenció del títol oficial d'alguna de les especialitats en ciències de la salut.
  • Haver obtingut un títol de sistemes educatius estrangers, sense que en sigui necessària l'homologació, amb la comprovació prèvia de la UPC que aquest acredita un nivell de formació equivalent a la del títol oficial espanyol de màster universitari i que faculta al país expedidor del títol per a l'accés a estudis de doctorat. Aquesta admissió no implica, en cap cas, l'homologació del títol previ que té la persona interessada ni el seu reconeixement a cap altre efecte que el de l'accés a ensenyaments de doctorat.
  • Tenir un altre títol espanyol de doctor o doctora obtingut d'acord amb ordenacions universitàries anteriors.
  • Nota 1: Normativa d'accés als estudis de doctorat per a les persones titulades de llicenciatura, enginyeria o arquitectura conforme al sistema anterior a l'entrada en vigor de l'EEES (CG 47/02 2014)

    Nota 2: Acord núm. 64/2014 del Consell de Govern pel qual s'aprova el procediment i els criteris de valoració dels requisits acadèmics d'admissió al doctorat amb estudis estrangers no homologats (CG 25/03 2014)

Criteris d'admissió i valoració de mèrits

Els criteris acadèmics de selecció són:

• Àmbit del grau i el màster (15%): Els punts s’assignen proporcionalment al percentatge de crèdits d’informàtica del currículum.

• Resultats acadèmics (35%): Calculat com la mitjana ponderada dels punts en les diferents assignatures del grau i el màster.

• Experiència en recerca (10%): Es comptabilitzaran especialment les publicacions en revistes o congressos (nacionals o internacionals), assignant un màxim de deu punts a cadascuna.

• Experiència professional (10%): Es donarà fins a deu punts per cada any de treball en TIC o posició BI (les beques puntuaran la meitat).

• Coneixement d’idiomes (10%): Els punts es donaran proporcionalment a la puntuació del certificat previst en relació amb les puntuacions màximes i mínimes d’aquest certificat.

• Cartes de recomanació (10%): S’assignaran punts segons la taula d’avaluació corresponent.

• El CV i la proposta de recerca i motivació (10%): S’assignaran punts segons la taula d’avaluació corresponent.

També es durà a terme una entrevista per avaluar les característiques personals dels candidats.

Període de matrícula dels nous doctorands

La primera matrícula al programa de doctorat s’haurà de fer dins del termini especificat en la resolució d’admissió.
Excepte que s’indiqui expressament el contrari, les matrícules corresponents a les resolucions d’admissió emeses amb posterioritat a la segona quinzena d’abril hauran de ser fetes dins del període ordinari de matrícula de l’any acadèmic en curs.

Més informació a la secció de matrícula per a nous doctorands

Període de matrícula

Període ordinari de matrícula (segones matrícules i successives): s’hauran de realitzar durant la primera quinzena d’octubre.

Més informació a la secció general de matrícula

Seguiment i avaluació del doctorand

Procediment per l'elaboració i defensa del pla de recerca

El doctorand o doctoranda ha d'elaborar un pla de recerca, abans de finalitzar el primer any, que s'inclourà en el document d'activitats del doctorand o doctoranda. Aquest pla, que podrà ser millorat durant els estudis de doctorat, ha de ser avalat pel tutor o tutora i pel director o directora, i ha d'incloure la metodologia que s'utilitzarà, així com els objectius que es vulguin aconseguir amb la investigació.

Com a mínim una de les avaluacions anuals ha de preveure una exposició i defensa pública del pla de recerca i de l'estat del treball realitzat davant un tribunal compost per tres doctors o doctores, d'acord amb el que determini cada comissió acadèmica. Aquest tribunal emet una acta amb la qualificació de satisfactori o no satisfactori. L'avaluació positiva del pla de recerca és un requisit indispensable per continuar en el programa de doctorat. Si l'avaluació és no satisfactòria, el doctorand o doctoranda disposa d'un termini de sis mesos per elaborar i presentar un nou pla de recerca, que avalua la comissió acadèmica del programa de doctorat.

Aquesta mateixa comissió s'encarrega d'avaluar anualment el pla de recerca, així com la resta d'evidències incloses en el document d'activitats del doctorand o doctoranda. Dues avaluacions consecutives no satisfactòries del pla de recerca comporten la baixa definitiva del programa.

En cas que el doctorand o doctoranda canviï de tema de tesi, haurà de presentar un nou pla de recerca.

