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Un grupo de alumnos del Máster en Big Data Science gana la primera fase del reto ‘Minsait Land Classification’ del Cajamar University Hack 2020

Los estudiantes representarán a la Universidad de Navarra en la fase nacional del concurso sobre clasificación de suelo

Descripcion de la imagen
El dataset contiene un listado de superficies sobre las que se han recortado la imagen de satélite y se han extraído una serie de características de sus geometrías.
FOTO: Cedida
06/04/20 19:14 Natalia Rouzaut

El grupo Hakuna Datata, formado por estudiantes del Máster en Big Data Science de la Universidad de Navarra, ha ganado la primera fase del reto ‘Minsait Land Classification’ del Cajamar University Hack 2020 Datathon y representará a la Universidad en la fase nacional. Es la III edición del concurso, organizado por Cajamar Data Lab, que se dirige a alumnos de los mejores centros formativos en ciencia de datos de España.

El reto ‘Minsait Land Classification’  buscaba que los alumnos desarrollaran el mejor modelo de clasificación automática de suelos en base a las imágenes proporcionadas por el satélite Sentinel II del servicio Copernicus de la Agencia Espacial Europea. A través de los programas R y Python y técnicas de machine learning debían clasificar un conjunto de fincas catastrales asociados a una lista de atributos extraídos de la imagen.

Para ello, los alumnos realizaron, primero, una limpieza y enriquecimiento de los datos, lo cual les permitió conseguir una alta correspondencia con la realidad. Después, realizaron una modelización de los datos con los modelos de clasificación binaria Gradiant Boosting y Random Forest.

El equipo de Hakuna Datata está formado por Pablo Jordán de la Fuente, Gabriel López Font y Manuel Alberto Mosquera Belfort. Durante esta segunda fase, que termina el 22 de abril, podrán mejorar su trabajo sobre los mismos datasets y con el mismo objetivo.

El Máster Universitario en Big Data Science de la Universidad de Navarra está coordinado este curso por el Instituto Cultura y Sociedad (ICS) y, a partir del que viene, por el Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial, adscrito a TECNUN Escuela de Ingenieros.

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