.Sobre nosotros Desde Gradiant trabajamos para incorporar las TIC a los procesos y productos de las empresas. Desarrollamos soluciones tecnológicas desde el punto de vista de la conectividad, la inteligencia y la seguridad para trabajar mano a mano con la industria de nuestro entorno. Nuestro éxito radica única y exclusivamente en la calidad humana, la implicación y la responsabilidad de cada una de las personas que formamos Gradiant. ¡Nos encanta lo que hacemos! Creemos en la tecnología como fuente de progreso y en la creatividad como valor fundamental para el desarrollo tecnológico. Por eso, queremos seguir haciéndolo. Sumando a nuestras capacidades más profesionales, comprometidos con nuestros valores, que nos representan, que reflejan cómo entendemos el día a día cuando trabajamos, que muestran cómo nos relacionamos con nuestro entorno. Nuestra organización está organizada por 5 áreas tecnológicas. Qué proyectos tenemos: Análisis de los sistemas OLAP modernos: Actualmente han emergido una nueva serie de sistemas de bases de datos OLAP como Clickhouse o Apache Pinot entre otros. Se propone realizar un estado del arte sobre dichos sistemas, así como las diferentes tecnologías que utilizan para lograr este objetivo y sus limitaciones. Estado del arte de las Bases de datos NewSQL: En la actualidad existen Bases de datos orientados a las operaciones de un negocio (OLTP) y bases de datos orientadas al análisis eficiente de los datos (OLAP). Las Bases de datos NewSQL tratan de unir ambos mundos, ofreciendo un único sistema en el que realizar operaciones transacciones y operaciones analíticas sobre los datos de forma eficaz. Estado del arte de las soluciones ofrecidas como catálogos de datos: Un problema en la actualidad ya no es la falta de datos a la hora de afrontar tareas de análisis de datos, si no ser capaz de tener los datos localizados, documentados, saber de donde provienen, que defectos tienen, etc. Existe una línea de trabajo en torno a herramientas de Catálogos de datos, que tratan de solucionar este problema. Estado del arte de las plataformas de streaming de eventos: Los sistemas de streaming de eventos se han convertido en un componente clave en las arquitecturas de datos actuales, esto se debe entre muchas otras cosas, a la capacidad de ingesta de una gran cantidad de datos y proporcionar resultados cercanos al tiempo real. Desarrollo de un motor de predicción de series temporales: Se pretende desarrollar una aplicación que dado un conjunto de datos en un formato acordado, podamos elegir que algoritmos de predicción de series temporales utilizar. Desarrollo de un motor de recomendación basado en técnicas de Deep Learning: Se pretende desarrollar una aplicación que dado un conjunto de datos en un formato acordado, aplique técnicas de deep learning para generar recomendaciones