Big Data Talent

Máster en Big Data y Business Analytics (en colaboración con Telefónica)

CERTIFICADO POR LA UEMC

Con el aval académico y el reconocido prestigio de la Universidad Europea Miguel de Cervantes, el Máster en Big Data y Business Analytics se incorpora a la Programación Títulos Propios de la Universidad, en enero de 2016.

uemc

EN COLABORACIÓN CON TELEFÓNICA I+D

Con la participación de Telefónica I+D, que contribuye al desarrollo del Máster a través de la participación de su Equipo de Big Data de su centro de Boecillo, en Valladolid, y el Know how de estar a la vanguardia en el campo del Big Data.

Telefónica

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la imaprtición de los módulos del Máster en Big Data y Business Analytics, tendrá a tu disposición un Equipo Tutorial que se encargará de acompañarte y guiarte tanto en el estudio de los módulos como en la realización del Proyecto Fin de Máster.

ACCESO MULTIDISPOSITIVO

Podrás acceder al Campus Virtual y a todos los contenidos del Máster estés dónde estés. Además, podrás comunicarte con el equipo tutorial desde la propia plataforma de formación, a través de tu pc de sobremesa, tu tablet o tu smartphone.

PRÁCTICAS EN EMPRESAS

Para los participantes que se matriculen en la modalidad semipresencial, contamos con una batería de empresas colaboradoras que ofrecen prácticas, de un mínimo del 300 horas. La selección de candidatos se realizará por las propias empresas, seleccionando aquellos que mejor se ajusten a sus necesidades.

DISPONIBILIDAD 24x365

Podrás acceder al Campus Interacional en Big Data en los momentos que prefieres o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

INFORMACIONES DE INTERÉS

Descripción
Máster Big Data

Que hemos entrado de lleno en la era de los datos es una realidad que se ve refrendada, constantemente, por la aparición repetitiva de palabras como Big Data o Data Science, tanto en los medios de comunicación tradicionales más influyentes como en las nuevas formas de comunicación online.

Google calcula que, actualmente, se están generando tantos datos en Internet en 48 horas como todos los que ha generado la civilización humana desde su inicio hasta el año 2003. Del mismo modo, el fenómeno Big Data ha entrado de lleno en las principales compañías de muy diferentes ámbitos empresariales empezando a demandar perfiles de profesionales extremadamente especializados y muy bien preparados en el manejo de grandes volúmenes de datos.

Al finalizar este master, los alumnos contarán con el potencial suficiente para cubrir algunos de estos perfiles especializados, siendo capaces de extraer conocimientos valiosos a partir de grandes volúmenes de datos, guiando las decisiones de negocio de diferentes compañías (“Data Driven Companies”) e instituciones, siendo éste el nuevo foco estratégico en el que muchas empresas están avanzando. Todo ello, dominando las fases del ciclo completo del Data Science, donde, partiendo de los datos en bruto y aplicando los más modernos métodos y tecnologías para el análisis de datos en gran escala se lleguen a mostrar resultados de impacto en el negocio utilizando visualizaciones muy atractivas.

Concretando más, mediante una combinación equilibrada de teoría y práctica los estudiantes serán capaces de hacerse las preguntas de negocio correctas sobre los datos, aplicar los más modernos métodos estadísticos y computacionales en R y Python, los lenguajes de programación más utilizados por los Data Sciencist, actualmente, identificando patrones y extrayendo conocimiento valioso de conjuntos de datos complejos.

En un siguiente nivel también serán capaces de realizar proyectos y soluciones Big Data recolectando grandes volúmenes de datos con Flume, almacenándolos en HDFS Hadoop o las nuevas bases de datos NoSQL y procesándolos en batch con MapReduce o en streaming en memoria con Spark.

Igualmente el alumno será capaz de comunicar eficazmente, tanto de forma oral como escrita, los conocimientos de negocio obtenidos apoyándose en herramientas de visualización interactivas construidas con tecnología javascript (D3.js) o de Discovery Data comerciales tipo Tableau.

Por último, mediante la realización de un proyecto final de tipo práctico que se irá completando paulatinamente a medida que se van cursando los distintos módulos del Master, los alumnos crearán un producto de datos completo en el que podrán demostrar todo el conocimiento adquirido y podrán defender sus principales hallazgos (insights) utilizando las habilidades de analista de negocio (Business Analytics) que también habrán desarrollado a lo largo del curso.

Objetivos
Máster Big Data

Los objetivos esenciales del Máster en Big Data y Business Analytics son:

  • Comenzar a pensar como un Data Science, aplicando las metodologías de análisis de datos que ayuden a plantear y resolver los problemas de negocio a partir de los datos.
  • Tomar conciencia del impacto que puede tener el Big Data en la estrategia de negocio de las compañías.
  • Conocer aspectos básicos y avanzados de los lenguajes más utilizados por los Data Scientist: R, Python y SQL.
  • Adquirir, organizar, combinar, limpiar y almacenar datos provenientes de diferentes fuentes en bases de datos y sistemas de almacenamiento tradicionales, incluyendo la información proveniente de Internet a través de APIs o directamente de páginas web.
  • Aplicar análisis de datos estadísticos avanzados y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para identificar patrones utilizando R, RStudio y paquetes relevantes de este lenguaje de programación.
  • Desarrollar software de análisis de datos en Python utilizando las librerías más populares de manejo de datos mediante Notebooks de IPython.
  • Ser capaz de definir la arquitectura de una plataforma Big Data, saber desplegar Hadoop y obtener los conocimientos para administrar dicha plataforma.
  • Conocer el sistema de almacenamiento de datos de Hadoop (HDFS) y cuáles son las herramientas más importantes para la ingesta de datos de forma masiva (Flume) y la integración de Big Data con elementos de almacenamiento tradicional tipo Data Warehouse (Sqoop).
  • Comprender las diferentes tecnologías de almacenamiento escalables NoSQL (MongoDB, HBase…) y de indexación de documentos (Elasticsearch, Solr), saber seleccionarlas y aplicarlas.
  • Adquirir las habilidades necesarias para determinar el volumen de almacenamiento, memoria y capacidad de procesamiento de la plataforma Hadoop, desde un conocimiento profundo de la misma, permitiendo realizar así un correcto dimensionamiento de los nodos que componen el cluster Big Data y posibilitando la realización de análisis exploratorios y preparación de los datos en escala sobre conjuntos de datos enormes mediante la aplicación del paradigma fundamental Map&Reduce.
  • Reconocer las principales herramientas de análisis (HUE, Hive, Pig…) que forman parte del ecosistema de una plataforma distribuida Hadoop y entender su comportamiento.
  • Manejar las herramientas de última generación de computación distribuida (Spark) sobre Big Data para el análisis exploratorio, preparación y acondicionamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Realizar análisis de datos avanzados en escala con las librerías de machine learning distribuidas más avanzadas: Spark Mlib, H2O…
  • Comprender los fundamentos de la teoría de Recuperación de la Información (Information Retrieval) y los Sistemas de Recomendación.
  • Estar al día de los principales actores en el mundo de las herramientas de Big Data, tanto comerciales como Open Source que actualmente operan en el mercado.
  • Hacerse eco de la importancia de la visualización de datos, afrontar proyectos de visualización interactiva de grandes volúmenes de datos utilizando herramientas comerciales (Tableau) y Open Source (D3, R, Python) y comunicar los conocimientos importantes para el negocio adquiridos a partir de los datos de una manera atractiva y efectiva.
Certificación
Máster Big Data

El Máster está Certificado por la Universidad Europea Miguel de Cervantes como "Máster Telefónica en Big Data y Business Analytics".