Activitats formatives del programa

Activitat: Avaluació derivada del seguiment del DAD i del pla de recerca.
Hores: 4.
Caràcter: Validació del progrés acadèmic dels doctorands i dels objectius i metodologia que segueixin en el treball de recerca.
Informe anual d’avaluació dels doctorands per part de la Comissió Acadèmica.
Defensa pública valorada per un tribunal de 3 doctors (1 del programa de doctorat i 2 externs).

Procediment d'assignació de tutor i director de tesi

La comissió acadèmica del programa assigna un director o directora de tesi a cada doctorand o doctoranda en el moment de l'admissió o en la primera matrícula, atès el compromís de direcció de la resolució d'admissió al programa.

El director o directora de tesi és la persona responsable de la coherència i idoneïtat de les activitats de formació, de l'impacte i la novetat en el seu camp de la temàtica de la tesi doctoral i de la guia en la planificació i la seva adequació, si n'hi ha, a la d'altres projectes i activitats on s'inscrigui el doctorand o doctoranda. Amb caràcter general, el director o directora de la tesi és un professor o professora o un investigador o investigadora membre de la Universitat Politècnica de Catalunya amb el títol de doctor o doctora i experiència investigadora acreditada. Aquest concepte inclou el personal doctor de les entitats vinculades, segons la decisió del Consell de Govern, i d'instituts de recerca adscrits a la UPC, d'acord amb els convenis de col·laboració i d'adscripció corresponents. Quan el director o directora és personal de la UPC també actua com a tutor o tutora.

Els doctors o doctores a qui, per raó de la seva relació contractual o l'entitat d'adscripció, no els són aplicables els conceptes anteriors, han de rebre un informe positiu de la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat de la UPC per poder formar part del programa de doctorat com a investigador o investigadora amb recerca acreditada.

La comissió acadèmica del programa de doctorat pot aprovar la designació d'un doctor o doctora expert que no pertanyi a la UPC com a director o directora. En aquest cas, cal l'autorització prèvia de la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat de la UPC, així com la proposta d'un doctor o doctora amb experiència investigadora acreditada de la UPC, que actua com a codirector o codirectora o, si no n'hi ha, com a tutor o tutora.

El director o directora de tesi pot renunciar a la direcció de la tesi doctoral, sempre que hi concorrin raons justificades apreciades per la comissió. En aquest cas, la comissió acadèmica del programa de doctorat ha d'assignar al doctorand o doctoranda un nou director o directora.

La comissió acadèmica del programa de doctorat, una vegada ha escoltat el doctorand o doctoranda, pot modificar el nomenament del director o directora de tesi en qualsevol moment del període de realització del doctorat, sempre que hi concorrin raons justificades.

Si hi ha motius acadèmics que ho justifiquen (interdisciplinarietat temàtica, programes conjunts o internacionals, etc.) i la comissió acadèmica del programa ho acorda, es pot assignar un codirector o codirectora de tesi addicional. El director o directora i el codirector o codirectora tenen les mateixes competències i el mateix reconeixement acadèmic.

El nombre màxim de supervisors que pot tenir una tesi doctoral és de dos: un director o directora i un codirector o codirectora.

Per a tesis en règim de cotutela i de doctorat industrial, si és necessari i ho estableix el conveni, es pot acordar no aplicar-hi aquest màxim. No obstant això, el nombre màxim de directors o directores que poden pertànyer a la UPC és de dos.

Més informació a la secció de tesis doctorals

Permanència

En el cas dels estudis a temps complet, si un cop transcorregut el termini de tres anys no s'ha presentat la sol·licitud de dipòsit de la tesi doctoral, la comissió acadèmica del programa pot autoritzar una pròrroga d'aquest termini d'un any més en les condicions que la Normativa acadèmica dels estudis de doctorat de la Universitat Politècnica de Catalunya hagi establert en el programa. En el cas dels estudis a temps parcial, es pot autoritzar una pròrroga de dos anys més. Tant en el cas dels estudis a temps complet com en el dels estudis a temps parcial, excepcionalment, i a sol·licitud motivada de la comissió acadèmica del programa de doctorat, la Comissió Permanent de l'Escola de Doctorat pot ampliar la pròrroga un altre any addicional.

