Jose Aragon

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: Pre Sales Engineer/Key Account Manager

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  • Timeline

  • About me

    Senior Pre Sales Engineer

  • Education

    • Universidad Politécnica de Madrid

      1995 - 2000
      Ingeniero Técnico de Telecomunicaciones Telemática
    • Universidad de Navarra

      2019 - 2020
      Master's degree Máster Universitario en Big Data Science

      Programa técnico y práctico, orientado hacia técnicas de recogida, preparación, análisis de datos e interpretación y presentación posterior de los resultados:- Bases de Datos- Análisis estadístico de datos- Técnicas de recogida de datos- Visualización- Python para análisis de datos- Machine Learning & Deep Learning- Técnicas Big Data- Gestión de Proyectos y visión de negocio

    • Universidad de Navarra

      2021 - 2025
      Doctor's Degree Doctorado en Medicina aplicada y Biomedicina
  • Experience

    • Telefonica

      Jan 1999 - now
      : Pre Sales Engineer/Key Account Manager
  • Licenses & Certifications

  • Honors & Awards

    • Awarded to Jose Aragon
      Biomarker and Endpoint Assessment to Track Parkinson's Disease (BEAT-PD) DREAM Challenge Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica Nov 2020 El desafío “The Biomarker and Endpoint Assessment to Track Parkinson's Disease (BEAT-PD) Challenge” es el primer reto diseñado para evaluar diferentes técnicas de procesamiento de datos no estructurados provenientes de sensores móviles (relojes o móviles inteligentes) con el objetivo de estudiar la progresión de la Enfermedad de Parkinson (EP). En esta comunicación presentamos los resultados obtenidos mediante la aplicación de un método implementado para identificar del estado motor de… Show more El desafío “The Biomarker and Endpoint Assessment to Track Parkinson's Disease (BEAT-PD) Challenge” es el primer reto diseñado para evaluar diferentes técnicas de procesamiento de datos no estructurados provenientes de sensores móviles (relojes o móviles inteligentes) con el objetivo de estudiar la progresión de la Enfermedad de Parkinson (EP). En esta comunicación presentamos los resultados obtenidos mediante la aplicación de un método implementado para identificar del estado motor de pacientes de EP a partir de las señales proporcionadas en el BEAT-PD. La aproximación implementa algoritmos de ML (Machine Learning) para detectar los niveles de gravedad de discinesia y temblor y a continuación determina el estado motor (ON/OFF) del paciente. Show less