General

Másteres del Big Data International Campus

Máster en Big Data

Máster en Big Data

Certificado por la UCAM
Máster en Big Data Deportivo

Máster en Big Data Deportivo

Certificado por la UCAM
Máster en Machine Learning

Máster en Machine Learning

Certificado por la UCAM
Máster en IA aplicado al Deporte

Máster en IA aplicado al Deporte

Certificado por la UCAM
Máster en BIM & Big Data

Máster en BIM & Big Data

Certificado por la UEMC

CERTIFICADO POR LA UCAM

Con el aval académico y reconocido prestigio de la UCAM (Universidad Católica de Murcia), que certifica el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte como Título Propio. La UCAM, debido a su tradición y su relación directa con el mundo del Deporte, aporta un enorme valor, tanto académico como de proyección, al posgrado.

UCAM

IMPARTIDO POR EXPERTOS DE MÁXIMO NIVEL

El Claustro docente del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte está formado por profesionales de reconocido prestigio y contrastada experiencia. Aprende con los mejores y acércate a un sector de máxima actualidad

 

SERVICIOS TUTORIALES A MEDIDA

A lo largo de la impartición de los módulos del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, 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 de Big Data aplicado al Deporte.

PRÁCTICAS EN CLUBES Y CONSULTORAS DEPORTIVAS

A propuesta de algunos clubes y entidades colaboradoras, se podrá valorar la posibilidad de realizar las prácticas extracurriculares y trabajo fin de Máster en sus instalaciones, pudiendo trabajar, de este modo y codo con codo, con sus Equipos de Big Data Deportivo. En todo caso y para todas las posibles Ofertas de Prácticas, la selección de candidatos se realizará por las propias empresas, seleccionando aquellos que mejor se ajusten a sus necesidades, en cada caso.

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
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El deporte está cambiando y por eso muchas de las profesiones conocidas deberán reconvertirse para sobrevivir en el futuro. Además, una gran parte de las profesiones que se demandarán a día de hoy, ni siquiera existen. Dentro de este nuevo terreno de juego, la sociedad, tal y como la conocemos hoy, se transformará, cada vez más deprisa, hacia una sociedad más digitalizada.

Como solución a esta digitalización de la sociedad se ha creado el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte donde se trabajará las bases de la Inteligencia Artificial y se verán cómo aprovechar su esencia al servicio del Deporte. También, se profundizará en la Teoría de Juegos, conociendo y trabajando con las principales herramientas de análisis deportivo, diseñando e implementando modelos con Machine & Deep Learning, aplicando y modificando algoritmos, identificando con grandes Datasets, utilizando el Deep Learning para crear modelos basados en fuentes de datos heterogéneas, características del mundo del deporte, programaremos en Python. Se abordará los sistemas cognitivos y utilizaremos las tecnologías de máxima actualidad. En definitiva, en el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte se aplicarán las distintas técnicas que la Inteligencia Artificial (Regresión, Clasificación, Clustering, Reinforcement Learning, Deep Learning) pone a nuestra disposición, con un fin único: ponerlo todo al servicio de su aplicación directa al mundo del deporte profesional.

Objetivos
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

Los objetivos esenciales que se alcanzarán a lo largo de la impartición del Máster, se pueden resumir en los siguientes:

  • Identificación de áreas de aplicación en las que se puede utilizar las técnicas y métodos de la Inteligencia Artificial aplicadas al deporte.
  • Aplicación de la teoría de juegos en el ámbito empresarial, en particular en la toma de decisiones y su relación con las disciplinas deportivas.
  • Cubrir el recorrido completo de implantación de un proyecto de desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Inteligencia Artificial aplicada al Deporte.
  • Conocer la problemática y las soluciones de la aplicación de la Inteligencia Artificial en los entornos deportivos.
  • Analizar, diseñar y construir un sistema de Inteligencia Artificial en el ámbito deportivo, a partir de hipótesis.
  • Abordar las necesidades del sector mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Desarrollar la creatividad y el espíritu de innovación para responder a los retos que se presenten en la organización de trabajo.
  • Diferenciar entre las distintas técnicas de Inteligencia Artificial que existen y saber aplicarlas a una hipótesis concreta.
  • Entender la diferencia entre información y conocimiento y como una máquina trata con problemas de naturaleza simbólica o textual.
  • Conocimiento de las principales librerías y herramientas en el mercado para el análisis de eventos deportivos.
Certificación
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El Máster está Certificado por la Universidad Católica de Murcia como "Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte", con 60 Créditos ECTS (European Credit Transfer System) y 1.500 horas. La Universidad Católica de Murcia es la principal Institución Académica española, relacionada, directamente, con el mundo del deporte.

UCAM

Destinatarios
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte está dirigido a:

  • Perfil orientado a la ingeniería informática, ingeniería en sistemas de información, telecomunicaciones, matemáticas, físicas, estadísticas o vocaciones con fines de desarrollo de software y manipulación de los datos para la generación de valor en el ámbito deportivo.
  • Analistas de datos de los clubes deportivos y federaciones.
  • Perfiles IT que quieren añadir nuevas capacidades a su currículum e introducirse en la industria del deporte.
Programa del Máster
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

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

MÓDULO 1. Teoría de juegos, teoría de toma de decisiones e introducción al Big Data el Deporte. [3 ECTS / 75 horas].

  1. La Teoría de juegos. Especial referencia al fútbol.
  2. La teoría de toma de decisiones. Especial referencia al árbol de decisión.
  3. El origen del Big Data en el Deporte.
  4. Introducción al Big Data y a la Inteligencia Artificial.
  5. Ejemplos de uso del Big Data en: Fútbol, Ciclismo, Tenis, Golf, Rugby, NFL, Baloncesto y Running.

MÓDULO 2.Proveedores de Datos en el Deporte: Opta, Stats, WyScout, Instat y Mediacoach. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Introducción a los proveedores de datos.
  2. Opta.
  3. InStat.
  4. Wyscout Hudl.
  5. Mediacoach.
  6. STATS.
  7. Portales estadísticos (Sofascore, Whoscored, Soccerway).

MÓDULO 3. Fundamentos de la IA aplicada al Deporte. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Estado del arte de la inteligencia artificial en ciencia, industria y sector deportivo.
  2. Metodología de diseño de modelos Machine Learning.
  3. Base teórica probabilística para entender cómo funciona la inteligencia artificial a bajo nivel.
  4. Descripción del desarrollo completo de un proyecto de inteligencia artificial: Desde la concepción a la puesta en producción

MÓDULO 4. El poder predictivo al servicio del deporte: Clasificadores y Regresores. [5 ECTS / 125 horas]

  1. Datos deportivos estructurados y desestructurados.
  2. Poder predictivo basado en el estudio de datos. Construcción de hipótesis.
  3. Regresión Lineal, Polinómica, Logística y kernels.
  4. Clasificadores

MÓDULO 5. Extrayendo conocimiento de datos deportivos: Redes profundas. [8 ECTS / 200 horas]

  1. Redes neuronales para el procesamiento de información ambigua.
  2. Perceptrón Multicapa: Retropropagación y estudio del descenso del gradiente.
  3. Arquitecturas estándar: CNNs, Embeddings y Autoencoders.
  4. Arquitecturas Avanzadas: Transfer Learning, Style Transfer y GANs.
  5. Extracción de conocimiento de datos dispersos, heterogéneos y/o ruidosos.

MÓDULO 6.Redes cognitivas y Procesamiento del lenguaje natural. [8 ECTS / 200 horas]

  1. Procesamiento del Lenguaje Natural básico en Python: NLTK.
  2. Corpus y Lexicons.
  3. Tokenización, Stemming y Lemmatización.
  4. Etiquetado del discurso y Chunking.
  5. Clasificación Textual.
  6. Modelos secuenciales aplicados al procesamiento del lenguaje natural y series temporales.
  7. Arquitecturas secuencia-secuencia y modelado secuencial con redes convolucionales.