Són motiu de baixa d'un programa de doctorat:

  • La sol·licitud motivada del doctorand o doctoranda de la baixa del programa.
  • L'exhauriment del termini màxim de permanència i de les pròrrogues corresponents que s'hagin autoritzat.
  • No haver formalitzat la matrícula anual en cada curs (llevat que s'hagi autoritzat una baixa temporal).
  • Obtenir dues avaluacions consecutives no satisfactòries.
  • Tenir expedients disciplinaris amb una resolució de desvinculació de la UPC.

La baixa del programa implica que el doctorand o doctoranda no hi pot continuar i el tancament de l'expedient acadèmic. No obstant això, pot sol·licitar la readmissió a la comissió acadèmica del programa, que, d'acord amb els criteris establerts a la normativa, n'ha de tornar a valorar l'accés.

Menció Internacional

El títol de doctor o doctora pot incloure la menció internacional. En aquest cas, el doctorand o doctoranda haurà de complir els requisits següents:

a) Al llarg de l'etapa formativa necessària per obtenir el títol de doctor o doctora, el doctorand o doctoranda ha d'haver fet una estada mínima de tres mesos en una institució d'ensenyament superior o centre de recerca de prestigi fora d'Espanya, per cursar-hi estudis o fer-hi treballs de recerca. L'estada i les activitats han d'estar avalades pel director o directora i han d'estar autoritzades per la comissió acadèmica del programa, i cal acreditar-les amb el certificat corresponent expedit per la persona responsable del grup de recerca de l'organisme o els organismes on s'ha realitzat. Aquesta informació s'incorpora al document d'activitats.
b) Una part de la tesi, com a mínim el resum i les conclusions, s'ha d'haver redactat i presentat en una de les llengües habituals per a la comunicació científica en el seu camp de coneixement i diferent de les que són oficials a Espanya. Aquesta norma no s'aplica si l'estada, els informes i els experts provenen d'un país de parla hispana.
c) La tesi ha de tenir l'informe previ, acreditat oficialment, d'un mínim de dos doctors o doctores experts que pertanyin a alguna institució d'ensenyament superior o centre de recerca no espanyol.
d) Com a mínim un doctor o doctora expert, pertanyent a una institució d'ensenyament superior o de recerca no espanyol i que no sigui la persona responsable de l'estada (apartat a), ha d'haver format part del tribunal d'avaluació de la tesi.
e) La defensa de la tesi s'ha d'haver fet a les instal·lacions de la UPC o, en el cas de programes conjunts, al lloc que s'especifica en el conveni de col·laboració.

Recursos d'aprenentage

Tesis Doctorals

Llistat de tesis autoritzades per a defensa

No hi ha registres per mostrar.

Darrera actualització: 17/04/2021 05:09:46.

Llistat de tesis en dipòsit

No hi ha registres per mostrar.

Darrera actualització: 17/04/2021 05:08:38.

Llistat de tesis defensades per any

  • ALSERAFI, AYMAN MOUNIR MOHAMED: Dataset proximity mining for supporting schema matching and data lake governance
    Autor/a: ALSERAFI, AYMAN MOUNIR MOHAMED
    Tesi completa: (contacteu amb l'Escola de Doctorat per confirmar que sou un doctor acreditat i obtenir l'enllaç a la tesi)
    Programa: DOCTORAT ERASMUS MUNDUS EN TECNOLOGIES DE LA INFORMACIÓ PER A LA INTEL·LIGÈNCIA EMPRESARIAL
    Departament: Departament d'Enginyeria de Serveis i Sistemes d'Informació (ESSI)
    Modalitat: Conveni Cotutela
    Data de lectura: 05/02/2021
    Director/a de tesi: ABELLO GAMAZO, ALBERTO | CALDERS, TOON | ROMERO MORAL, OSCAR