UEMC 

Destinatarios
Máster Big Data

El Máster en Big Data y Business Analytics está dirigido a:

  • Titulados Superiores con perfil de empresa.
  • Titulados técnicos o titulados en las diferentes áreas relacionadas con la tecnología
  • Profesionales o titulados en Adminstración de Empresa o Ciencias Económicas, en estadística, Ingeniería o estudios de la rama de las Ciencias Sociales.
  • Emprendedores, desempleados y todos aquellos que quieran formarse en una disciplina de máxima actualidad y demanda.
Programa del Máster
Máster Big Data

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster.

Módulo 1. Introducción y Metodología
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Introducción y Motivación
Metodología y diseño de aplicaciones de Análisis de Datos

Módulo 2. Datascience Tradicional: Almacenamiento y Adquisición de Datos
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Almacenamiento y adquisición de datos: Tecnologías tradicionales de Almacenamiento de datos (BBDD relacionales, BI  y Datawarehouse)
Almacenamiento y adquisición de datos: Información Online (Web, APIs…)

Módulo 3. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con R y SQL
[175 horas / 7 Créditos ECTS]

Programación básica: Introducción a SQL y R
Análisis exploratorio con R
Limpieza y preparación de datos con R
Construcción de modelos de aprendizaje NO supervisado con R
Análisis Predictivo. Construcción de modelos de aprendizaje supervisado con R
Evaluación de modelos de aprendizaje con R
Modelos avanzados: Procesado del Lenguaje Natural (NLP) con R

Módulo 4. Datascience Tradicional: Análisis de Datos y Aprendizaje Automático con Python
[150 horas / 6 Créditos ECTS]

Programación básica: Introducción a Python (I)
Programación básica: Introducción a Python (II)
Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (I)
Aplicaciones de Análisis de Datos con Python (II)

Módulo 5. Datascience en escala: Administración de Hadoop
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Administración y Configuración de plataforma Hadoop y herramientas Big Data

Módulo 6. Datascience en escala: Adquisición y Almacenamiento Big Data
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data I (Hadoop, Flume, Sqoop…)
Almacenamiento y adquisición de datos: Nuevas tecnologías de almacenamiento Big Data II (NoSQL, Indexadores de documentos…)

Módulo 7. Datascience en escala: Análisis de Datos y Machine Learning con Big Data
[225 horas / 9 Créditos ECTS]

Análisis exploratorio y preparación de datos: Hadoop 1.0 y 2.0 (YARN) y Map & Reduce
Análisis exploratorio y preparación de datos. Herramientas del ecosistema Hadoop (HUE, Hive, Pig…)
Análisis exploratorio y preparación de datos con Spark
Construcción de modelos de aprendizaje automático en escala: RSpark, Spark Mlib, H2O…

Módulo 8. Datascience en escala: Universo Big Data
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Recuperación de la Información y Sistemas de Recomendación
Principales actores en el universo Big Data. Clasificación y posicionamiento de herramientas

Móudlo 9. Visualización de Datos y Comunicación
[200 horas / 8 Créditos ECTS]

La importancia de la visualización de datos
Tecnologías de visualización de datos (CartoDB/Tableau)
D3.js
Creación de Informes y visualizaciones atractivas con R y Python

Módulo 10. Business Analytics. Master Classes
[75 horas / 3 Créditos ECTS]

Máster Class: Introducción al Bussines Analytics
Máster Class: Casos prácticos de aplicación del Business Analytics
Máster Class: Últimas tendencias en Analítica Avanzada

Módulo 11. Proyecto Final Guiado
[300 horas / 12 Créditos ECTS]

Introducción a la realización de Proyectos de Big Data
Pautas esenciales para la organización del proyecto
Preparación del Proyecto Final
Realización del Proyecto Fin de Máster
Presentación de Proyectos

Profesorado

El Claustro docente del Máster en Big Data y Business Analytics está formado por profesionales de reconocido prestigio y contrastada experiencia en Proyectos de Big Data.

Arturo CanalesExperto Big Data en Telefónica I+D
Carlos CuezvaHadoop Developer y Hadoop Administrator por Cloudera
César GarcíaBig Data Scientist en Telefónica I+D. Co-Director Académico del Máster
Isabel M. IzquierdoData scientist en Telefónica I+D
Francisco Javier EscuderoBig Data Platform Manager en Telefónica I+D
Javier RodríguezArquitecto Big Data
Javier CampeloBig Data & Business Intelligence Technical Architect. IT Manager en ISBAN
Ana Isabel FloresM2M Platforms/IOT-SIMs Techical Expert at Telefonica
Miguel SantosBig Data Engineer para Telefonica I+D
Rafael Pellón Experto en Visualización de Datos en Telefónica I+D
David R. SáezDirector Académico
Mario Villaizan ValleladoData scientist en Telefónica I+D
Daniel ChimenoSoftware Engineer en Alten Spain
Metodología
Máster Big Data

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD SEMIPRESENCIAL (SOLO EN EDICIONES QUE COMIENZAN EN OCTUBRE) En la modalidad semipresencial, las sesiones presenciales se estructurarán en torno a la exposición de los conceptos esenciales y a la práctica directa sobre los mismos. Aparte de asistir a las sesiones presenciales, los estudiantes contarán con la opción de realizar prácticas en empresas para las personas que se encuentren desempleadas y para las que estén empleadas, la obligatoriedad de desarrollar un estudio sobre un proyecto de BIG DATA. La impartición de las sesiones presenciales se realizará en viernes de 16:30 a 20:30 horas y sábados de 10:00 a 14:00 horas.

MODALIDAD E-LEARNING A través del estudio de los contenidos multimedia e interactivos de los distintos módulos, la participación en dinámicas colaborativas, la realización de tareas y la elaboración del proyecto final, los estudiantes contarán con una experiencia de formación inmersiva. A través del aula virtual, los participantes, podrán:

  • Consultar y descargar los materiales de estudio.
  • Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
  • Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
  • Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
  • Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
  • Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
  • Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
  • Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
  • Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
  • Biblioteca especializada de materiales complementarios.

La metodología del curso se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción,la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Calendario
Máster Big Data

Las fechas de interés de la 7ª Edición del Máster Telefónica en Big Data y Business Analytics son:

  • ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN 7ª EDICIÓN (desde el 9 de octubre de 2018 hasta cubrir las plazas disponibles)
  • [INICIO 7ª EDICIÓN] 2019

Conoce el Máster de un vistazo

Desde hace tiempo, es innegable que vivimos en plena "Sociedad de la Información". Esta información, compuesta por infinidad de datos, una vez procesada se convierte en "Conocimiento". Y para eso nos sirve el Big Data, para localizar esta información de valor, procesarla, de acuerdo a nuestra necesidades y presentarla de forma visualmente correcta y optimizada para su "consumo".

¿Por qué estudiar este Máster?