MÓDULO 7. Aplicaciones de algoritmos de IA al mundo deportivo con Python. [10 ECTS / 250 horas]

  1. Python y Machine Learning al servicio del deporte.
  2. Uso de las librerías más comunes en la implementación de sistemas de aprendizaje automático.
  3. EDA
  4. Construcción de variables: Agresividad, efectividad, pertenencia a equipos y Lesiones Potenciales.
  5. Calibración y Generación de modelos. Comparación y Selección.
  6. Profundizando en Python y Sklearn.
  7. Estudio y uso de técnicas de vectorización con Keras. 
  8. Capas, Modelos, Funciones de pérdida y Optimizadores 
  9. Clasificación y regresión en Keras 
  10. Redes convolucionales en Keras
  11. Autoencodes, Embeddings y modelos Multi-input en Keras
  12. Construcción de POCs deportivas: Reproduciendo papers deportivos

MÓDULO 8. Herramientas visuales de Análisis para IA: Tableau, Power BI y Librerías visuales de Python [4 ECTS / 100 horas]

  1. Introducción a las diferentes herramientas de visualización de Datos y gráficos disponibles dentro de ellas.
  2. Tableau.
  3. Microsoft Power BI .
  4. Librerías visuales de Python

MÓDULO 12. Proyecto Fin de Máster. [12 ECTS / 300 horas].
150 horas / 6 Créditos

  1. Introducción a la realización de Proyectos de Inteligencia Artificial Aplicada al Deporte
  2. Pautas esenciales para la organización del proyecto
  3. Realización del Proyecto Fin de Máster
  4. Presentación telemática
Metodología
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

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
Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

Las fechas de interés de esta Edición del Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte son:

ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN (desde el 12 de enero de 2020 hasta cubrir las plazas disponibles.)

  • [INICIO 1ª EDICIÓN] 6 de mayo de 2020
  • [FIN 1ª EDICIÓN] 31 de mayo de 2021
Football Data International Forum
Football Data International Forum

El Football Data International Forum (FDIF), organizado por ENIIT a través del Big Data International Campus y la Universidad Católica de Murcia (UCAM), es el mayor evento dedicado al Análisis de Datos en el Fútbol y está dirigido a Analistas de Fútbol, Empresas Tecnológicas, Entrenadores, Periodistas Deportivos Preparadores, Start Ups, etc.

 

Conoce más sobre el Football Data International Forum

MARCA: Blog especializado en Big Data e Inteligencia Artificial aplicada al Deporte
Blog MARCA

El diario deportivo MARCA colabora con el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte a través de un blog colaborativo destinado al desarrollo y publicación de aportaciones de profesores y alumnos del Máster.

Desde aquí, tanto los integrantes del claustro docente del Máster (tutores y expertos de MasterClass) como los estudiantes, irán publicando diversas entradas relacionadas con el análisis de datos deportivos, desde diversas perspectivas, a medida que vayan abordándose en el Máster.

Acede al Blog Big Data e Inteligencia Artificial Deportiva del diario deportivo MARCA

Máster IAD

Conoce el Máster de un vistazo

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte es el único máster desarrollado por profesionales de máximo nivel en el sector, certificado por la principal Universidad del mundo del deporte y apoyado por las principales entidades del mundo de la Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, a nivel internacional. Ven a vivir esta aventura.

¿Por qué estudiar este Máster?

  • Porque está impartido por expertos de máximo nivel.
  • Porque la inteligencia Artificial al servicio del Deporte es un valor añadido
  • Porque este máster, cuenta con un claustro docente que incluye a experto en Inteligencia Artificial y expertos en datos deportivos aplicados al deporte.