    Tribunal:
         PRESIDENT: LEHNER, WOLFGANG
         SECRETARI: ALDANA MONTES, JOSÉ FRANCISCO
         VOCAL NO PRESENCIAL: MARCEL, PATRICK
    Resum de tesi: Amb l¿ enorme creixement de la quantitat de dades generades pels sistemes d¿informació, és habitual avui en dia emmagatzemar conjunts de dades en els seus formats bruts (és a dir, sense cap preprocessament de dades ni transformacions) en dipòsits de dades a gran escala anomenats Data Lakes (DL). Aquests dipòsits emmagatzemen conjunts de dades d¿àrees temàtiques heterogènies (que abasten molts temes empresarials) i amb molts esquemes diferents. Per tant, és un repte per als científics de dades que utilitzin la DL per a l¿anàlisi de dades trobar conjunts de dades rellevants per a les seves tasques d¿anàlisi sense cap suport ni govern de dades. L¿objectiu és poder extreure metadades i informació sobre conjunts de dades emmagatzemats a la DL per donar suport al científic en trobar fonts rellevants. Aquest és l¿objectiu principal d¿aquesta tesi, on explorem diferents tècniques de perfilació de dades, concordança d¿esquemes holístics i recomanació d¿anàlisi per donar suport al científic. Proposem un nou marc basat en l¿aprenentatge automatitzat supervisat per extreure automàticament metadades que descriuen conjunts de dades, incloent el càlcul de les seves similituds i coincidències de dades mitjançant tècniques de concordança d¿esquemes holístics. Utilitzem les relacions extretes entre conjunts de dades per categoritzar-les automàticament per donar suport al científic del fet de trobar conjunts de dades rellevants amb la intersecció entre les seves dades. Això es fa mitjançant una nova tècnica basada en metadades anomenada mineria de proximitat que consumeix els metadades extrets mitjançant algoritmes automatitzats de mineria de dades per tal de detectar conjunts de dades relacionats i proposar-ne categories rellevants. Ens centrem en conjunts de dades plans (tabulars) organitzats com a files d¿instàncies de dades i columnes d¿atributs que descriuen les instàncies. El nostre marc proposat utilitza les quatre tècniques principals següents: (1) Esquema de concordança basat en instàncies per detectar ítems rellevants de dades entre conjunts de dades heterogènies, (2) Extracció de metadades de nivell de dades i mineria de proximitat per detectar conjunts de dades relacionats, (3) Extracció de metadades a nivell de atribut i mineria de proximitat per detectar conjunts de dades relacionats i, finalment, (4) Categorització de conjunts de dades automàtica mitjançant tècniques supervisades per k-Nearest-Neighbour (kNN). Posem en pràctica els nostres algorismes proposats mitjançant un prototip que mostra la viabilitat d¿aquest marc. El prototip s¿experimenta en un escenari DL real del món per demostrar la viabilitat, l¿eficàcia i l¿eficiència del nostre enfocament, de manera que hem pogut aconseguir elevades taxes de record i guanys d¿eficiència alhora que millorem el consum computacional d¿espai i temps mitjançant dues ordres de magnitud mitjançant el nostre es van proposar tècniques de poda anticipada i pre-filtratge en comparació amb tècniques de concordança d¿esquemes basades en instàncies clàssiques. Això demostra l'efectivitat dels nostres mètodes automàtics proposats en les tasques de poda inicial i pre-filtratge per a la coincidència d'esquemes holístics i la classificació automàtica del conjunt de dades, tot demostrant també millores en l'anàlisi de dades basades en humans per a les mateixes tasques.

Darrera actualització: 17/04/2021 05:08:00.

Publicacions associades a les tesis

AUTOR/A:ALSERAFI, AYMAN MOUNIR MOHAMED
Títol:Dataset proximity mining for supporting schema matching and data lake governance
Data lectura:05/02/2021
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Codirector/a:CALDERS, TOON
Codirector/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Al-serafi, A.; Abello, A.; Romero, O.; Calders, Toon (2020). Keeping the data lake in form: proximity mining for pre-filtering schema matching. - ACM transactions on information systems, ISSN: 1046-8188 (JCR Impact Factor-2019: 2.889; Quartil: Q2)

Al-serafi, A.; Abello, A.; Romero, O.; Calders, T. (2016). Towards information profiling : data lake content metadata management.

Al-serafi, A.; Calders, T.; Abello, A.; Romero, O. (2017). DS-Prox : dataset proximity mining for governing the data lake.

Al-serafi, A.; Abello, A.; Romero, O.; Calders, Toon (2019). Keeping the data lake in form: DS-kNN datasets categorization using proximity mining.

AUTOR/A:GHRAB, AMINE
Títol:Graph data warehousing
Data lectura:29/10/2020
Director/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Codirector/a:ZIMANYI BORRAGEIROS, ESTEBAN
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Ghrab, A. (2015). A graph data warehouse model and its distribute implementation.

Ghrab, A.; Romero, O.; Skhiri, S.; Zimányi, E. (2020). TopoGraph: an end-to-end framework to build and analyze graph cubes. - Information systems frontiers, ISSN: 1387-3326 (JCR Impact Factor-2019: 3.63; Quartil: Q1)

Ghrab, A.; Romero, O.; Skhiri, S.; Vaisman, A.; Zimányi, E. (2015). A framework for building OLAP cubes on graphs.

