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Abelardo E.
Monsalve Cobis

Data Scientist/ Investigador Académico
PROFESSIONAL SUMMARY

Estadístico-Matemático con más de 10 años de experiencia en desarrollo de modelos matemáticos, ténicas estadísticas e investigación aplicada. He trabajado en centros como BCAM e ITMATI desarrollando modelos predictivos, análisis de datos longitudinales y técnicas de inteligencia artificial explicable. Especialista en R, Python y MATLAB, con dominio de desarrollo web. Mi labor combina el rigor académico con la aplicación práctica en salud, industria y tecnología.

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Número teléfono:
+34 663 492763

Email:abelardoemc@gmail.com

ResearchGate

Experiencia Profesional

Responsibilidades

  • Depuración y Análisis de Datos. Desarrollo de Modelos de Regresión Logística, Beta-Binomiales, Supervivencia, Riesgos competitivos y Cura
  • Análisis de Datos Longitudinales. Desarrollo de Modelos de regresión con efectos mixtos análisis de datos de pacientes con enfermedades respiratorias.

Responsabilidades

  • Depuración y Análisis de Datos.
  • Desarrollo de un modulo de software basado en modelos de supervivencia y su integración en un sistema de mantenimiento predictivo y toma de decisiones.

Responsabilidades

  • Docencia, Investigación y Extensión Universitaria en la Decanato de Ciencias y Tecnología.
  • Jefe de Deapartamento de Investigación de Operaciones y Estadística
  • Miembro del Comité de Doctorado en Matemáticas

Responsabilidades

  • Desarrollo de un modelo de clasificación de registros de pozos petrolífero basado en litologías y análisis multifractal
EDUCACIÓN

Aplicaciones del aprendizaje profundo en registros médicos electrónicos y su integración y aplicación en sistemas de apoyo para la toma de decisiones clínicas.
Cursos destacados:
  • Data Mining en bases de datos clínicas: Ética, base de datos MIMIC III, Sistema Internacional de Clasificación de Enfermedades y definición de resultados clínicos comunes.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning) en Historias Clínicas Electrónicas: de la analítica descriptiva a la analítica predictiva.
  • Modelos explicables de Deep Learning para aplicaciones sanitarias.
  • Inteligencia Artificial Aplicada a la Decisión Clínica: Principios de Apoyo a la Decisión Clínica: Generalización, sesgo, imparcialidad, utilidad clínica y privacidad de los algoritmos de inteligencia artificial
  • Proyecto de Aprendizaje Aplicado: Permutation feature importance on the MIMIC critical care database.

  • Tesis Doctoral: “Test de bondad de ajuste para modelos de tipos de interés: Un enfoque basado en procesos empíricos”
    Directores: Dr. Wenceslao González-Manteiga, Dr. Manuel Febrero Bande.(Repositorio USC)

  • Trabajo Tutelado: “Test de bondad de ajuste para modelos de tipos de interés”
    Directores: Dr. Wenceslao González-Manteiga..

  • Trabajo de Grado: “Análisis Multifractal para el Análisis de Datos Geofísicos”
    Directores: Dr. Wilfredo Urbina, Dr. David Márquez, Dra. Stella Brassesco

  • Trabajo especial de Grado: “Aproximación Poisson: Método de Chein-Stein”
    Directora: MsC. María Victoria Sanchez.
UNIVERSITY LEADERSHIP & ADMINISTRATION
  • Jefe del Departamento de Investigación de Operaciones y Estadística (2014- Enero 2019)
    Decanato de Ciencias y Tecnología - Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, Venezuela.
  • Miembro del Comité Académico del Doctorado de Matemáticas (2012 - Enero 2019).
    Postgrado del Decanato de Ciencias y Tecnología - Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, Venezuela.
  • Comisión Curricular del programa de Licenciatura en Ciencias Matemáticas (2013-2016). Decanato de Ciencias y Tecnología - Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, Venezuela..
ASIGNATURAS Y CURSOS IMPARTIDOS

