Estudiante de Doctorado en Tecnologías Informáticas y Graduado en Ingeniería Informática en la mención en Sistemas de Información (2019). También ha cursado el Máster Propio Universitario en Advanced Analytics on Big Data (2021) y el Máster Universitario en Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial (2021), por la Universidad de Málaga.
Investigador en formación, interesado en las áreas de conocimiento: aprendizaje automático, análisis de datos y la aplicación de las tecnologías de la web semántica en diversos ámbitos y contextos. Por ejemplo: e-learning, datos financieros y flujos de trabajo.
Formación Académica
Grado en Ingeniería Informática, Mención en Sistemas de Información (2019) - Universidad de Málaga
Máster Propio Universitario en Advanced Analytics on Big Data (2021) - Universidad de Málaga
Máster Universitario en Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial (2021) - Universidad de Málaga
Publicaciones
Manuel Paneque, María del Mar-Roldán-García, Carlos Blanco, Alejandro Maté, David G. Rosado, Juan Trujillo. An ontology-based secure design framework for graph-based databases. Computer Standards & Interfaces, Volume 88, 2024, 103801, ISSN 0920-5489, https://doi.org/10.1016/j.csi.2023.103801
Manuel Paneque, María del Mar Roldán-García, José García-Nieto. e-LION: Data integration semantic model to enhance predictive analytics in e-Learning. Expert Systems with Applications, Volume 213, Part A, 2023, 18892, ISSN 0957-4174, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118892
Manuel Paneque, María del Mar Roldán-García, José García-Nieto. A Semantic Model for Enhancing Data-Driven Open Banking Services . Applied Sciences, Volume 13, 2023, 1447, ISSN 2076-3417, https://doi.org/10.3390/app13031447
Antonio Benítez-Hidalgo, Cristóbal Barba-González, José García-Nieto, Pedro Gutiérrez-Moncayo, Manuel Paneque, Antonio J. Nebro, María del Mar Roldán-García, José F. Aldana-Montes, Ismael Navas-Delgado. TITAN: A knowledge-based platform for Big Data workflow management. Knowledge-Based Systems, Volume 232, 2021,107489, ISSN 0950-7051, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107489