Ghrab, A.; Romero, O.; Jouili, S.; Skhiri, S. (2018). Graph BI & analytics: current state and future challenges.

AUTOR/A:KOCI, ELVIS
Títol:Layout Inference and Table Detection in Spreadsheet Document
Data lectura:04/06/2020
Director/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Codirector/a:LEHNER, WOLFGANG
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Koci, E. (2016). From semi-structured documents to relations.

Koci, E.; Thiele, M.; Romero, O.; Lehner, W. (2016). A machine learning approach for layout inference in spreadsheets.

Koci, E.; Thiele, M.; Romero, O.; Lehner, W. (2017). Table identification and reconstruction in spreadsheets.

Koci, E.; Thiele, M.; Lehner, W.; Romero, O. (2018). Table recognition in spreadsheets via a graph representation.

Koci, E.; Kuban, D.; Luetting, N.; Olwig, D.; Thiele, M.; Gonsior, J.; Lehner, W.; Romero, O. (2019). XLIndy: interactive recognition and information extraction in spreadsheets.

Koci, E.; Thiele, M.; Romero, O.; Lehner, W. (2019). A genetic-based search for adaptive table recognition in spreadsheets.

Koci, E.; Thiele, M.; Rehak, J.; Romero, O.; Lehner, W. (2019). Deco: A dataset of annotated spreadsheets for layout and table recognition.

Koci, E. (2019). ICDAR - IAPR International Conference on Document Analysis and Recognition.

AUTOR/A:MUNIR, RANA FAISAL
Títol:Storage Format Selection and Optimization for Materialized Intermediate Results in Data-Intensive Flows
Data lectura:05/12/2019
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Codirector/a:LEHNER, WOLFGANG
Codirector/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Munir, R. (2016). Self-tuning bi Systems.

Munir, R.; Nadal, S.; Romero, O.; Abello, A.; Jovanovic, P.; Thiele, M.; Lehner, W. (2018). Intermediate results materialization selection and format for data-intensive flows. - Fundamenta informaticae, ISSN: 0169-2968 (JCR Impact Factor-2018: 1.204; Quartil: Q2)

Munir, R.; Abello, A.; Romero, O.; Thiele, M.; Lehner, W. (2019). A cost-based storage format selector for materialized results in big data frameworks. - Distributed and parallel databases, ISSN: 0926-8782 (JCR Impact Factor-2018: 1.147; Quartil: Q3)

Munir, R.; Abello, A.; Romero, O.; Thiele, M.; Lehner, W. (2020). Configuring parallelism for hybrid layouts using multi-objective optimization. - Big data, ISSN: 2167-6461 (JCR Impact Factor-2019: 3.644; Quartil: Q1)

Munir, R.; Romero, O.; Abello, A.; Bilalli, B.; Thiele, M.; Lehner, W. (2016). Resilient store: a heuristic-based data format selector for intermediate results.

Bilalli, B.; Abello, A.; Aluja, T.; Munir, R.; Wrembel, R. (2018). PRESISTANT : data pre-processing assistant.

Munir, R.; Abello, A.; Romero, O.; Thiele, M.; Lehner, W. (2018). ATUN-HL: auto tuning of hybrid layouts using workload and data characteristics.

Munir, R.; Abello, A.; Romero, O.; Thiele, M.; Lehner, W. (2019). Automatically configuring parallelism for hybrid layouts.

AUTOR/A:NADAL FRANCESCH, SERGI
Títol:Metadata-Driven Data Integration
Data lectura:16/05/2019
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Codirector/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Codirector/a:VANSUMMEREN, STIJN
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Nadal, S.; Abello, A. (2018). Integration-oriented ontology.

Nadal, S. (2016). Self-Optimizing Data Stream Processing.

Al Bassit, Anas (2017). ECA rules in a bigdata context.

Busquet I seguí, Francesc (2018). Defining corporate credit ratings using Machine Learning techniques for Spanish Companies.

Wiejacha, Malgorzata (2018). Analysis of kernel matrices and their relation with SVM performance.

Parafita Martínez, Álvaro (2018). On explainability of Deep Neural Networks.

Yamaui, A. (2018). Embedding for Natural Language Processing.

Schmoor, Xavier (2018). Build d Big Data demonstrator.