  • Teoría de la Probabilidad
    Programa de Estudios de Pregrado: Licenciatura en Ciencias Matemáticas
  • Estadística
    Programa de Estudios de Pregrado: Ingeniería de Producción
  • Estadística Matemática
    Programa de Estudios de Pregrado: Ingeniería en Informática
  • Análisis de Series de Tiempo
    Programa de Estudios de Pregrado: Licenciatura en Ciencias Matemáticas
  • Procesos Estocásticos
    Programa de Estudios de Pregrado: Licenciatura en Ciencias Matemáticas
  • Análisis Numérico
    Programa de Estudios de Pregrado: Licenciatura en Ciencias Matemáticas
  • Programación Numérica
    Programa de Estudios de Pregrado: Ingeniería en Informática
  • Introducción a la Simulación
    Programa de Estudios de Pregrado: Licenciatura en Ciencias Matemáticas
  • Cálculos, I, II, III
    Programa de Estudios de Pregrado: Ingeniería en Informática.
    Programa de Estudios de Pregrado: Análisis de Sistemas.

  • Teoría de la Probabilidad
    Programa de Estudios de Doctorado: Doctorado de Matemáticas
  • Análisis de Series de Tiempo
    Programa de Estudios de Doctorado: Doctorado de Matemáticas
  • Procesos Estocásticos
    Programa de Estudios de Doctorado: Doctorado de Matemáticas
    Programa de Estudios de Postgrado: Maestría de Matemáticas, Mención Optimización

  • XXVII Escuela Venezolana de Matemáticas, EMALCA-VENEZUELA. Septiembre 2015.
    Introducción al Análisis de Series de Tiempo con aplicaciones a la econometría financiera (2015). Universidad de los Andes, Facultad de Ciencias. Book
IDIOMAS
  • Español: Nativo.
  • Inglés: Intermedio
  • Euskera: Basico
HABILIDADES

  • Desarrollo de modelos Matemáticos, de Machine Learning y técnicas estadísticas para el análisis de datos y la predicción de eventos.
  • Programación en Python, manejo de librerias: Pandas, Numpy, Matplotlib,plotly,seaborn, scikit-learn, statsmodels, SciPy
  • Programación en R, manejo de librerias: tidyverse, dplyr, ggplot2, plotly, timeseries, etc
  • Programación en MATLAB, manejo de librerias: Statistics and Machine Learning Toolbox
  • Manejo de herramientas para desarrollo de codigo: Rstudio, VS Code, PyCharm, IA Generativa
  • Desarrollo de aplicaciones web tales a partir de HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript, JAVA, con Flask, Django
  • Edición de textos y presentaciones en LaTeX, Beamer, Office 365, Markdown,
  • Desarrollo de aplicaciones con Shiny, Rmarkdown
  • Gestión y Manejo de Base de datos, MysQL, PostgreSQL,Squilite
  • Administración y gestión de sistemas operativos, Linux (Distribuciones: Ubuntu, Mint, Redhat), Windows, Mac-OS
  • Conocimientos en metodologías de investigación y desarrollo de software
  • Gestión y manejo de versiones de software: Git,GitHub

  • Comunicación y Liderazgo
  • Capacidad de organización, planificación y gestión
  • Interés por el aprendizaje autonomo y actualización continua en tecnologías emergentes
  • Espíritu colaborativo y apertura al trabajo interdisciplinario
  • Pensamiento analítico riguroso y capacidad para resolver problemas
  • Compromiso con la ética profesional y la responsabilidad
PARTICIPACIÓN EN PROYECTOS:

  • Análisis de datos y Desarrollo de modelos de predicción de la mortalidad en la Pandemia de COVID-19.
  • Análisis y Desarrollo de modelos de predicción para el estudio de la Enfermedad Pulmonar Obstruciva Crónica (EPOC).

