Profesora Titular de Universidad en el Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca. Cuenta con una trayectoria multidisciplinar que abarca la docencia, la investigación biomédica y la experiencia tecnológica en el ámbito empresarial. Sus áreas de especialización incluyen la estadística multivariante y el Big Data, con contribuciones significativas en algoritmos innovadores y su aplicación práctica.
Comprometida con el impacto social, lidera el Módulo Jean Monnet Youth Goal Research Center y ha coordinado iniciativas como STEM Talent Girl. Con más de 30 artículos publicados en revistas de alto impacto y más de 50 ponencias internacionales, Ana Belén se posiciona como referente en el análisis de datos y la toma de decisiones basada en ellos. Su objetivo es seguir conectando la investigación y la innovación para transformar el uso de los datos en diversos ámbitos.
Profesora Permanente Laboral de la Universidad de Salamanca, adscrita al Departamento de Estadística de la Facultad de Economía y Empresa.
Es doctora en Estadística Multivariante Aplicada y especialista en metodologías estadísticas multivariantes, con investigaciones aplicadas a las ciencias sociales y de la salud.
Ha liderado proyectos interdisciplinarios de análisis de datos y desarrollo de recursos académicos. También ha participado en grupos de investigación como el Centro de Investigación en Derechos Humanos y Políticas Públicas y ha coordinado el programa STEM Talent Girl en Salamanca.
Profesora Asociada en el Departamento de Matemáticas de la Universidade de Aveiro, es licenciada en Matemáticas por la Universidade de Aveiro (UA), tiene un máster en Probabilidad y Estadística por la Facultad de Ciencias de la Universidade de Lisboa y un doctorado en Matemáticas por la UA. Actualmente, es líder científica del Grupo de Probabilidad y Estadística del Centro de Investigación y Desarrollo en Matemáticas y Aplicaciones (CIDMA, UA).
Sus intereses de investigación se centran en la estadística multivariante, la teoría de valores extremos, la estadística aplicada y la enseñanza de la probabilidad y la estadística. Cuenta con varias publicaciones indexadas en SCOPUS y ha presentado comunicaciones en congresos nacionales e internacionales. Ha participado en la organización de varias conferencias y encuentros científicos, tanto nacionales como internacionales, así como en misiones de movilidad docente (Erasmus).
Doctora en Estadística Multivariante Aplicada y Profesora Titular en el Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca (USAL). Forma parte del Grupo de Investigación de Ingeniería y Gestión del Agua (IGA) de esta universidad y es miembro activo de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO), donde coordina el Grupo de Trabajo “Enseñanza y Aprendizaje de la Estadística y la Investigación Operativa” (GENAEIO).
Su trayectoria investigadora es interdisciplinar, con una sólida experiencia en modelización estadística, avalada por la publicación de más de un centenar de artículos científicos. Su trabajo se centra en la estadística multivariante, la bioestadística y el análisis de datos, con aplicaciones que abarcan desde las ciencias sociales y la investigación en salud, hasta la sostenibilidad ambiental y la gestión de recursos hídricos.
En el ámbito docente, ha sido reconocida con dos evaluaciones de excelencia en el programa DOCENTIA de la USAL, que acreditan su compromiso con la calidad y la innovación educativa. Además, ha desempeñado diversos cargos de gestión académica, entre ellos, los cargos de Directora de la Unidad de Evaluación de la Calidad, Coordinadora de Ordenaciones de Titulaciones de Posgrado y Directora del Máster Universitario en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes y Big Data, contribuyendo al desarrollo y mejora de la oferta formativa de la USAL.
Docente e investigadora del Departamento de Estadística, con formación en Matemáticas y estudios de postgrado en Estadística Multivariante. A lo largo de más de 21 años de trayectoria académica, ha impartido docencia en titulaciones de Grado, Máster y Doctorado. Su labor se caracteriza por la aplicación de técnicas estadísticas en diversos campos, participación en proyectos de investigación y la dirección de Trabajos de Fin de Grado, Trabajos de Fin de Máster y tesis doctorales. Es especialista en Estadística Multivariante con amplia experiencia en la utilización de R, Python y Matlab.
Profesor del Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca y Doctor en Estadística Multivariante Aplicada, con una trayectoria centrada en la Estadística Aplicada y reconocida con premios extraordinarios en el Máster y el Doctorado. Con más de 1200 horas de docencia en Grado y Posgrado, ha participado en proyectos de innovación docente, aprendizaje-servicio y ha sido evaluado con excelencia en el programa DOCENTIA.
Su investigación multidisciplinar se enfoca en metodologías estadísticas avanzadas aplicadas a campos diversos como las Matemáticas, Sostenibilidad, Medicina, Ingeniería o Ciencias Sociales, con un impacto académico reflejado en más de 30 publicaciones en revistas indexadas (principalmente en Q1 y Q2 del JCR), un índice h de 13 en Web of Science y 16 en Google Scholar. Como analista de datos en proyectos nacionales e internacionales, destaca también en la visualización y comunicación estadística, utilizando el ecosistema R para diseñar representaciones gráficas e interactivas que facilitan la comprensión de datos complejos y fomentan la toma de decisiones informadas.
Docente e investigadora del departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca, donde se doctoró en Estadística Multivariante Aplicada. Diplomada y Graduada en Estadística por dicha universidad, y Máster en Análisis Avanzado de Datos Multivariantes. Su trayectoria investigadora se centra en la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas en contextos reales, con especial interés en los ámbitos de la educación, la psicología, la medicina, las TIC y la informática.