Mas, Charline (2018). Virtual assistant with Natural Language Processing Capabilities.

Lorente, E. (2019). Optimizing vehicle profile speed settings based on historic data.

Llana, S. (2019). COM architecture for a Content Delivery Network infrastructure use case.

Ferrer-Cid, P. (2019). Calibration of low-cost air pollutant sensors using machine learning techniques.

Nadal, S.; Herrero, V.; Romero, O.; Abello, A.; Franch, X.; Vansummeren, S.; Valerio, D. (2017). A software reference architecture for semantic-aware big data systems. - Information and software technology, ISSN: 0950-5849 (JCR Impact Factor-2017: 2.627; Quartil: Q1)

Nadal, S.; Romero, O.; Abello, A.; Vassiliadis , P.; Vansummeren, S. (2019). An integration-oriented ontology to govern evolution in big data ecosystems. - Information systems, ISSN: 0306-4379 (JCR Impact Factor-2019: 2.466; Quartil: Q3)

Jovanovic, P.; Nadal, S.; Romero, O.; Abello, A.; Bilalli, B. (2020). Quarry: A user-centered big data integration platform. - Information systems frontiers, ISSN: 1387-3326 (JCR Impact Factor-2019: 3.63; Quartil: Q1)

Nadal, S.; Abello, A.; Romero, O.; Varga, J. (2017). Big data management challenges in SUPERSEDE.

Nadal, S.; Abello, A.; Romero, O.; Vansummeren, S.; Vassiliadis , P. (2018). MDM: governing evolution in big data ecosystems.

Franch, X.; Ralyté, J.; Perini, A.; Abello, A.; Ameller, D.; Gorroñogoitia, J.; Nadal, S.; Oriol, M.; Seyff, N.; Siena, A.; Susi, A. (2018). A situational approach for the definition and tailoring of a data-driven software evolution method.

Oriol, M.; Melanie Stade; Fotrousi, F.; Nadal, S.; Varga, J.; Seyff, N.; Abello, A.; Franch, X.; Marco, J.; Schmidt, O. (2018). FAME: supporting continuous requirements elicitation by combining user feedback and monitoring.

Nadal, S.; Rabbani, K.; Romero, O.; Nigatu, S. (2019). ODIN: A dataspace management system.

AUTOR/A:BILALLI, BESIM
Títol:Learning the impact of data pre-processing in data analysis
Data lectura:28/06/2018
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Director/a:ALUJA BANET, TOMAS
Director/a:WREMBEL, ROBERT
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Thavornun, Varunya (2015). Metadata Management for Knowledge Discovery.

Batista Leite, Larissa (2017). Data Mining Experiments at Scale.

Gaset Carretero, Clara (2018). Implementació de BPM per a la distribució mundial d'Azitromicina per l'erradicació de Pian..

Bilalli, B.; Abello, A.; Aluja, T. (2017). On the predictive power of meta-features in OpenML. - International journal of applied mathematics and computer science, ISSN: 1641-876X (JCR Impact Factor-2017: 1.694; Quartil: Q1)

Bilalli, B.; Abello, A.; Aluja, T.; Wrembel, R. (2018). Intelligent assistance for data pre-processing. - Computer standards & interfaces, ISSN: 0920-5489 (JCR Impact Factor-2018: 2.441; Quartil: Q2)

Bilalli, B.; Abello, A.; Aluja, T.; Wrembel, R. (2016). Automated data pre-processing via meta-learning.

Bilalli, B.; Abello, A.; Aluja, T.; Wrembel, R. (2016). Towards intelligent data analysis : the metadata challenge.

AUTOR/A:THEODOROU, VASILEIOS
Títol:Automating User-Centered Design of Data-Intensive Processes
Data lectura:27/01/2017
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Director/a:LEHNER, WOLFGANG
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Huber, S.; Seiger, R.; Kuhnert, A.; Theodorou, V.; Schlegel, T. (2016). Goal-based semantic queries for dynamic processes in the internet of things. - International Journal Of Semantic Computing, ISSN: 1793-7108

Theodorou, V.; Abello, A.; Lehner, W.; Thiele, M. (2016). Quality measures for ETL processes: from goals to implementation. - Concurrency and computation: practice and experience, ISSN: 1532-0626 (JCR Impact Factor-2016: 1.133; Quartil: Q3)

Theodorou, V.; Jovanovic, P.; Abello, A.; Nakuçi, E. (2017). Data generator for evaluating ETL process quality. - Information systems, ISSN: 0306-4379 (JCR Impact Factor-2017: 2.551; Quartil: Q2)

Theodorou, V.; Abello, A.; Thiele, M.; Lehner, W. (2017). Frequent patterns in ETL workflows: An empirical approach. - Data and knowledge engineering, ISSN: 0169-023X (JCR Impact Factor-2017: 1.467; Quartil: Q3)

Theodorou, V.; Abello, A.; Lehner, W. (2014). Quality measures for ETL processes.

