Biografía:
El investigador José Portela estudió en la Universidad Pontificia Comillas donde obtuvo el título de Ingeniero Industrial. En 2011 se incorporó al Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) donde desarrolla su actividad investigadora en modelos de predicción de series temporales, análisis de datos funcionales y técnicas de aprendizaje automático (Redes Neuronales) aplicado al análisis de los mercados de energía eléctrica. Actualmente compagina la investigación con la docencia como profesor en la facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de ICADE y en la E.T.S. de Ingeniería del ICAI.
Áreas de interés:
Análisis de datos funcionales, Machine Learning, Análisis de los mercados de energía eléctrica, Aprendizaje automático con redes neuronales, Modelos de predicción de series temporales
Habilidades:
Análisis de datos, Machine Learning, Matlab, R, Python
Portela, J., Roch Dupré, D., Figuerola-Ferretti Garrigues, I., Yéboles, C., Salazar, A. Monitoring the green transition in the power sector with the electricity generation emissions (EGE) tracker. Energy Strategy Reviews. Vol. 50, pp. 101236-1 - 101236-15, November 2023. [Online: October 2023] 
JCR: 8.200 Q1 (2022) - SJR: 2.068 Q1 (2022)
JCR: 5.400 Q1 (2022); - SJR: 1.225 Q1 (2022); Pizarroso, J., Portela, J., Muñoz, A. NeuralSens: sensitivity analysis of neural networks. Journal of Statistical Software. Vol. 102, nº. 7, pp. 1 - 36, April 2022.
JCR: 5.800 Q1 (2022); - SJR: 2.722 Q1 (2022);
JCR: 2.035 Q2 (2021); 1.800 Q2 (2022) - SJR: 1.016 Q1 (2021); 0.877 Q1 (2022)
JCR: 4.630 Q1 (2020); 5.200 Q1 (2022) - SJR: 1.050 Q1 (2020); 1.533 Q1 (2022)
JCR: 6.807 Q1 (2018); 6.600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2018); 3.726 Q1 (2022)
JCR: 5.255 Q1 (2017); 6.600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2017); 3.726 Q1 (2022)
JCR: 5.680 Q1 (2016); 6.600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2016); 3.726 Q1 (2022) 
