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Última actualización: 03 · 03 · 2023

Repasamos algunos de los mejores Trabajos Final de Máster de 2017

El éxito es muy sencillo cuando se cuenta con profesores altamente especializados, un alumnado entregado por completo a las clases, y una formación diseñada cuidadosamente para estar adaptada a las últimas vanguardias.   Uno de los frutos del arduo y dedicado trabajo de los alumnos son los Trabajos de Final de Máster, obras de una calidad […]

El éxito es muy sencillo cuando se cuenta con profesores altamente especializados, un alumnado entregado por completo a las clases, y una formación diseñada cuidadosamente para estar adaptada a las últimas vanguardias.

 

Uno de los frutos del arduo y dedicado trabajo de los alumnos son los Trabajos de Final de Máster, obras de una calidad excepcional que se constituyen como la punta del iceberg de proyectos con un alto potencial.

 

Aprovechamos este post para repasar algunos de los trabajos más destacados que han pasado por nuestras aulas durante este último año.

 

TFM DATA SCIENCE: DESCRIBIENDO TENDENCIAS DE BÚSQUEDAS EN GOOGLE UTILIZANDO TWEETS RELACIONADOS

 

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Juan Bernardo Gómez y Michael Ellner, alumnos del Máster de Data Science de KSchool desarrollaron una aplicación web capaz de describir ciertos aspectos de las tendencias de búsqueda de Google (SQ) con información disponible en Twitter.

 

Gracias a este trabajo, los alumnos crearon una herramienta que permitía medir los tópicos “trending”, segmentarlos por ubicación,  y posteriormente analizar que es ese algo que puede haber causado los picos de búsqueda. Un trabajo similar al que realiza Google Trends, aplicado en esta ocasión a los tweets publicados Twitter.

 

El trabajo está publicado en Github para que los más curiosos podáis verlo por aquí. También podéis leer el post que le dedicamos en este enlace.

 

TFM DATA SCIENCE: ESTIMACIÓN PRECIOS DEL ALQUILER

 

flats_kschool-573x403

 

Dentro también del Máster de Data Science, Manuel Maestre realizó un excelente TFM cuyo objetivo era estimar los precios del alquiler de viviendas.

 

Gracias a la información obtenida a través de fuentes públicas y a la aplicación de técnicas de Machine Learning y la utilización de capas gráficas de GIS y presentación de datos en Dashboard, Maestre pudo presentar un proyecto que permitía segmentar las zonas de Madrid según el precio del alquiler, antigüedad o superficie de la vivienda, entre otras.

 

Si queréis conocer más sobre este proyecto podéis acceder al artículo que le dedicamos.

 

Resultan interesantes, ¿verdad? Si tú también quieres ser uno de los alumnos que forme parte de este cuadro de honor, no dudes en contactar con nosotros a través de nuestro correo info@kschool.com. Estaremos encantados de poder ayudarte y ser parte de tu formación.

El artículo Repasamos algunos de los mejores Trabajos Final de Máster de 2017 fue escrito el 22 de agosto de 2017 y actualizado por última vez el 3 de marzo de 2023 y guardado bajo la categoría Marketing. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre bajo las siguientes etiquetas Big data, data science, TFM.

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