Nakuçi, E.; Theodorou, V.; Jovanovic, P.; Abello, A. (2014). Bijoux : data generator for evaluating ETL process quality.

Theodorou, V.; Abello, A.; Thiele, M.; Lehner, W. (2014). A framework for user-centered declarative ETL.

Theodorou, V.; Abello, A.; Thiele, M.; Lehner, W. (2015). POIESIS: A tool for quality-aware ETL process redesign.

AUTOR/A:VARGA, JOVAN
Títol:Semantic Metadata for Supporting Exploratory OLAP
Data lectura:24/01/2017
Director/a:BACH PEDERSEN, TORBEN
Director/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Touma, Rizk Allah (2015). Semi-Automatic Ontology Matching and Enrichment.

Rodríguez Salazar, Eric Gerardo (2016). Enriching Data Integration Process by Involving end users in Social or Collaborative Ontology Matching.

Dobrokhotova, Ekaterina (2016). A Metadata-based Recommender System for Linked-Open Data.

Varga, J.; Vaisman, A.; Romero, O.; Etcheverry, L.; Bach, T.; Thomsen, C. (2016). Dimensional enrichment of statistical linked open data. - Journal of web semantics, ISSN: 1570-8268 (JCR Impact Factor-2016: 1.075; Quartil: Q3)

Varga, J.; Romero, O.; Bach, T.; Thomsen, C. (2014). Towards next generation BI systems : the analytical metadata challenge.

Varga, J.; Romero, O.; Bach, T.; Thomsen, C. (2014). SM4AM : a semantic metamodel for analytical metadata.

Varga, J.; Etcheverry, L.; Vaisman, A.; Romero, O.; Bach, T.; Thomsen, C. (2016). QB2OLAP : enabling OLAP on statistical linked open data.

Varga, J.; Dobrokhotova, E.; Romero, O.; Bach, T.; Thomsen, C. (2017). SM4MQ: a semantic model for multidimensional queries.

AUTOR/A:JOVANOVIC, PETAR
Títol:REQUIREMENT-DRIVEN DESIGN AND OPTIMIZATION OF DATA-INTENSIVE FLOWS
Data lectura:26/09/2016
Director/a:ABELLO GAMAZO, ALBERTO
Codirector/a:CALDERS, TOON
Codirector/a:ROMERO MORAL, OSCAR
Menció:Menció de Doctor Internacional
PUBLICACIONS DERIVADES
Jovanovic, P. (2014). ..

Nakuçi, Emona (2014). DETECTION OF ETL BOTTLENECKS BY USING PROCESS MINING.

Nadal, S. (2015). Multi-Objective Materialized View Selection in Data-Intensive Flows.

Samota, Elena (2015). Representing ETL Flows with BPMN 2.0.

Kaluzka, Justyna (2016). Data Locality in Hadoop.

Glushkova, Daria (2016). MAPREDUCE PERFORMANCE MODELS FOR HADOOP 2.0.

Mourin Marin, Eric (2017). Parametrization of the chagas disease surveillance system for the WHO.

Jovanovic, P.; Romero, O.; Simitsis, A.; Abello, A.; Mayorova, D. (2014). A requirement-driven approach to the design and evolution of data warehouses. - Information systems, ISSN: 0306-4379 (JCR Impact Factor-2014: 1.456; Quartil: Q2)

Jovanovic, P.; Romero, O.; Simitsis, A.; Abello, A. (2016). Incremental consolidation of data-intensive multi-flows. - IEEE transactions on knowledge and data engineering, ISSN: 1041-4347 (JCR Impact Factor-2016: 3.438; Quartil: Q1)

Jovanovic, P.; Romero, O.; Abello, A. (2016). A unified view of data-intensive flows in business intelligence systems : a survey. - Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems, ISSN: 1869-1994

Jovanovic, P.; Romero, O.; Simitsis, A.; Abello, A.; Candón, H.; Nadal, S. (2015). Quarry: digging up the gems of your data treasury.