NUESTRO CLAUSTRO DOCENTE

Dirección Académica

Miguel Camacho - Co-Director Académico

Salvador Carmona - Co-Director Académico LinbkedIn

Ingeniero de Telecomunicaciones por la Universidad Politécnica de Madrid y M.S. E&E por el Illinois Institute of Technology. Su carrera profesional se ha desarrollado siempre cerca de las nuevas tecnologías asociadas a Big Data y Machine Learning.

David Fombella- Director Académico

David Fombella - Director Académico LinbkedIn

Es consultor del área de BI trabajo en tareas de integración de datos, creación de estructuras multidimensionales y visualización mediante cuadros de mandos. Realización de proyectos predictivos con R, Python para procesos Machine Learning (Clasificación y Regresión). 

David R. Sáez Ávila - Director Académico

David R. Sáez Ávila - Director Académico LinbkedIn

Es el Director del Big Data Internacional Campus. Big Data Trainer. Máster en Gestión de Proyectos, en Dirección comercial y Marketing, en Liderazgo y en Desarrollo de Aplicaciones para Internet.  

 

Claustro Docente

Miguel Camacho

Founder & CEO at Atalaya Technologies 

Linkedin

Rafael González-Iglesias

Head of AI at Fintonic

Linkedin

David Fombella

Business Intelligence
and Big Data Consultant

Linkedin

Jaime Rivera

Co-Founder & CEO @SoupPrice

Linkedin

Rodrigo Barbado

Data Scientist en Fintonic

Linkedin

Fco. Javier Escudero

Big Data Platform Manager en Telefónica I+D

Linkedin

Lucas Bracamonte

CEO en BI-Sports

Linkedin

Francisco Oviedo

Experto en Análisis de Datos. Análisis y Visualización de Datos.

Linkedin

Master Classes

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
“Mediacoach: Suite de Productos y Servicios utilizada por los equipos de LaLiga”

César García Gómez

Big Data Scientist en Telefónica

Linkedin

MásterClass:
"Situación actual del Universo Big Data"

Salvador Carmona

Ceo en Driblab

Linkedin

MásterClass:
"Análisis de datos aplicado a la adquisición jugadores"

Lorenzo Lara Rodríguez

Redactor en Marca

Linkedin

MásterClass:
"Big Data y periodismo deportivo: Los Datos al servicio de la noticia"

Chechu Fernández

Key Accounts Manager at Opta Sports

Linkedin

MásterClass:
"Introducción y descripción de una empresa de datos deportivos"

Nacho González

OptaPro Consultant - Spain at Perform Content

Linkedin

MásterClass:
"Introducción a ProVision, un programa de análisis de los datos de Opta, y a los new metrics"

Fernando Gutiérrez

Team Leader Live Data Soccer at Opta Sports

Linkedin

MásterClass:
"Recogida y tratamiento de los datos en Opta"

Carlos Aviña Ibarrola

Coordinador de Inteligencia Deportiva. Club América de México.

Linkedin

MásterClass:
"La necesidad de utilizar información objetiva para tomar decisiones en el futbol"

Nicolás Miranda

Sport Scientist at Catapult Sports

Linkedin

MásterClass:
"Monitoreo de cargas con Wearables en Deportes de Elite"

Juan A. Avilés Sánchez

IBM Global Markets

Linkedin

MásterClass:
"Cómo extraer información de los datos con IBM Watson Analitycs"

Jaime Rodríguez-Monsalvé

Marketing Manager y Formador Experto at Eric Sports

Linkedin

MásterClass:
"Video-Mining con EricSports"

Salvador Carmona

CEO en Madribble

Linkedin

MásterClass:
"Uso de Big Data en Euroliga y NBA"

Javier Bosch

CEO at Nagi Smartpool and NBN23

Linkedin

MásterClass:
"Emprendimiento en el área del Big Data deportivo. El caso real de NBN23"

Carlos Domínguez

Responsable comercial en Nac Sports

Linkedin

MásterClass:
"Nacsport como herramienta de análisis deportivo"

Luis Alberto Díaz Martínez

Redactor en Marca

Linkedin

MásterClass:
"Big Data y periodismo deportivo: Aspectos clave"

 

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
 “Mediacoach Desktop: Herramienta Profesional de Vídeo Análisis.”