  • Porque Telefónica contribuye en el desarrollo del Máster a través de la participación de su Equipo de Big Data de su centro de Boecillo (Valladolid) y el Know how de estar a la vanguardia en el campo del Big Data.
  • Porque su claustro de docentes está formado por profesionales de reconocido prestigio de la Compañía Telefónica, que cuentan con experiencia en las distintas áreas de actuación en Proyectos de Big Data.
  • El alumno puede elegir la Metodología que más se ajuste a su perfil: Online o Semipresencial.
  • Porque facilitamos a los alumno el contacto con nuestras empresas colaboradoras y, además, les damos la posibilidad de firmar convenios de prácticas con otras de su interés.

FACILIDADES DE PAGO

Podrás solicitar, sin ningún compromiso ni recargo extra, el fraccionamiento, de los pagos.
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* Sólo para estudiantes matriculados en alguno de nuestros cursos o másters especializados en Big Data.

Organizan:

Big Data Talent Madrid 2017

Accede al III Encuentro Big Data Talent Madrid 2019

 

¿Quieres saber cómo fue el Big Data Talent Madrid 2017?

Madrid, 9 de marzo de 2017

El pasado 9 de marzo de 2017, la Facultad de Matemáticas de la Complutense de Madrid acogió el I Encuentro Big Data Talent Madrid 2017, donde se reunieron las empresas más punteras del momento como Telefónica, Stratio, Minsait de Indra, Everis, Synergic Partners, Oracle, Kanteron System, Prasis Techonologies o Séntisis.

Encuentro Big Data Talent Madrid 2017

En este I Encuentro, los asistentes pudieron disfrutar de conferencias impartidas por grandes profesionales especializados y un panel de expertos, que hicieron un análisis reflexivo sobre el Universo Big Data, hablaron sobre las oportunidades profesionales, perfiles y recruiting de los Datos Masivos.

Además, durante la celebración de la Jornada se buscó Talento en Big Data. Para ello se habilitó un espacio llamado Talent Zone, donde los asistentes pudieron hablar con los responsables de RRHH de empresas tecnológicas, sobre los puestos a cubrir en Big Data y dejar su Curriculum Vitae.

Encuentro Big Data Talent Madrid 2017 Talent Zone

Dada la gran aceptación del Primer Encuentro, ya estamos preparando el próximo que se celebrará en el mes de marzo de 2018.

El pasado Evento: Madrid, 9 de marzo de 2017

TALENT ZONE: MARCO DE ENCUENTRO ENTRE PROFESIONALES Y EMPRESAS

Contacta cara a cara, con los departamentos de Recursos Humanos de las principales empresas en el campo Big Data... y deja tu Currículum.

PERSIGUIENDO EL FOMENTO DEL EMPLEO EN EL UNIVERSO BIG DATA

Oportunidad única para la promoción y el reciclaje profesional en un área que ofrece inmensas aplicaciones.

PRESENTAR LAS SALIDAS PROFESIONALES DENTRO DE LOS EQUIPOS DE TRABAJO BIG DATA

Conoce los proyectos y necesidades de las empresas así como los perfiles profesionales más demandados.

PRESENTAR EL ESTADO GENERAL DEL UNIVERSO BIG DATA EN LA ACTUALIDAD

Consigue una foto precisa de la actual situación del fenómeno Big Data y cómo se aplica en compañías de muy diferentes ámbitos empresariales.

Con la participación de profesionales de:

Empresas colaboradoras

I Encuentro Big Data Talent. Madrid, 9 de marzo de 2017.

El Encuentro
Big Data

Hemos entrado de lleno en la "Era de los datos". Esta es una realidad que se ve refrendada, constantemente, por la aparición repetitiva de palabras como el Big Data o Data Science, tanto en los medios de comunicación tradicionales como en las nuevas formas de comunicación on line. El fenómeno de Big Data ha entrado de lleno en las principales compañías de muy diferentes ámbitos empresariales, empezando a demandar perfiles profesionales tremendamente especializados y preparados para el manejo de grandes volúmenes de datos.

El "I Encuentro Big Data Talent" surge como respuesta a esa demanda de perfiles y a la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos, para generar un espacio de reflexión, análisis en contacto entre las compañías más importantes del Universo Big Data y los profesionales que se desarrollan o quieren desarrollarse en este sector.

Por qué Big Data Talent
Big Data

El objetivo principal del I Encuentro Big Data Talent es "Exponer el estado de situación del Universo Big Data, en la actualidad, y adquirir una visión completa de las oportunidades profesionales que brinda la tecnología Big Data."

Los objetivos específicos, se pueden resumir en los siguientes:

  • Creación de un Marco de encuentro entre profesionales y empresas: En la actualidad muchas empresas no consiguen encontrar personas adecuadas a estos perfiles profesionales y este Foro se convierte en un lugar propicio para un encuentro con personas interesadas en su desarrollo profesional en el campo Big Data.
  • Fomentar el acceso al empleo en disciplinas Big Data: De esta manera, se fomentará el acceso al empleo, la promoción y el reciclaje profesional, dentro de los múltiples perfiles demandados.
  • Dar a conocer ofertas profesionales: Indispensable para encontrar los perfiles idóneos.
  • Facilitar la selección y reclutamiento a las empresas con necesidades específicas en desarrollos de proyectos Big Data.
  • Informar de las oportunidades profesionales que se están generando y lo perfiles profesionales que demandan las empresas.
  • Dar a conocer una oferta formativa completa y de calidad a través del Big Data International Campus.
  • Ofrecer un espacio para la presentación de los Departamentos de RRHH de las empresas y generar contacto directo con los posibles candidatos.
A quién va dirigido
Big Data

El I Encuentro Big Data Talent está dirigido a:

  • Empresas, tanto tecnológicas como otras, que precisen cubrir puestos de estas características.
  • Asociaciones de Empresarios y profesionales.
  • Para todas aquellas personas que quieran desarrollarse profesionalmente en el campo del Big Data.
  • Para personas emprendedoras con inquietudes y proyectos en la materia y necesidades de financiación para startups.
  • Para los titulados y estudiantes universitarios de últimos cursos, que se encuentran planificando su proceso de salida al mercado laboral..
Programa del I Encuentro Big Data Talent
Big Data

A continuación, presentamos el Programa del I Encuentro Big Data Talent:

Madrid, jueves 9 de marzo de 2017.

17:00  RECOGIDA DOCUMENTACIÓN Y CREDENCIALES

17:15 ACTO DE INAUGURACIÓN

17:30  Conferencia Marco “DATA DRIVEN ORGANIZATIONS”.

      Antonio Guzman (TELEFONICA), Director Área Discovery Unidad 4th Plataforma CDO TELEFONICA.

18:00 PANEL EXPERTOS: “SITUACIÓN Y TENDENCIAS EN EL BIG DATA”.

  • Santiago Gala: Director de Sistemas. Kanteron System.
  • Miguel Camacho, CIO. Smartvel.
  • Pedro Agudo, CEO. Pragsis Technologies.
  • José Manuel Udías. Codirector de la Cátedra Extraordinaria "BigData Analytics y Computación" Hewlet Packard Enterprise y Universidad Complutense de Madrid.

