MARISOL GOMEZ FERNANDEZ
Titular Universidad

• Departamento: ESTADÍSTICA, INFORMÁTICA Y MATEMÁTICAS
• Área de conocimiento: Álgebra
• e-mail: marisolunavarra.es
• Teléfono: (+34) 948 16 9523 (ext. 9523)
•   EDIFICIO LAS ENCINAS - DESPACHO 0006 - P.BAJA

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• Docencia
• Tutorías
• Portal de producción científica
• Información adicional

Breve CV

Marisol Gómez es Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Salamanca (1989), Doctora en Matemáticas (1996) y experta en Big Data y Bussines Inteligence (2017) por la Universidad Pública de Navarra. Se incorporó a esta última en el año 1991 como profesora en Comisión de Servicios hasta el año 1998 y ocupó una plaza de Titular de Escuela Universitaria entre 1998 y 2009. Desde el año 2009 es Titular de Universidad en el área de Álgebra. Ha impartido clases en las titulaciones de Ingeniería de Telecomunicación, Ingeniería Industrial, Ingeniería Técnica Mecánica y Eléctrica, Ingeniería Agronómica, la licenciatura de Economía y diferentes cursos de doctorado.

Actualmente imparte docencia en los grados de Tecnologías Industriales e Ingeniería Informática y en el Máster de Ingeniería Biomédica. Además, ha dirigido 20 Proyectos Fin de Carrera en áreas de Ingeniería y 15 Trabajos Fin de Master.

Desde septiembre de 2019 es Subdirectora de Calidad y Plan Estratégico de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y Telecomunicación.

La profesora Gómez es coautora de más de 80 publicaciones en libros, revistas y congresos internacionales. Ha participado en 20 proyectos de investigación financiados por organismos públicos. Ha codirigido 4 tesis doctorales y es revisora en revistas del JCR. Es socia-fundadora de las spin-offs de la UPNA Movalsys S.L. y Tairel Data S.L. La primera dedicada al análisis multimodal del movimiento humano con aplicaciones en salud y deporte y la segunda a dar soluciones personalizadas basadas en inteligencia artificial y otras técnicas avanzadas de tratamiento de datos. Sus intereses de investigación incluyen las aplicaciones de técnicas del Álgebra al análisis de señales biomédicas y desarrollo de métodos de machine-learning para la extracción de información multimodal.