Alfonso Moralo

SaS Analyst

Linkedin

MásterClass:
"Analítica avanzada aplicada al fútbol profesional. Caso de uso real"

Carlos Aviña Ibarrola

Coordinador de Inteligencia Deportiva. Club América de México.

Linkedin

MásterClass:
"Aplicación y uso del Big Data y la tecnología en el Club América"

Juan José Vázquez Rubio

Director Regional Iberia, Iberoamérica y Francia

Linkedin

MásterClass:
"De la Minería a la Monetización: fundamentos y casos"

Daniel Pérez

Performance Analyst en CD Tacón & Owner de Objetivo Analista.

Linkedin

MásterClass:
"Recogida y Análisis de Datos en el Fútbol Femenino"

Roberto López del Campo

Responsable del Área de Formación e Investigación de LaLiga

Linkedin

MásterClass:
“Mediacoach: Informes y visualización de datos con PowerBI”

José González Ruzo

CEO & Co-fundador de Oliver

Linkedin

MásterClass:
“Caso Oliver: Inteligencia artificial aplicada al fútbol”

Marcelo Gantman

Director de Contenidos en Analítica Sports

Linkedin

MásterClass:
Datos en el deporte: historia, medios y fan engagement"

Matías Conde

Responsable de Datos en Analítica Sports & Research Data Analyst en Superliga Argentina

Linkedin

MásterClass:
Análisis de Redes aplicado a los Deportes de Equipo"

Susana Ferreras

Analista del Ársenal y de la FEB.

Linkedin

MásterClass:
“El rol del Data Scientist en el deporte profesional”

Alan Belden

Sport Scientist at Catapult Sports

Linkedin

MásterClass:
"Monitoreo de cargas con Wearables en Deportes de Elite"

Francisco Lorenzo

Football Data Editor at Opta

Linkedin

MásterClass:
"Introducción a las herramientas de Opta para la búsqueda de datos"

José Pedrosa

Futbolista profesional, que ha jugado en 14 ligas.

Linkedin

MásterClass:
"La visión del futbolista profesional de uso y aprovechamiento de los datos"

Enrique Dóal Pérez Frías

Autor del libro: "Métodos predictivos para el fútbol y mercados de apuestas"

Linkedin

MásterClass:
“Métodos Predictivos para Fútbol”

Taller

 "Las claves de la comunicación en Big Data"

Al realizar el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte estarás en la élite del conocimiento vinculado Inteligencia Artificial aplicado al deporte. Ya que, tu capacidad numérica y analítica habrá crecido exponencialmente en los últimos meses, pero no es suficiente. ¿Sabías que más del 80% del éxito de tu mensaje depende de tu comunicación verbal y no verbal?

Se pueden generar contenidos excelentes, pero sin una buena presentación o magníficos grafismos, el potencial del mismo disminuirá.

Por eso, al hacer el Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte, a parte de generar un análisis de calidad, también lo podrás poner en valor gracias a la COMUNICACIÓN. 

¿Cómo? A través de un TALLER GRATUITO impartido por Sara Carmona, Presentadora de la Sección Big Data en Movistar +, se dará la vuelta al “QUÉ” y se aprenderá a potenciar el “CÓMO”.

100% COMPROMETIDOS CON LA EMPLEABILIDAD EN BIG DATA

Todos los años, nuestros estudiantes tienen la oportunidad de participar en el Encuentro Big Data Talent. Un evento que surge como respuesta de la demanda de perfiles y la especifidad de las competencias y destrezas de los mismos. Este encuentro es un espacio donde se genera una reflexión y análisis sobre el Universo del Dato, en contacto con las compañías más importantes del Universo Big Data.

