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Nin Guerrero, Jordi

Profesor titular, Departamento de Operaciones, Innovación y Data Sciences en Esade

Profesor contratado doctor URL

Director (Barcelona) Executive Master en Business Analytics, Executive Master en Business Analytics

Investigador, ESADE D3 - Institute for Data-Driven Decisions

Formación académica

Doctor en Ciències de la Computació.
Ingeniero en informática.
Ingenieria técnica en informática de gestión.

Biografía

Ocupa el cargo de Profesor Asociado dentro del Departamento de Operaciones, Innovación y Ciencia de Datos de Esade Business School Universidad Ramon Llull. Obtuvo su Licenciatura en Informática en 2004 por la Universitat Autònoma de Barcelona UAB. Posteriormente se adscribió al Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas IIIA-CSIC. En 2008, obtuvo su doctorado. en Ciencias de la Computación, siendo honrado con el Doctorado Sobresaliente. Premio del Departamento de Informática de la UAB. A continuación, realizó un puesto postdoctoral en el Centro Nacional Francés de Investigaciones Científicas CNRS. En 2010 asumió la plaza de profesor titular en el Departamento de Arquitectura de Computadores de la Universitat Politècnica de Catalunya UPC. Con una carrera polivalente, también ejerció como científico de datos senior en BBVA Data & Analytics de 2015 a 2019. Desde 2019, retoma su trayectoria académica como profesor asociado en Esade Business School Universidad Ramon Llull. Sus actividades académicas giran en torno al análisis de redes y el aprendizaje automático, lo que refleja sus intereses de investigación en ciencia de datos e inteligencia artificial.

Publicaciones destacadas

Statuto, N., Unceta Mendieta, I. & Nin Guerrero, J., Pujol Vila, O. (2023). A Scalable and Efficient Iterative Method for Copying Machine Learning Classifiers. Journal of Machine Learning Research, 24. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.02667.
Unceta Mendieta, I., Nin Guerrero, J. (2022, January). Copying Machine Learning Classifiers [Paper presentation]. International Conference on AI and Financial Services, Madrid.
Unceta Mendieta, I., Salbanya Rovira, B. & Nin Guerrero, J. (2021). On the Convergence of Financial Distress Propagation on Generic Networks. In Villaret, M., Alsinet, T. & Fernandez, C., Valls, A. (Eds.), Artificial Intelligence Research and Development - Proceedings of the 23rd International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence, CCIA 2021, pp. 167-176. IOS Press BV. DOI: https://doi.org/10.3233/FAIA210130.
Nin Guerrero, J., Salbanya Rovira, B. & Fleurquin, P., Tomás, E., Arenas, A., Ramasco, J. J. (2021). Modeling financial distress propagation on customer-supplier networks. Chaos, 31 (5), 053119. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0041104.
Unceta Mendieta, I., Nin Guerrero, J. & Pujol, O. (2021). Differential replication for credit scoring in regulated environments. Entropy, 23 (4), 407. DOI: https://doi.org/10.3390/e23040407.
Unceta Mendieta, I., Nin Guerrero, J. & Pujol, O. (2020). Environmental adaptation and differential replication in machine learning. Entropy, 22 (10), pp. 1-14. DOI: https://doi.org/10.3390/e22101122.
Unceta Mendieta, I., Nin Guerrero, J. & Pujol, O. (2020). Copying Machine Learning Classifiers. IEEE Access, 8, pp. 160268-160284. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3020638.
Nin Guerrero, J., Tomás, E. (2019). Default propagation in customer-supplier networks: An agent-based model approach to the isolation of companies in default. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. DOI: https://doi.org/10.1007/s12652-019-01370-7.
Nin Guerrero, J., Villatoro, D. (2014). Preface. Lecture Notes in Computer Science including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics, 8313.
Nin Guerrero, J., Villatoro, D. (2013). Foreword from the citi sens 2012 program chairs. Lecture Notes in Computer Science including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics, 7685 LNAI.
Herranz, J., Nin Guerrero, J. (2010). Introduction to privacy and anonymity in information management systems. Advanced Information and Knowledge Processing, pp. 3-6. Springer-Verlag London Ltd. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-84996-238-4_1.

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