Touma, R.; Romero, O.; Jovanovic, P. (2015). Supporting data integration tasks with semi-automatic ontology construction.

Jovanovic, P.; Romero, O.; Calders, T.; Abello, A. (2016). H-word: Supporting job scheduling in Hadoop with workload-driven data redistribution.

Glushkova, D.; Jovanovic, P.; Abello, A. (2017). MapReduce performance models for Hadoop 2.x.

Projectes de recerca

DATA INICIDATA FIACTIVITATENTITAT FINANÇADORA
01/10/201913/12/2019Design, development and validation of the Forecasting Medical Supplies and Requests components of the WIMEDSOrganització Mundial de la Salut
26/06/201926/07/2019Desenvolupament prova de concepte d'arquitectura BIG DATAFUNDACIÓ i2CAT
05/06/201931/10/2020I+D Desarrollo Data LakeADQUIVER MEDIA, SL
07/01/201931/07/2019Analytical module and validation of the WISCC-WISCENTDOrganització Mundial de la Salut
17/07/201801/07/2020Col·laboració per promoure la innovació en els serveis TIC dels diferents àmbits d'acció pública i privada.SBS SEIDOR, S.L.
10/04/201815/12/2018Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC), phase 3Organització Mundial de la Salut
01/01/201831/12/2021Razonamiento automático, ejecución de modelos y análisis de datos a partir de ontologíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
30/12/201629/12/2020Generación y Evolución de Smart APlsMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/11/201606/02/2020Quality-Aware Rapid Software DevelopmentCommission of European Communities
15/10/201615/09/2017Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC), phase 2Organització Mundial de la Salut
01/07/201530/06/2016Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC)Organització Mundial de la Salut
01/05/201530/04/2018SUpporting evolution and adaptation of PERsonalized Software by Exploiting contextual Data and End-user feedbackCommission of European Communities
01/09/201230/06/2015Erasmus Mundus Joint Doctorate Programme in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral CollegeUniversitat Politècnica de Catalunya

Professorat i grups de recerca

Professorat

Professorat del programa de doctorat:

Projectes de recerca

DATA INICIDATA FIACTIVITATENTITAT FINANÇADORA
01/10/201913/12/2019Design, development and validation of the Forecasting Medical Supplies and Requests components of the WIMEDSOrganització Mundial de la Salut
26/06/201926/07/2019Desenvolupament prova de concepte d'arquitectura BIG DATAFUNDACIÓ i2CAT
05/06/201931/10/2020I+D Desarrollo Data LakeADQUIVER MEDIA, SL
07/01/201931/07/2019Analytical module and validation of the WISCC-WISCENTDOrganització Mundial de la Salut
17/07/201801/07/2020Col·laboració per promoure la innovació en els serveis TIC dels diferents àmbits d'acció pública i privada.SBS SEIDOR, S.L.
10/04/201815/12/2018Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC), phase 3Organització Mundial de la Salut
01/01/201831/12/2021Razonamiento automático, ejecución de modelos y análisis de datos a partir de ontologíasAGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION
30/12/201629/12/2020Generación y Evolución de Smart APlsMIN DE ECONOMIA Y COMPETITIVIDAD
01/11/201606/02/2020Quality-Aware Rapid Software DevelopmentCommission of European Communities
15/10/201615/09/2017Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC), phase 2Organització Mundial de la Salut
01/07/201530/06/2016Implementation of a computerized World information system for Chagas disease control (WISCC)Organització Mundial de la Salut
01/05/201530/04/2018SUpporting evolution and adaptation of PERsonalized Software by Exploiting contextual Data and End-user feedbackCommission of European Communities
01/09/201230/06/2015Erasmus Mundus Joint Doctorate Programme in Information Technologies for Business Intelligence - Doctoral CollegeUniversitat Politècnica de Catalunya

Qualitat

El Marc per a la verificació, el seguiment, la modificació i l'acreditació dels títols oficials (MVSMA) vincula aquests processos d'avaluació de la qualitat (verificació, seguiment, modificació i acreditació), que se succeeixen al llarg de la vida dels ensenyaments, amb l'objectiu d'establir uns lligams coherents entre tots ells i de promoure una major eficiència en la seva gestió, sempre amb l'objectiu de la millora dels ensenyaments.

Verificació

      Registre d'Universitats, Centres i Títols (RUCT)

      Indicadors

      Amunt