19:00 MESA REDONDA: OPORTUNIDADES PROFESIONALES, PERFILES Y RECRUITING

  • Antonio Guzmán, TELEFONICA. Director Área Discovery Unidad 4th.
  • Ignacio Álvaro INDRA. Head of Data Technologies & Analytics at Minsait.
  • Elena García-Olías. ORACLE. Consultora en Recursos Humanos Big Data.
  • David Carvajal EVERIS. Director Big Data & Analytics.
  • Carla Martínez, SYNERGIC PARTNERS. Directora de Estrategia y Organización.

20:00  CUALIFICACIÓN Y DESARROLLO PROFESIONAL

  • Presenta Jesús Serrano, CEO Excellence Innova
  • David R. Sáez Ávila, Director Campus Internacional Big Data

20:30 CLAUSURA Y APERITIVO

Participantes y ponentes
Big Data

El Claustro docente del Máster en Big Data y Business Analytics está formado por profesionales de reconocido prestigio y contrastada experiencia en Proyectos de Big Data.

  • Agudo, Pedro
    CEO Pragsis Techonologies
    Perfil de LinkedIn
  • Alvaro, Ignacio
    Head of Data Technologies & Analytics at Minsait by Indra
    Perfil de LinkedIn
  • Camacho, Miguel
    CIO at Smartvel
    Perfil de LinkedIn
  • Carvajal, David
    Big Data & Analytics Manager at everis
    Perfil de LinkedIn
  • Santiago Gala
    Director de Sistema at Kanteron System
    Perfil de LinkedIn
  • García-Olías, Elena
    Consultora de Recursos Humanos Big Data at Oracle
    Perfil de LinkedIn
  • Guzmán, Antonio
    Director Área Discovery Unidad 4th Plataforma CDO Telefónica
    Perfil de LinkedIn
  • Martínez, Carla
    Directora de Estrategia y Organización at Synergic Partners (A Telefonica Company)
    Perfil de LinkedIn
  • David R. Sáez
    Experto en e-learning & Director Académico
    Perfil de LinkedIn
  • Serrano, Jesús
    CEO at Excellence-Innova
    Perfil de LinkedIn
  • Udías, José Manuel
    Codirector de la Cátedra Extraordinaria "BigData Analytics y Computación" Hewlet Packard Enterprise y Universidad Complutense de Madrid
    UCM
Fecha y lugar de celebración
Big Data

El I Encuentro Big Data Talent se celebrará el 9 de marzo de 2017,  en la Facultad de Matemáticas de Universidad Complutense de Madrid, situada en: Ciudad Universitaria, Plaza Ciencias, 3, 28040 Madrid.

Big Data Talent

 

Talent Zone
Encuentro Big Data Talent

Dentro del evento Big Data Talent Madrid 2017, hemos habilitado un espacio de enorme interés: la TALENT ZONE. Es tu punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de algunas de las principales empresas tecnológicas y también de compañias innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.
 
En este espacio podrás dejar tu CV y solicitar información de los puestos que necesitan cubrir.
 
Si estas a punto de incorporarte al mundo profesional y ves en el Universo Big Data una atractiva oportunidad, quieres sondear nuevas opciones profesionals, hacer networking y ampliar tus conocimientos... INSCRÍBETE DE MANERA GRATUITA AL BIG DATA TALENT MADRID 2017. PLAZAS LIMITADAS.

Big Data

Información e Inscripciones

La inscripción en el Encuentro es Totalmente Gratuita (hasta completar aforo) e incluye: acceso a todas las ponencias y mesas redondas, documentación, coffee break...).

Para realizar la inscripción correctamente debe rellenar el siguiente formulario y remitirlo a info@campusbigdata.com

icono
Descargar formulario de Inscripción

Si tienes cualquier duda al respecto, déjanos tus datos, tu consulta y estaremos encantados de atenderte.

II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018

Accede al III Encuentro Big Data Talent Madrid 2019

 

¿Cómo fue el II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018?

II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018
Big Data Talent

El pasado día 15 de marzo, tuvo lugar el II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018 en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid, con la asistencia de más de 350 personas, 25 empresas captadoras de talento en Big Data y 29 ponentes de las empresas más punteras, tanto a nivel nacional como internacional del Universo del Dato.

El Encuentro

Ofrecer a todos una interpretación realista de la situación del Universo Big Data sobre las tendencias, las oportunidades profesionales y los procesos de generación de empleo, fue el fin a tratar en el encuentro por parte de profesionales venidos de Accenture, Big Data International Campus, BIM Project & Lean Construction, ElevenPaths, Everis, Excellence Innova, IBM, IDC, Grant Thornton, Hortonworks, ING, Madribble, Micro Focus, Minsait by Indra, SAS, Siemens Healthineers, SmartRural, Smartvel, Synergic Partners, Telefónica, Vertica y Vodafone .

Encuentro Big Data Talent Madrid 2018

Talent Zone del II Encuentro Big Data Talent Madrid

El II Encuentro Big Data Talent contó con un área de captación de talento llamada Talent Zone, donde los Responsables de los Departamentos de RRHH y Gestión del Talento de las empresas como Accenture, Bi Geek, Capgemini, Carrefour, Conento, Dominion Global, Everis, Ernst & Young, Grant Thornton, Hortonworks, Idom, Innova-TSN, Kabel, Kernel Analytics, Minsait by Indra, Paradigma, Piperlab, SAS, Stratio, The Cocktail, Telefónica, Tinámica y VASS estuvieron disponibles para explicar sus necesidades reales dentro de sus equipos de trabajo de las áreas de Big Data.

Talent Zone del II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018

Fotos del II Encuentro Big Data Talent
 

Apertura y Bienvenida
Big Data: Success Stories
Herramientas Big Data: Streaming Analytics
IoT Smart Cities
Ponencia Marco
Información Geolocalizada
Mesa Redonda: Oportunidades Profesionales, Perfiles y Recruiting
Panel de Expertos
Talent Zone

El Encuentro Big Data Talent en imágenes

Vídeo resumen del Encuentro Big Data Talent: Una visión completa de las oportunidades profesionales que brinda la tecnología Big Data.

A la búsqueda del Big Data Talent

El objetivo principal del Encuentro fue exponer el estado de la situación del Universo Big Data en la actualidad.

 Organizan:

Empresas organizadoras

Colaboran:

Colaboradores Big Data Talent Madrid 2018

 

Media partner Platinum:

Media partners Big Data Talent Madrid 2018

Media partner Gold:

Media partners Big Data Talent Madrid 2018

 

Con la participación de profesionales de:

Colaboradores Big Data Talent Madrid
 

II Encuentro Big Data Talent. Madrid, 15 de marzo de 2018.

Programa
Big Data Talent

Talent Zone

Horario de apertura 9:30 - 18:30

Programa

JORNADA DE MAÑANA

9:30 APERTURA Y BIENVENIDA.

  • Antonio Bru Espino. Decano, Facultad de Matemáticas. Universidad Complutense de Madrid
  • Consejería de Economía, Empleo y Hacienda. Comunidad de Madrid
  • Antonio Guzmán Sacristan. Head de Discovery&Innovation in AURA/CDO Telefónica
  • Jesús Serrano Sanz. CEO Excellence Innova.
  • David R. Sáez Ávila, Director del Campus Internacional Big Data

9.45 PONENCIA MARCO: "Predicciones del mercado del Big Data & Analytics para 2018"
José Antonio Cano, Director de Análisis y Consultoría de IDC Research España.

