Oportunidades Públicas

Fecha de Creación Descripción Mentor(es) Acciones
29/12/2025

Enhancing Multidimensional Analyses in Process Mining 2026-1

We are working on a research project centered on enhancing multidimensional process performance analysis with Process Mining. The goal is to define methods (step-by-step guides) for analyzing multiple dimensions at the same time, which will be validated through their application in real processes.

There are several specific research lines within the project. Among the tasks where you can collaborate are: (i) Studying metrics for measuring the performance of distinct dimensions: time, cost, quality, flexibility, among others; (ii) Implementing ad-hoc methods that allow the visualization and analysis of these dimensions; (iii) Analyzing event logs under a multidimensional perspective.

Keywords:
Prerequisites:
Available vacancies:
5/10
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Ignacio Velásquez

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Potenciando el Análisis Multidimensional en Process Mining 2026-1

Estamos trabajando en un proyecto de investigación centrado en potenciar el análisis multidimensional del desempeño de procesos en el contexto de Process Mining. El objetivo es definir métodos (guías con pasos a seguir) para analizar múltiples dimensiones a la vez, los que serán validados al aplicarse en procesos reales.

Existen múltiples líneas de investigación específicas dentro del proyecto. Entre las tareas donde podrías colaborar están: (i) Estudiar métricas para la medición del desempeño de distintas dimensiones: tiempo, costo, calidad, flexibilidad, etc.; (ii) Implementar métodos ad-hoc que permitan la visualización y análisis de estas dimensiones; (iii) Analizar logs de eventos bajo una perspectiva multidimensional.

Keywords:
Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
5/10
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Ignacio Velásquez

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/05/2026

Radiography of Process Mining: Uncovering the Secrets and Leaders of the ICPM Conference

[International Scientific Publication Opportunity]

How has Process Mining research evolved globally? In this project, you will explore the history and current state of the field's premier conference (ICPM) by extracting and analyzing DBLP data using Python. We will investigate shifts in thematic trends, discover collaboration patterns within the scientific community, and map the geography of industry leaders. The main objective is to transform this data into high-impact visualizations and co-author a scientific paper for international publication.

Expected profile and skills:
- Knowledge of Process Mining: Desirable, but NOT essential.
- Knowledge of Information Visualization: Desirable, but NOT essential.
- Strong motivation for data analysis using Python.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Descubriendo los Secretos y Líderes del Process Mining

[Oportunidad de Publicación Científica Internacional]

¿Cómo ha evolucionado la investigación en Process Mining a nivel mundial? En este proyecto, explorarás la historia y el estado actual de la principal conferencia del área (ICPM) extrayendo y analizando en Python datos de DBLP. Investigaremos los cambios en las tendencias temáticas, descubriremos los patrones de colaboración entre la comunidad científica y mapearemos la geografía de los líderes del sector. El objetivo principal es transformar estos datos en visualizaciones de alto impacto y coescribir un artículo científico para su publicación internacional.

Perfil y conocimientos esperados:
- Conocimientos en Process Mining: Deseables, pero NO imprescindibles.
- Conocimientos en Visualización de la Información: Deseables, pero NO imprescindibles.
- Fuerte motivación por el análisis de datos en Python.

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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14/05/2026

The DNA of Music: Decoding Sheet Music through Object-Centric Process Mining

[International Scientific Publication Opportunity]

Is it possible to analyze a symphony as if it were a process? While traditional Process Mining is limited to analyzing a single "case" at a time, music is inherently multidimensional: notes, measures, and instruments interact simultaneously. In this "out-of-the-box" project, we will apply Object-Centric Process Mining (OCPM) to structurally model sheet music and compositions. Our challenge will be to use Python to automatically convert musical formats into the OCEL (Object-Centric Event Log) standard and build an interactive dashboard to analyze these works. The final goal is to visually validate this conceptualization and co-author a paper for an international scientific publication.

Expected profile and skills:
- Knowledge of Process Mining: REQUIRED.
- Ability to read sheet music and musical theory: REQUIRED.
- Celonis Academy "Celonis Fundamentals Course": Desirable, but NOT essential.
- Celonis Academy "Build an Object-Centric Data Model" module: Desirable, but NOT essential.
- Motivation for data conversion and programming in Python.

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:
PhD students who will assist in mentoring for this research opportunity:
Luciano Hidalgo

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Convirtiendo Partituras a Object-Centric Process Mining

¿Es posible analizar una sinfonía como si fuera un proceso? En el Process Mining tradicional estamos limitados a analizar un solo "caso" a la vez, pero la música es multidimensional: notas, compases e instrumentos interactúan simultáneamente. En este proyecto "out-of-the-box", aplicaremos Object-Centric Process Mining (OCPM) para modelar estructuralmente partituras y música. Nuestro desafío será convertir automáticamente mediante Python formatos de partitura al estándar OCEL (Object-Centric Event Log) y construir un dashboard interactivo para analizar estas obras. El objetivo final es validar esta conceptualización visualmente y co-escribir un artículo para una publicación científica internacional.

REQUISITOS:

- ANTES de POSTULAR Leer y Entender " OCEL 2.0 Standard" (https://www.ocel-standard.org/) y "XES Standard" ( https://xes-standard.org/_media/openxes:openxesdeveloperguide-2.0.pdf)

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis Fundamentals https://academy.celonis.com/learning-paths/process-mining-fundamentals-for-students

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis OCPM https://academy.celonis.com/learning-paths/implement-and-work-with-object-centric-process-mining

- Conocimientos de lectura de partituras y música

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:
Estudiantes de doctorado que ayudarán mentoreando en esta investigación:
Luciano Hidalgo

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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22/06/2026

Foundations for Object-Centric Process Mining in Basketball

Data analysis in team sports is gaining popularity. However, traditional Process Mining approaches applied to sports are often limited to a single-case perspective, modeling only aspects such as team possession. This ignores crucial behaviors for understanding game performance, such as the actions of players who do not have the ball. Object-Centric Process Mining (OCPM) allows us to overcome this limitation by considering multiple objects that interact through their behavior, better reflecting the complexity of a match.