Además, dentro del Encuentro Big Data Talent se habilita un espacio llamado Talent Zone, que es un punto de encuentro para mantener contacto directo con los departamentos de gestión del talento de las principales empresas tecnológicas y también de compañías innovadoras con necesidades de contratación de estos perfiles.

FACILIDADES DE PAGO

<br/>

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

Empresas colaboradoras confirmadas, hasta el momento:

Empresas colaboradoras Máster en Inteligencia Artificial aplicada al Deporte

Solicita información sin compromiso:

Resta para que comience la siguiente edición

BIG DATA TALENT VIRTUAL<br width= Más información e inscripciones">

BIG DATA TALENT VIRTUAL
Más información e inscripciones

El evento cumple cuatro años desde su nacimiento y AHORA EL BIG DATA TALENT SERÁ VIRTUAL ¡ÚNETE!.
Si quieres saber más o inscribirte a este evento pincha aquí
III Encuentro Big Data Talent 2019

III Encuentro Big Data Talent 2019

III Encuentro Big Data Talent Madrid 2019 celebrado en la UCM
II Encuentro Big Data Talent 2018

II Encuentro Big Data Talent 2018

II Encuentro Big Data Talent Madrid 2018 celebrado UCM
I Encuentro Big Data Talent 2017

I Encuentro Big Data Talent 2017

I Encuentro Big Data Talent Madrid 2017 celebrado en la UCM.

1. OBJETO

El presente aviso legal regula el uso y utilización del sitio web [https://www.campusbigdata.com/], del que es titular EXCELLENCE INNOVA CONSULTORIA Y FORMACION, SL (en adelante, EL PROPIETARIO DE LA WEB).

La navegación por el sitio web de EL PROPIETARIO DE LA WEB le atribuye la condición de USUARIO del mismo y conlleva su aceptación plena y sin reservas de todas y cada una de las condiciones publicadas en este aviso legal, advirtiendo de que dichas condiciones podrán ser modificadas sin notificación previa por parte de EL PROPIETARIO DE LA WEB, en cuyo caso se procederá a su publicación y aviso con la máxima antelación posible.

Por ello es recomendable leer atentamente su contenido en caso de desear acceder y hacer uso de la información y de los servicios ofrecidos desde este sitio web.

El usuario además, se obliga a hacer un uso correcto del sitio web de conformidad con las leyes, la buena fe, el orden público, los usos del tráfico y el presente Aviso Legal, y responderá frente a EL PROPIETARIO DE LA WEB o frente a terceros, de cualesquiera daños y perjuicios que pudieran causarse como consecuencia del incumplimiento de dicha obligación.

Cualquier utilización distinta a la autorizada está expresamente prohibida, pudiendo EL PROPIETARIO DE LA WEB denegar o retirar el acceso y su uso en cualquier momento.

2. IDENTIFICACIÓN

EL PROPIETARIO DE LA WEB, en cumplimiento de la Ley 34/2002, de 11 de julio, de Servicios de la Sociedad de la Información y de Comercio Electrónico, le informa de que:

  • Su denominación social es: EXCELLENCE INNOVA CONSULTORIA Y FORMACION, SL
  • Su CIF es: B47509195 • Su domicilio social está en: CL CAMPO DE GOMARA, 4 BAJO - 47008 - VALLADOLID
  • Inscrita en el Registro Mercantil de Valladolid Tomo 1374 , Folio 1, Sección 8, Hoja VA 22940, Inscripción 1ª

3. COMUNICACIONES

Para comunicarse con nosotros, ponemos a su disposición diferentes medios de contacto que detallamos a continuación:

Todas las notificaciones y comunicaciones entre los usuarios y PROPIETARIO DE LA WEB se considerarán eficaces, a todos los efectos, cuando se realicen a través de cualquier medio de los detallados anteriormente.