10:15 "INFORMACIÓN GEOLOCALIZADA".
Miguel Camacho. CIO, Smartvel.

10:45 PAUSA CAFÉ

11:15 IoT SMART CITIES
Modera Juan Carlos García, Profesor Titular del Departamento de Geografía de la Universidad Complutense de Madrid.

  • Adriana Cabanelas, Product Manager, Vodafone España.
  • Enrique Díaz-Plaza Sanz. Responsable de Desarrollo de Negocio para el Sector Energético. IBM España.
  • Ricardo Aguado Cañada, IoT Indra
  • Guillermo Lalmolda, Vertica Big Data Sales Lead, Iberia, Greece & Italy at Micro Focus

12.15 HERRAMIENTAS BIG DATA: TENDENCIAS
Modera David R. Sáez, Director del Campus Internacional Big Data

  • Streaming Analytics. Alfonso Moralo. Área de Preventa De Soluciones de Analytics en SAS.
  • Herramientas de Gestión de Datos. Pedro Antonio Algaba Montes. Solutions Engineer – EMEA en Hortonworks.

12:45 -14:00 PANEL EXPERTOS
Modera Juan Ramón Melara, Director General de IT Digital Media Group

  • Big Data en el Deporte - Metadeporte. Salvador Carmona, Managing Partner en Madribble.
  • Big Data en la Salud. José Juan Moratilla. Manager Siemens Healthineers.
  • Big Data en la Agricultura (Agricultura 4.0.) Sergio Rodriguez CEO de Smart Rural.
  • Big Data en Arquitectura. Jeronimo Alonso. Experto BIM Big Data & Manuel Jiménez, Gerente especialista en BIM & Big Data en Grant Thornton.

FIN DE JORNADA DE MAÑANA

JORNADA DE TARDE

16:00 -17:00 BIG DATA: Success Stories
Modera David Gomez-Ullate Oteiza, Profesor de la Universidad Complutense de Madrid

  • Finanzas. Ana Criado, Directora de Modelización & DataLab, ING.
  • Ciberseguridad. Eva Suárez. Software Engineer en ElevenPaths.
  • Sanitario. María Fernanda Fernandez Baña , Data Science & Models Lead. Minsait by Indra.
  • People Analytics. Carla Martínez , Directora de Estrategia y Organización, Synergic Partners.

17:00 MESA REDONDA: Oportunidades Profesionales, Perfiles y Recruiting.
Modera Bartolome Zuzama , Director de Captación de Talento, Campus Internacional Big Data.

  • TELEFÓNICA. Antonio Guzmán Sacristán. Head de Discovery&Innovation in AURA/CDO Telefónica.
  • EVERIS. Oriol Torrecilla Ruíz, Director de Everis y Head Data & Analytics Madrid.
  • ACCENTURE. Isabel Fernández. Managing Director & Lead of Advanced Analytics Iberia
  • INDRA. Ignacio Alvaro Fariñas. Head of Data Technologies & Analytics, Minsait by Indra.

18:00 ENTREGA PREMIOS - BIG DATA TALENT MADRID 2018

  • Categoría individual
  • Categoría Start up
  • Categoría Gran Empresa o Corporación
Ponentes y participantes

En esta edición del Big Data Talent Madrid, contaremos con especialistas de excpeción, que desempeñan su labor profesional, en algunas de las más importante empresas nacionales y multinacionales. Por orden de aparición:

Comunidad de MadridSubd. Gral. de Empleo
Antonio GuzmánHead de Discovery & Innovation in AURA/CDO Telefónica
Antonio BruDecano de Matemáticas en la Universidad Complutense de Madrid
Jesús SerranoCEO de Innova
David R. SáezDirector del Big Data International Campus
Miguel CamachoCIO en Smartvel
Adriana CabanelasProduct Manager en Vodafone
Enrique Díaz-Plaza SanzResponsable de Desarrollo de Negocio para el Sector Energético. IBM España.
Ricardo AguadoDirector IoT en Indra
Guillermo LalmoldaVertica Big Data Sales Lead, Iberia, Greece & Italy at Micro Focus
Alfonso MoraloPreventa De Soluciones de Analytics en SAS
Salvador CarmonaDirector en Sports Intelligence
Juan José MoratillaManager en Siemens Healthineers
Sergio RodríguezCEO en SmartRural
Jerónimo AlonsoExperto BIM & Big Data
Ana CriadoDirectora. Modelización & DataLab en ING
Eva SuárezSoftware Engineer en ElevenPaths
Mª Fernanda Fernández BañaData Science & Models Lead en Minsait Indra
Carla MartínezDirectora de Estrategia y Organización en Synergic Partners
Oriol TorrecillaDirector y Head Data & Analytics en Everis Madrid
Ignacio ÁlvaroHead of Data Technologies & Analytics en Minsait Indra
Isabel FernándezManaging Director & Lead of Advanced Analytics Iberia en Accenture
Juan Carlos GarcíaProfesor en la Universidad Complutense
Bartolomé ZuzamaDirector de ZyA Consultores
David Gómez UllateProfesor de la Universidad Complutense
Juan Ramón MelaraDirector en IT Digital Media Group
Manuel Jiménez VelascoSenior Consultant Manager en Grant Thornton

Pedro Antonio Algaba MontesSolutions Engineer – EMEA at Hortonworks
José Antonio CanoDirector de Análisis y Consultoría de IDC Research España

Fecha y lugar de celebración
Big Data Talent

El II Encuentro Big Data Talent se celebrará el día 15 de marzo de 2018 en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid.

Dirección: Ciudad Universitaria, Plaza Ciencias, 3 28040 Madrid

Cómo llegar en transporte público:

  • Autobús: Las líneas G, U y 82 por el lado de la Facultad de CC. Geológicas (justo detrás de Matemáticas) hacen parada las líneas F y 132
  • Metro: Las paradas de Metro más cercanas son: Metropolitano y Ciudad Universitaria, ambas en la Línea
Más información e inscripciones
Big Data Talent

La inscripción en el Encuentro es totalmente gratuita previo registro (hasta completar aforo) e incluye el acceso a todas las ponencias y mesas redondas, documentación, Talent Zone ....

Para Inscribirte, únicamente, has de rellenar el siguiente formulario:

Ínscripción en Big Data Talent Madrid 2018

Si tienes tienes alguna cuestión, no dudes en consultarnos a través de info@campusbigdata.com.

Premios Big Data Talent
Big Data Talent

Este año, introducimos un nuevo área al Encuento Big Data Talent: Los Premios y reconocimientos Big Data Talent.

Con esta distinción se pretende ofrecer un reconocimiento público a quienes han destacado por algún proyecto o iniciativa concreta en el desarrollo del Universo Big Data.

  • ¿Quiénes pueden ser acreedores al Premio? Cualquier Entidad: Institución, Empresa, Asociación o profesionales a título individual.
  • ¿Plazo de presentación? Hasta el 15 de febrero de 2018.
  • Fallo: 1 de marzo de 2018.
  • Entrega del Premio: Jueves 15 de marzo de 2018
  • Más información: estefania.dominguez@campusbigdata.com

Puedes descargar, a continuación:

¿Quieres saber cómo fue el I Encuentro Big Data Talent?
Big Data Talent

El I Encuentro Big Data Talent se celebró en Madrid el pasado 9 de marzo de 2017,  en la Facultad de Matemáticas de Universidad Complutense de Madrid.