The objective of this project is to adapt a recent methodological framework—originally designed to transform object-centric football data with spatial context—and bring it into the basketball ecosystem. Through this approach, we seek to comprehensively model the interactions between various event classes (related to the game, the ball, and position) and multiple object types, such as the match, teams, players, possession, spatial positions on the court, and the ball itself.

In this stage of the research, the focus will not be on extracting or analyzing raw data, but on establishing the solid theoretical and methodological foundations for how to apply OCPM to basketball. This foundational design will serve as a critical pillar to, in the future, request and process databases from official entities (e.g., NBA). The team will work on conceptualizing this model to co-author a scientific article and position this framework within the sports analytics literature.

REQUIREMENTS:
- BEFORE APPLYING: Read and understand "Transforming Football Data into Object-Centric Event Logs with Spatial Context Information" by Vito Chan et al. 2026 (https://arxiv.org/pdf/2507.12504)
- BEFORE starting the IPRE, you must have completed the Celonis Fundamentals online course: https://academy.celonis.com/learning-paths/process-mining-fundamentals-for-students
- BEFORE starting the IPRE, you must have completed the Celonis OCPM online course: https://academy.celonis.com/learning-paths/implement-and-work-with-object-centric-process-mining
- Tactical knowledge of Basketball

Keywords:
Prerequisites:
No prerequisites
Available vacancies:
1/1
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Bases para Object-Centric Process Mining en Baloncesto

El análisis de datos en deportes de equipo está ganando popularidad. Sin embargo, los enfoques tradicionales de Process Mining aplicados a deportes a menudo se limitan a un enfoque de caso único, modelando únicamente aspectos como la posesión del equipo. Esto ignora comportamientos cruciales para entender el rendimiento del juego, como las acciones de los jugadores que no tienen el balón. Object-Centric Process Mining (OCPM) permite superar esta limitación al considerar múltiples objetos que interactúan a través de su comportamiento, reflejando de mejor manera la complejidad de un partido.

El objetivo de este proyecto es adaptar un marco metodológico reciente —diseñado originalmente para transformar datos de fútbol centrados en objetos con contexto espacial— y llevarlo al ecosistema del baloncesto. A través de este enfoque, se busca modelar de forma integral las interacciones entre diversas clases de eventos (relacionados con el juego, el balón y la posición) y múltiples tipos de objetos, tales como el partido, los equipos, los jugadores, la posesión, las posiciones espaciales en la cancha y el propio balón.

En esta etapa de la investigación, el foco no estará en la extracción o análisis de datos crudos, sino en establecer las sólidas bases teóricas y metodológicas de cómo aplicar OCPM al baloncesto. Este diseño fundacional servirá como un pilar crítico para, en el futuro, solicitar y procesar bases de datos de entidades oficiales (e.g., NBA). El equipo trabajará en la conceptualización de este modelo para co-escribir un artículo científico y posicionar este marco en la literatura de analítica deportiva.

REQUISITOS:
- ANTES de POSTULAR: Leer y entender "Transforming Football Data into Object-Centric Event Logs with Spatial Context Information" de Vito Chan et al. 2026 (https://arxiv.org/pdf/2507.12504)

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis Fundamentals https://academy.celonis.com/learning-paths/process-mining-fundamentals-for-students

- ANTES de empezar la IPRE, haber realizado el curso online de Celonis OCPM https://academy.celonis.com/learning-paths/implement-and-work-with-object-centric-process-mining

- Conocimientos tácticos de Baloncesto

Keywords:
Prerrequisitos:
Sin prerrequisitos
Vacantes disponibles:
1/1
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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10/07/2026

Enhancing Multidimensional Analyses in Process Mining 2026-2

We are working on a research project to enhance multidimensional process performance analysis using Process Mining. The goal is to define methods (step-by-step guides) for analyzing multiple dimensions simultaneously, which will be validated through their application in real processes.

There are several specific research lines within the project. Among the tasks where you can collaborate are: (i) Studying metrics for measuring the performance of distinct dimensions: time, cost, quality, flexibility, among others; (ii) Implementing ad-hoc methods that allow the visualization and analysis of these dimensions; (iii) Analyzing event logs under a multidimensional perspective.

Keywords:
Prerequisites:
Available vacancies:
3/5
Class Code Initials:

This opportunity uses a Nota 1-7 evaluation method and is worth 10 credits

Potenciando el Análisis Multidimensional en Process Mining 2026-2

Estamos trabajando en un proyecto de investigación centrado en potenciar el análisis multidimensional del desempeño de procesos en el contexto de Process Mining. El objetivo es definir métodos (guías con pasos a seguir) para analizar múltiples dimensiones a la vez, que serán validados mediante su aplicación en procesos reales.

Existen múltiples líneas de investigación específicas dentro del proyecto. Entre las tareas en las que podrías colaborar están: (i) Estudiar métricas para medir el desempeño en distintas dimensiones: tiempo, costo, calidad, flexibilidad, etc.; (ii) Implementar métodos ad hoc que permitan visualizar y analizar dichas dimensiones; (iii) Analizar logs de eventos desde una perspectiva multidimensional.

Keywords:
Prerrequisitos:
Vacantes disponibles:
3/5
Siglas iniciales:

Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos

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