  • PreCoM project:Factories of the Future.
    Referencia: H2020-FOF-09-2017
    Website: http://www.itmati.com/precom
    Desarrollar y probar un sistema de toma de decisiones para mantenimiento predictivo que permitira identificar y localizar fallas, valorar su gravedad, predecir la evolución de las mismas, evaluar la vida útil y emitir avisos que permitan realizar acciones de mantenimiento preventivo.

  • Desarrollar un modelo para el cálculo del pago al personal de mantenimiento mecánico de la ENT, bajo criterios de equidad y justicia social, reconociendo y estimulando el aporte individual y colectivo a la calidad y eficiencia en el servicio que prestan estos trabajadores.

  • Diseño y desarrollo de un Sistema de Control para la Fundación CIEPE vía Web para administrar, manejar y evaluar estadísticamente de forma automatizada el Programas de Comparación de Resultados Interlaborarios (PCRI). asociado al programa interlaboratorio basado en las normas ISO-5725 (Covenin 2972).

  • Referencia: MTM2008-03010. Ministerio de Ciencia e Innovación, España. Facultad de Matemáticas, Universidad de Santiago de Compostela 2009-2013
    IP-Principal: Wenceslao González Manteiga (IP) http://eio.usc.es/pub/MAESFE.
    Financial modeling in series of interest rates of the interbank sector of Spain and Europe (EU), in the period prior to and during the banking crisis.
TRABAJOS ACADÉMICOS DIRIGIDOS

  • Codirector de Tesis Doctoral del Dr. Pedro Harmath, “Análisis y Estimación de Medidas de Pobreza Unidimensionales bajo la Teoría de Procesos Empíricos Bootstrap”, Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado”, Barquisimeto 2018
  • Director de Trabajo Final de Grado de la Lic. Dellys Matos.“Metodología ROC en la Evaluación de Factores de Riesgo Cardiovascular como Marcadores del Tejido Adiposo Epicárdico. “Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado” Barquisimeto 2015.
  • Director de Trabajo Final de Grado del Lic. Rafael González,Procesos Puntuales, Teoría y Aplicaciones Prácticas. Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado” Barquisimeto 2014.
  • Director de Trabajo Final de Grado de la Lic. Karla Carrero, Un Modelo Vectorial Autorregresivo para la Modelización de la Inflación en Venezuela,Universidad Centroccidental “Lisandro Alvarado” Barquisimeto 2013.
PUBLICACIONES

  • Vaamonde-Rivas, Manuel, Monsalve-Cobis, Abelardo , Pardo-Fernández, Juan Carlos, & de Uña-Álvarez, Jacobo. (2021). Software module based on lifetime analysis for a predictive maintenance decision-support system. http://doi.org/10.5281/zenodo.4557168
  • A.E. Monsalve-Cobis, W. González-Manteiga, W. Stute (2017),. “The Statistical Impact of Inflation On Interest Rates”. Communications in Statistics-Theory and Methods. Volume 46, Issue 14, ISSN: 0361-0926 http://dx.doi.org/10.1080/03610926.2015.1130842
  • González-Manteiga, W., Zubelli, J.,Monsalve-Cobis, Abelardo E., Febrero-Bande, M. (2017). “Goodness of Fit Test for Stochastic Volatility Models",.From Statistics to Mathematical Finance. Festschrift in Honour of Winfried Stute. Springer International Publishing ISBN 978-3-319-50986-0. pp. 89-104. link
  • Monsalve y Harmath, (2015). “Introducción al Análisis de Series de Tiempo con Aplicaciones a la Econometría y Finanzas”..Ediciones IVIC, Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas (IVIC). ISBN 978-980-261-163-8, Caracas, Venezuela link
  • Monsalve-Cobis, A., González-Manteiga, W., and Febrero-Bande, M. (2011). “Goodness of Fit Test for Interest Rates Models: An Approach based on Empirical Processes”,. Computational Statistics & Data Analysis, 55. Pags 3073–3092. Elsevier Science Bv ISSN: 0167-9473 https://doi.org/10.1016/j.csda.2011.06.004
  • David Márquez, Juan R. Jiménez and Abelardo Monsalve (2001). Facies Recognition Using Multifractal Analysis,.Paper presented at the 2001 SEG Annual Meeting, San Antonio, Texas, Paper Number: SEG-2001-0580. https://doi.org/10.1190/1.1816684