Puedes ver un resmen del evento, haciendo clic en el botón que aparece a continuación:

Acceso a Big Data Talent Madrid 2017
 

 

Talent Zone

Talent Zone

Dentro del II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018 habrá un espacio llamado TALENT ZONE "Búsqueda de Talento en Big Data".

Este espacio será un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de algunas de las principales empresas tecnológicas y de las compañías más innovadoras con necesidades concretas de contratación de este tipo de perfiles.

¿Buscas un empleo en este sector?

Si este es tu caso, podrás dejar tu CV y solicitar información de los puestos que cada una de las empresas participantes desea cubrir.

¿Quieres sondear nuevas opciones profesionales, hacer networking y ampliar tus conocimientos?

Puedes realizar tu inscripción, de forma totalmente gratuita, a través de este enlace.

Ínscripción en Big Data Talent Madrid 2018

¿Si eres una empresa que busca talento en Big Data y desea realizar Networking?

Ponte en contacto con nosotros a través de info@campusbigdata.com y te ampliaremos información sobre el área "Talent Zone".

Empresas confirmadas para la Talent Zone

Empresas Confirmadas Talent Zone - Big Data Talent Madrid 2018

Máster en BIM & Big Data Analyst Manager

CERTIFICADO POR LA UEMC

Con el aval académico y el reconocido prestigio de la Universidad Europea Miguel de Cervantes, el Máster en BIM & Big Data Analyst Manager se incorpora a la Programación Títulos Propios de la Universidad, en enero de 2018.

uemc

EN COLABORACIÓN CON GRANT THORNTON

Con la participación de Grant Thornton, que contribuye al desarrollo del Máster dirigiendo algunos de los proyectos fin de Máster y reclutando a los mejores estudiantes para su incorporación en sus delegaciones de Madrid o Málaga.

Grant Thornton

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la impartición de los módulos del Máster en BIM & Big Data Analyst Manager, tendrás a tu disposición un Equipo Tutorial que se encargará de acompañarte y guiarte tanto en el estudio de los módulos como en la realización del Proyecto Fin de Máster, además de varias MásterClass con ponentes de empresas y entidades de máximo prestigio y relevancia en el Universo BIM & Big Data.

PRÁCTICAS EN EMPRESAS

A propuesta de las empresas y entidades colaboradoras y docentes, éstas propondrán la posibilidad de realizar las prácticas extracurriculares y trabajo fin de Master en sus instalaciones, pudiendo trabajar, de este modo y codo a codo, de sus Equipos de BIM & BIG DATA. La selección de candidatos se realizará por las propias empresas, seleccionando aquellos que mejor se ajusten a sus necesidades.

ACCESO MULTIDISPOSITIVO

Podrás acceder al Campus Virtual y a todos los contenidos del Máster estés dónde estés. Además, podrás comunicarte con el equipo tutorial desde la propia plataforma de formación, a través de tu pc de sobremesa, tu tablet o tu smartphone.

DISPONIBILIDAD 24x365

Podrás acceder al Campus Interacional en Big Data en los momentos que prefieras o mejor se ajusten a tu vida personal y profesional, ya que estamos disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana y 365 días al año.

INFORMACIONES DE INTERÉS

Descripción

El desarrollo de las tecnologías aplicadas a la industria inmobiliaria, muy especialmente en la generación y modelización gráfica de datos procedentes de diferentes fuentes, necesitan de profesionales capaces de obtener, gestionar y estructurar de forma eficiente masas de conocimiento en la búsqueda de métricas inherentes que ayuden a la toma de decisiones en entornos dinámicos, cambiantes y automatizados.

Fruto de esta necesidad de profesionales digitales en empresas cuyos activos generan multitud de output, se modula el presente master BIM  & BIG DATA. Profesionales formados en los requerimientos de modelización gráfica que sean capaces de estandarizar, modelizar y codificar los diferentes elementos constructivos; capaces de construir y auditar los modelos de datos, requerir los mismos de forma estructurada, y comisionar o recepcionar los elementos gráficos para un posterior tratamiento digital con la incorporación de receptores y elementos digitales.

Así mismo se capacitará a los profesionales en los mecanismos de obtención de datos dinámicos en entornos físicos, la lectura e interpretación de los mismos y la plasmación ordenada de información transversal para la toma de decisiones en carteras de datos generadas por el entorno físico.

Partiendo de la unidad generadora de datos se extrapolará y ampliará la dinámica a la red de mecanismos capaces de capturar, interpretar y actuar sobre el medio físico.  Tanto es así que la interactuación con el medio, bien por un individuo, bien por un mecanismo o bien por el propio ambiente, genera una distorsión o variación de datos significativa que es necesario interpretar para obtener un mejor servicio, prevenir un riesgo, anticipar una decisión, realizar una simulación o realizar modelos predictivos.

Tomando como punto de partida las nuevas herramientas BIM ( Building Information Modelling ) se asciende de forma ordenada hasta el BIG DATA, arropado por la tecnología habilitadora que permite la obtención e interpretación de datos. El desarrollo de la construcción e industria 4.0 habilitan y crean el contexto necesario para que ello se lleve a cabo.
Empresas como distribuidoras, aseguradoras, entidades financieras, promotoras, fondos de inversión, administraciones públicas y empresas estadísticas requerirán profesionales capaces de conocer todo el proceso y estructuración de bases de datos.

 

Objetivos

Aplicar en las empresas o entidades las metodologías en gestión de datos generados por procesos, procedimientos, herramientas y habilitadores digitales de forma integral y estructurada del entorno físico para la toma de decisiones estratégicas, gestión del cambio y operaciones. Se realiza a través de:

  • Conocimiento, diseño y aplicación los procesos BIM, herramientas de modelado y gestión paramétrica de plasmación física, para la aplicación del BIG DATA en la obtención de datos fiables, y gestión de grandes carteras o masas de datos para la toma de decisiones vinculado al internet de las cosas y a la valoración de masas de información y datos estructurados.
  • Diseño, análisis, evaluación, control y gestión de las bases de datos estructurados corporativos en la aplicación por los BIM Manager, gestores o empresas de datos para su posterior obtención, gestión e integración en carteras de análisis.
  • Aplicación de los procesos de simulación, evaluación, monitorización estadística en entornos dinámicos o cambiantes para la toma de decisiones just in time; en la optimización de procesos, en la eficiencia y la calidad de los datos generados, siendo capaces de evaluar las mejores soluciones en función de los input existentes y los output generados.
  • Conocimiento de las tecnologías habilitadoras aplicadas a la obtención de datos.
  • Conocimiento las innovaciones tecnológicas vinculadas a las herramientas y procesos BIM y BIG DATA de mano de las mejores empresas vinculadas al conocimiento digital.
  • Conocimiento vinculado a los edificios inteligentes a través del BMS y en el entorno urbano a través de la Smart City.
  • Realización de un trabajo fin de master o la realización de proyecto final de forma individual o coordinado con otros estudiantes.
Certificación

El Máster está Certificado por la Universidad Europea Miguel de Cervantes como "Máster en BIM & Big Data Analyst Manager", con 60 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 1.500 horas.

