Perfil académico · 2026

Lucca Bergonzini

Estudiante de Matemática Computacional y Analítica de Datos en la UAB, con foco en machine learning, sistemas paralelos y modelización matemática.

Python Sistemas Paralelos Topología Deep Learning SageMath Matemática Training Analítica de Datos IA Geometría R Redes Neuronales Machine Learning C++ Optimización Cálculo Numérico Programación Computación Matlab LLM Álgebra Modelos Físicos Análisis Estadístico Cloud & Redes Lógica
Sobre mí

Información vital

Estudiante de último año

Actualmente curso el 4º año de universidad, centrado en culminar mi formación académica y realizar prácticas profesionales.

Movilidad y adaptabilidad

Dispongo de carnet de conducir. Disponibilidad inmediata y total flexibilidad horaria en función de mi plan de estudios.

Visión de futuro

Continuar mis estudios con un Máster en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería en el extranjero, siendo Alemania o Japón mis principales destinos de interés. Deseo encontrar proyectos y equipos que integren mi formación y me reten como profesional y como persona.

Vocación

Disfruto profundizando en las matemáticas y la inteligencia artificial por iniciativa propia, guiado por una curiosidad constante hacia el análisis de datos y sus aplicaciones.

Idiomas

Catalán Nativo
Español Nativo
Inglés Bachillerato DUAL
Formación

Mi Camino Formativo

Conocimientos Adquiridos

  • Identificación y definición de objetos matemáticos nuevos, deduciendo sus propiedades y relacionándolos con conceptos conocidos.
  • Agilidad en la ejecución de rutinas y procesos matemáticos complejos.
  • Capacidad para identificar la presencia y aplicación de las matemáticas en otras disciplinas.
  • Dominio de la lógica de computadores, funcionamiento de memoria y procesos internos.
  • Análisis de la influencia de la computación en el medio ambiente, con especial énfasis en el clima.

Habilidades Técnicas

  • Aplicación práctica de conocimientos matemáticos y desarrollo de estrategias para la resolución de problemas computacionales.
  • Uso de ordenadores, sistemas operativos y programación para resolver retos en distintos ámbitos.
  • Implementación de aplicaciones basadas en sistemas paralelos, distribuidos, cloud y redes de computadores.
  • Manejo de software especializado para análisis estadístico, cálculo numérico/simbólico, visualización gráfica y optimización.
  • Desarrollo de software eficiente para el almacenamiento y manipulación de grandes volúmenes de datos heterogéneos.
  • Diseño de sistemas inteligentes y modelos de aprendizaje computacional para análisis de datos masivos.
  • Estudio de sistemas físicos mediante métodos analíticos y numéricos.
  • Evaluación crítica de la calidad de soluciones propuestas en el ámbito académico.

Competencias Profesionales

  • Uso interdisciplinario de álgebra, análisis, geometría y topología.
  • Diseño y evaluación de soluciones eficientes para problemas reales bajo requisitos técnicos.
  • Formulación de hipótesis, ideando estrategias rigurosas para confirmarlas o refutarlas.
  • Compromiso con la igualdad de género a través del análisis de datos y herramientas computacionales.
  • Responsabilidad ética en el desarrollo de proyectos, respetando valores democráticos y Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
  • Elaboración de informes técnicos y documentación explicativa avanzada.

Desarrollo Profesional

  • Continuar mis estudios con un Máster en Modelización para la Ciencia y la Ingeniería en el extranjero, siendo Alemania o Japón mis principales destinos de interés.
  • Deseo encontrar proyectos y equipos que integren mi formación y me reten como profesional y como persona.
Skills técnicas

Skills

Lenguajes de Programación

Python Nivel alto
C++ Nivel alto
R Proficiente
SQL Proficiente
GLPK Proficiente
Bash Con conocimientos
Assembler Con conocimientos
PHP Con conocimientos
CSS Con conocimientos
HTML Con conocimientos
JavaScript Con conocimientos

Aplicaciones y Sistemas

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Hablemos

Contacto

Estoy siempre abierto a debatir sobre proyectos de investigación, colaboraciones académicas o nuevas oportunidades profesionales en el ámbito de las matemáticas aplicadas y la ciencia de datos.