  • Harmath, P., Ramoni, J., Monsalve, A. and Fajardo, J. (2021). About the Bootstrap Weak Convergence for the Foster-Greer-Thorbecke Poverty Index. Investigación Operacional. 42(2),174-194 42(2),174-194. link
  • Harmath, P., Ramoni, J. and Monsalve, A. (2020).. A Glivenko-Cantelli Bootstrap Theorem for the Foster-Greer-Thorbecke Poverty IndexRevista Colombiana de Matemáticas. 54(2), 159-177 link
  • Harmath, P., Ramoni, J. y Monsalve, A. (2019).. Un Resultado Glivenko-Cantelli Bootstrap para la Medida de Pobreza de Foster-Greer-Thorbecke..Artículo in extenso publicado en el Congreso de Matemática Aplicada, Computacional e Industrial - MACI 2019 - S12-Métodos Probabilísticos y Estadísticos. VII(2019), 245-248 link
Asesorías Técnicas

Responsabilidades

  • Evaluar los Diseños muéstrales de las encuestas, revisión de los Instrumentos de recolección de información y asesoría en el análisis de los resultados de las encuestas del Observatorio de Universidades.

Responsabilidadees

  • Analizar e interpretar datos relevantes para la toma de decisiones en el sector. Diseñar estudios, gestionar bases de datos, desarrollar modelos predictivos y elaborar informes para mejorar la eficiencia, la calidad y la competitividad de la empresa.
    • .
Cursos Complementarios

  • Desarrollo de aplicaciones JAVA: Componentes Web y aplicaciones de base de datos (JSP y JPA) - IPARTEK Servicios Informáticos, SOC.COOP-(Enero 2025) 190 Hrs

  • Business Intelligence: modelización y visualización de datos con excel y power BI - IPARTEK Servicios Informáticos, SOC.COOP-(Noviembre 2024) 60 Hrs

  • Desarrollo de aplicaciones Web con HTML5, CSS3, JavaScript y JAVA - IPARTEK Servicios Informáticos, SOC.COOP-(Octubre 2024) 180 Hrs

  • Ciberseguridad avanzada en entornos de las Tecnologías de la Operación - Mainjobs Internacional Educativa y Tecnológica, S.A.-(Diciembre 2024) 120 Hrs

  • Tutorización del aprendizaje en la empresa. Fundación Estatal para la formación en el empleo,SEPE.2024.

  • Switching CISCO CCNP, Eductrade Abril-Mayo 2024.

  • Machine Learning APLICADO USANDO PYTHON, 150 horas, Plan Formativo PLAN ESTATAL TRANSFORMACIÓN DIGITAL Julio 2022.

  • Data Mining para Bases de Datos Clinicas, Universidad de Glasgow, Nov. 2022

  • Inteligencia Artificial APLICADA A LA EMPRESA, G12 GRUPO EMPRESARIAL DE SERVICIOS S.L. 2022.

  • Arquitectura Big Data, con una duración de 165 horas, Madrid, Diciembre 2022. Hedima.

  • Análista de Datos masivos y científico de datos, INDICE - Consorci per la Formació Contínua de Catalunya, 310 horas. Agosto 2022.

  • Desarrollo Web para comercio electrónica, Marzo 2024, 150 horas. Business School 10e.

  • Tecnologías habilitadoras digitales para la gestión de dispositivos, contenidos y datos en el entorno profesional, Ministerio de Educación y Formación profesional. Octubre 2023.

  • Digitalización Aplicada al Sector Productivo, Confederación Española de Organizaciones Empresariales (CEOE), Octubre 2022, 200 horas, 2024.