Supervisor: Santiago Andrés Azcoitia, Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones, Grupo de Tecnologías de la Información y las comunicaciones (GTIC)
Fecha de inicio: Idealmente septiembre 2026
Requisitos: Estudiante de Grado en Ingeniería de Sistemas de Datos
Remuneración: Contrato de 500 €/mes por 20h semanales durante el curso
Solicitudes: Enviar CV, carta de motivación y expediente académico a santiago.andres@upm.es.
Contexto:
El turismo no es solo una de las principales señas de identidad cultural de España, sino un auténtico motor de su economía. Históricamente, este sector ha demostrado una capacidad sin igual para generar empleo, atraer inversión extranjera y vertebrar el territorio, llegando a representar de forma directa e indirecta más del 11-13% del Producto Interior Bruto (PIB) nacional y una parte sustancial de la afiliación a la Seguridad Social. La resiliencia y el crecimiento de la economía española están, por lo tanto, intrínsecamente ligados a la salud de su ecosistema turístico.
Para las regiones y municipios españoles, medir el impacto económico real del turismo es clave ya no solo para una adecuada gestión y toma de decisiones, sino para entender el impacto ambiental, mejorar la sensibilización y la convivencia ciudadana. El comportamiento del turista deja un rastro inmediato en las redes de telecomunicaciones, el consumo energético, la movilidad urbana y, de manera crucial, en los flujos financieros a través de transacciones digitales y pagos con tarjeta o dispositivos móviles en tiempo real.
La integración de fuentes de datos abiertos (portales institucionales, meteorología, agendas culturales) con flujos de datos transaccionales en tiempo real abre una nueva frontera para la ingeniería de datos.
Objetivo
Trabajar con los ricos datos espacio temporales de una entidad financiera para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) que permitan entender y proyectar el impacto del turismo en la economía, y medir la contribución de eventos singulares específicos.
El estudiante tendrá la oportunidad de:
• adquirir experiencia con técnicas punteras de análisis de datos espacio-temporales
• conocer y aplicar metodologías de ML interpretable
• diseñar visualizaciones y paneles de control sofisticados
• participar en la elaboración de un artículo científico para revistas internacionales de primer nivel
Metodología
Se estudiará la viabilidad de usar diferentes modelos de ML (redes neuronales basadas en grafos, técnicas de visión, modelos basados en árboles, etc.) para predecir la estacionalidad del impacto turístico en la economía y particularmente la de eventos específicos como conciertos, organización de eventos deportivos, etc. Posteriormente, se entrenará y optimizará el modelo elegido usando datos financieros reales. Finalmente, se usarán diferentes modelos económicos para cuantificar este impacto en términos de crecimiento del producto interior bruto o de número de empleos.
Resultados esperados
Se producirá un modelo de regresión que sea capaz de predecir el impacto económico en una región en base a los datos de entrada utilizados, y generar explicaciones y proyecciones razonables a futuro.
Se participará en el desarrollo de un artículo científico para diseminar los resultados del proyecto.
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