UEMC 

Destinatarios

El Máster en BIM & Big Data Analyst Manager está dirigido a:

  • Personas y profesionales de las ramas técnicas que deseen profundizar en el diseño, análisis y aplicación práctica de las metodologías y procesos digitales. Habilitará para la obtención ventajosa de conocimiento pudiendo ofrecer servicios de consultoría, realización de proyectos de análisis o toma de decisiones. El entorno cambiante, el estancamiento del conocimiento tradicional y la irrupción de nuevas tecnologías ofrecen un espacio para nuevos profesionales dotados de Habilidades digitales para el análisis y toma de decisiones formada y efectiva. Por ello nos dirigimos a:
    • Técnicos de disciplinas de la información, informática y telecomunicaciones que deseen conocer el proceso completo en la modelización y posterior gestión de datos para su tratamiento.
    • Profesionales del sector constructivo que quieran profundizar en la gestión y análisis de datos generados por los modelos paramétricos tales como Ingenieros y Arquitectos de las diferentes ramas y grados.
    • Gestores de carteras de inmuebles, técnicos de mantenimiento y técnicos especialistas en estadista.
    • Analistas de empresas aseguradoras, entidades bancarias, distribución o empresas cuyo conocimiento en los datos generados en sensible a la varianza.
    • Funcionarios y personal de la administración pública de ámbito urbanístico o constructivo en la aplicación o implementación de procesos digitales para la evaluación y aplicación a la Smart City.
    • Estudiantes de las ramas técnicas y tecnológicas que quieran conocer la aplicación de los modelos docentes estructurados y se encuentre finalziando sus estudios.
    • Profesionales de sectores afines, emprendedores o desempleados que quieran desarrollarse en un sector de máxima actualidad y futuro.
Programa del Máster

A continuación, mostramos los Módulos principales que componen el programa del Máster:

Módulo 1. INTRODUCCIÓN TECNOLÓGICA
[8 Créditos ECTS - 200 horas]

    De la atribución a la competencia: La visión
    Introducción
    Gestión de proyectos y entornos colaborativos
    Aspectos legales l
    Aspectos legales 2
    Cloud Computing & Smart Cities

Módulo 2. ESTRUCTURACIÓN BIM
[4 Créditos ECTS - 100 horas]
    Modelado y Gestión BIM
    Estandarización de bases de datos
    Estructuración del modelado
    Codificación y coherencia del modelo

Módulo 3. MATEMÁTICA DE DATOS
[2 Créditos ECTS - 50 horas]

    Datos estructurados
    Datos desestructurados
    Probabilidad
    Métodos predictivos
    Patrones de comportamiento

Módulo 4. HERRAMIENTAS HABILITADORAS
[8 Créditos ECTS - 200 horas]
    Simulación de sistemas sociales complejos
    Adquisición de datos
    Monitorización
    Señales y dispositivos

Módulo 5. BIG DATA Y TRATAMIENTO DE DATOS
[22 Créditos ECTS - 550 horas]

    Análisis de datos con R y SQL
    Análisis de datos con Python
    Big Data: Administración de Hadoop
    Big Data: Adquisición y tratamiento de datos
    Big Data: Análisis de datos y Machine Learning
    Visualización de datos y comunicación

Módulo 6. USO Y APROVECHAMIENTO DE DATOS
[11 Créditos ECTS - 275 horas]
    Master Class Bunisses Analitic
    Tratamiento visual de datos
    Bunisess Inteligence
    Introducción al IA
    Estructuración para el uso de datos

Módulo 7. PROYECTO FIN DE MASTER
[5 Créditos ECTS - 125 horas]
    Propuesta de creación de negocio basado en datos

Metodología

A continuación, enumeramos las características esenciales de nuestra metología.

MODALIDAD E-LEARNING [100% On-line]

Construida sobre preceptos asíncronos, que son la base del e-learning [Anytime & Anywhere], para poderse adaptar tanto a profesionales en activo como a estudiantes recién titulados, nuestra metodología se construye en base al “Learning by doing”, combinando la exposición y estudio de contenidos teóricos, enfocada a la realización de tareas prácticas del mundo real, en este caso, trabajando, de primera mano, todos aquellos aspectos esenciales del mundo del Big Data estudiados a lo largo de los distintos módulos del Máster. A través del aula virtual, los participantes, podrán:

  • Consultar y descargar los materiales de estudio.
  • Visualizar los contenidos audiovisuales del curso.
  • Asistir en tiempo real o visualizar en modo diferido máster classes o webinars.
  • Realizar los cuestionarios de evaluación continua.
  • Consultar y enviar las tareas propuestas en cada uno de los módulos.
  • Acceder a las distintas correcciones y a los correspondientes feedbacks que los tutores realizan sobre las tareas enviadas.
  • Espacio de Acceso, seguimiento, entrega y retroalimentación del Proyecto Fin de Máster.
  • Participar en las actividades colaborativas propuestas, tanto de tipo abierto como de tipo pedagógico.
  • Acceder a las herramientas de tutorización, tanto síncronas como asíncronas.
  • Consultar su libro de calificaciones y sus informes de seguimiento.
  • Biblioteca especializada de materiales complementarios.

A lo largo de la impartición, tanto por medio de los tutores como de la Dirección Académica, se fomentan la interacción,la  participación y la colaboración de los estudiantes, tanto con el equipo docente como con sus propios compañeros, favoreciendo un planteamiento socio-constructivista del aprendizaje.

Calendario

Las fechas de interés de esta Edición del Máster en BIM & Big Data Analyst Manager son:

  • ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN (desde el 23 de octubre de 2018 hasta cubrir las plazas disponibles)
  • [INICIO 3ª EDICIÓN] 12 de marzo de 2019
  • [FIN 3ª EDICIÓN] 28 de febrero de 2020
Más información

Solicita más información o preinscríbete, sin compromiso, rellenando el siguiente formulario:

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NUESTRO CLAUSTRO DOCENTE

Dirección Académica

Jerónimo Alonso - Director Académico

Jerónimo Alonso Martín

Es colegiado como Arquitecto, arquitecto técnico e ingeniero de edificación con varias certificaciones; RICS Chartered Building Surveyor, Project Manager por IPMA y Consultor técnico en edificación en la categoría experto por la ACP. Es, también, Jefe de Obra por la Cámara de Contratistas de CyL, acreditado para la redacción de Estudios de Impacto Ambiental.

En la actualidad, lidera la implantación de los productos del Instituto Tecnológico de Cataluña ITeC en Castilla y León y Cantabria, y es el vocal del COAATVA; además de Organizar el Congreso BIMTECNIA de Valladolid, desde el año 2013.

José Emilio Nogués - Director Académico

José Emilio Nogués

Especialista en BIM y construcción 4.0 y desde el año 2000 ha trabajado en BIM y GIS con diversas tecnologías, en todo tipo de proyectos de edificación y obra civil (obra nueva y rehabilitación).

Entre otros méritos, de su experiencia como especialista en BIM, se puede destacar: Organizador de la formación BIM en el Colegio de Arquitectos de Valladolid (2013); Co-traductor de las Guías CO-BIM en castellano (2014; Ponente BIM en diversas ferias y congresos; Organizador de los congresos BIM de Valladolid de los años 2013 y 2017, así como el BIM COMPETITON 2014 a 2017; Representante español en el BIM Work Group del Architect’s Council of Europe. (2015); Miembro del Grupo de Trabajo BIM del Ministerio de Fomento.

Claustro Docente: Módulo 1. Introducción Tecnológica

Jerónimo AlonsoPaula Eliz SantosFrancisco Javier EscribanoJosé Manuel GonzálezCésar Gabriel LópezCarlos Alberto Sáiz

Jerónimo Alonso
Jerónimo Alonso

Arquitecto. BIM Project & Lean Construction
Director Académico del Máster.

Bim Project & Lean Construction

Ferrán Bermejo Nualart
Paula Eliz Santos

Letrada de los Servicios Jurídicos
del Grupo Telefónica.

Telefónica

Francisco Javier Escribano
Francisco Javier Escribano

 Director Innovación y Estrategia en diversas empresas.
Decano del Colegio Oficial de Graduados en Ingeniería
de la Rama Industrial e Ingenieros Técnicos Industriales
de Valladolid

Telefónica

José Manuel González Varona
José Manuel González

 Consultoría en Dirección de Proyectos, Calidad,
Medioambiente y Seguridad y Salud en BPMSat.
Profesor en Universidad de Valladolid

BPM Sata

César Gabriel López Serrano
César Gabriel López

 Attorney & Government Affairs Director
en Microsoft

Micorsoft

Carlos Alberto Sáiz
Carlos Alberto Sáiz

Attorney, Partner and Head of Governance, Risk &
Compliance practice en Ecix Group

Ecix Group

Claustro Docente: Módulo 2. Estructuración BIM

Ferrán BermejoXavier CasademontBenjamín GonzálezJosé Emilio NoguésMaría Elena PlaMaría del Prado Belinchón

Jerónimo Alonso
Ferrán Bermejo

Arquitecto.
Director Técnico de ITeC.

ITEC

Xavier Casademont
Xavier Casademont

Jefe del Departamento de Bases de Datos
en ITeC.

ITEC

Benjamín González
Benjamín González

Ingeniero Industrial y MBA.
Director de Desarrollo Corporativo de CYPE Ingenieros..

CYPE

José Emilio Nogués
José Emilio Nogués

 CEO en Arqteam

Arqteam

Jerónimo Alonso
María Elena Pla

Arquitecta. Desarrollo BIM en ITeC.

ITEC

María del Prado Belinchón
María del Prado Belinchón

Directora del Área de Informática en ITeC.

ITEC

Claustro docente: Módulo 3. Matemática de datos

Álvaro Méndez

Álvaro Méndez
Álvaro Méndez

PhD ex-thesis en Econometría y Métodos Cuantitativos     
Analytics Engagement Manager, IBM Spain, Portugal, Grecia e Israel    

IBM

Claustro docente: Módulo 4. Herramientas habilitadoras

Fernando GayuboAdolfo LópezJosé Javier Medina

Fernando Gayubo
Fernando Gayubo

Doctor Ingeniero Industrial.
Investigador Senior del Centro Tecnológico CARTIF.

Cartiff

José Javier Medina
Adolfo López

 CEO in COGITT.
Presidente en AEGITT (Graduados e Ingenieros Técnicos Telecomunicación).
Presidente en FEANI Spanish Committee

INSISOC

José Javier Medina
José Javier Medina

 CEO in COGITT.
Presidente en AEGITT (Graduados e Ingenieros Técnicos Telecomunicación).
Presidente en FEANI Spanish Committee

COIIT

Claustro docente: Módulo 5. Big Data y Tramiento de Datos

Arturo CanalesCarlos CuezvaFrancisco Javier EscuderoAna Isabel FloresCésar GarcíaIsabel M. IzquierdoRafael PellónJavier RodríguezMiguel SantosMario Villaizan

Fernando Gayubo
Arturo Canales

Experto Big Data en Telefónica I+D.

Telefónica

Carlos Cuezva
Carlos Cuezva

Hadoop Developer y
Hadoop Administrator por Cloudera

Telefónica

Francisco Javier Escudero
Francisco Javier Escudero

Big Data Platform Manager en Telefónica I+D

Telefónica

Ana Isabel Flores
Ana Isabel Flores

M2M Platforms/IOT-SIMs Techical Expert
en Telefonica

Telefónica

César García
César García

Big Data Scientist en Telefónica I+D.
Co-Director Académico del Máster

Telefónica

Isabel M. Izquierdo
Isabel M. Izquierdo

Data scientist en Telefónica I+D

Telefónica

Rafael Pellón
Rafael Pellón

Experto en Visualización de Datos en Telefónica I+D

Telefónica

Javier Rodríguez
Javier Rodríguez

Arquitecto Big Data en Telefónica I+D

Telefónica

Miguel Santos
Miguel Santos

Arquitecto Big Data en Telefónica I+D

Telefónica

Mario Villaizan
Mario Villaizan

Data scientist en Telefónica I+D

Telefónica

Claustro docente: Módulo 6. Uso y aprovechamiento de datos

José Antonio HoyuelaAdolfo LópezÁlvaro MéndezRoberto Rojas

Álvaro Méndez
José Antonio Hoyuela

Doctor Arquitecto, OT, Urbanismo, SIG e IDE

IBM

José Javier Medina
Adolfo López

Doctor en Ingeniería Industrial

INSISOC

Álvaro Méndez
Álvaro Méndez

PhD ex-thesis en Econometría y Métodos Cuantitativos     
Analytics Engagement Manager, IBM Spain, Portugal, Grecia e Israel    

IBM

Roberto Rojas
Roberto Rojas

Ingeniero Informático.
Director General de Archivus.  

Archivus

Claustro docente: Módulo 7. Proyecto Fin de Máster

Jerónimo AlonsoCésar GarcíaJosé Emilio NoguésManuel JiménezFernando Valero

Jerónimo Alonso
Jerónimo Alonso

Arquitecto. BIM Project & Lean Construction
Director Académico del Máster.

Bim Project & Lean Construction

César García
César García

Big Data Scientist en Telefónica I+D.
Co-Director Académico del Máster

Telefónica

José Emilio Nogués
José Emilio Nogués

 CEO en Arqteam

Arqteam

Manuel Jiménez
Manuel Jiménez

 Senior Consultant Manager
en Grant Thornton

Grant Thornton

Fernando Valero
Fernando Valero

 Head of Infrastructures, Construction & IT Consulting
en Grant Thornton

Grant Thornton

FACILIDADES DE PAGO

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Podrás solicitar, sin ningún compromiso ni recargo extra, el fraccionamiento, de los pagos.

Colaboradores principales:

Colegios Profesionales:

Colegios Profesionales que colaboran en el Máster BIM & BIG DATA ANALIST MANAGER

Empresas:

Empresas colaboradoras del Máster Bim & BIG DATA ANALIST MANAGER

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    47008. Valladolid
    España
  • Teléfono: +34 983 390 716
    Fax: +34 983 519 631
  • E-mail: info@campusbigdata.com

 

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