4. CONDICIONES DE ACCESO Y UTILIZACIÓN

El sitio web y sus servicios son de acceso libre y gratuito. No obstante, PROPIETARIO DE LA WEB puede condicionar la utilización de algunos de los servicios ofrecidos en su web a la previa cumplimentación del correspondiente formulario.

El usuario garantiza la autenticidad y actualidad de todos aquellos datos que comunique a PROPIETARIO DE LA WEB y será el único responsable de las manifestaciones falsas o inexactas que realice.

El usuario se compromete expresamente a hacer un uso adecuado de los contenidos y servicios de PROPIETARIO DE LA WEB y a no emplearlos para, entre otros:

a) Difundir contenidos delictivos, violentos, pornográficos, racistas, xenófobos, ofensivos, de apología del terrorismo o, en general, contrarios a la ley o al orden público.

b) Introducir en la red virus informáticos o realizar actuaciones susceptibles de alterar, estropear, interrumpir o generar errores o daños en los documentos electrónicos, datos o sistemas físicos y lógicos de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceras personas; así como obstaculizar el acceso de otros usuarios al sitio web y a sus servicios mediante el consumo masivo de los recursos informáticos a través de los cuales PROPIETARIO DE LA WEB presta sus servicios.

c) Intentar acceder a las cuentas de correo electrónico de otros usuarios o a áreas restringidas de los sistemas informáticos de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceros y, en su caso, extraer información.

d) Vulnerar los derechos de propiedad intelectual o industrial, así como violar la confidencialidad de la información de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceros.

e) Suplantar la identidad de cualquier otro usuario.

f) Reproducir, copiar, distribuir, poner a disposición de, o cualquier otra forma de comunicación pública, transformar o modificar los contenidos, a menos que se cuente con la autorización del titular de los correspondientes derechos o ello resulte legalmente permitido.

g) Recabar datos con finalidad publicitaria y de remitir publicidad de cualquier clase y comunicaciones con fines de venta u otras de naturaleza comercial sin que medie su previa solicitud o consentimiento.

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En definitiva, los usuarios que accedan a este sitio web pueden visualizar los contenidos y efectuar, en su caso, copias privadas autorizadas siempre que los elementos reproducidos no sean cedidos posteriormente a terceros, ni se instalen a servidores conectados a redes, ni sean objeto de ningún tipo de explotación.

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4.1. EXCLUSIÓN DE GARANTÍAS Y DE RESPONSABILIDAD EN EL ACCESO Y LA UTILIZACIÓN

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4.2. PROCEDIMIENTO EN CASO DE REALIZACIÓN DE ACTIVIDADES DE CARÁCTER ILÍCITO

En el caso de que cualquier usuario o un tercero considere que existen hechos o circunstancias que revelen el carácter ilícito de la utilización de cualquier contenido y/o de la realización de cualquier actividad en las páginas web incluidas o accesibles a través del sitio web, deberá enviar una notificación a PROPIETARIO DE LA WEB identificándose debidamente y especificando las supuestas infracciones.

4.3. PUBLICACIONES

La información administrativa facilitada a través del sitio web no sustituye la publicidad legal de las leyes, normativas, planes, disposiciones generales y actos que tengan que ser publicados formalmente a los diarios oficiales de las administraciones públicas, que constituyen el único instrumento que da fe de su autenticidad y contenido. La información disponible en este sitio web debe entenderse como una guía sin propósito de validez legal.

5. LEGISLACIÓN APLICABLE

Las condiciones presentes se regirán por la legislación española vigente. La lengua utilizada será el Castellano.

 La utilización de este servicio implica la aceptación de las siguientes condiciones particulares:

  • Los datos que nos proporcionará serán únicamente cedidos a las empresas participantes en la Talent Zone del III Encuentro Big Data Talent Madrid 2019, para los procesos de selección de personal de dichas empresas.
  • No se cederán sus datos a otros terceros salvo obligación legal. Los datos han sido obtenidos del propio interesado.

Si no estuviese conforme con alguno de los extremos señalados, puede ejercer su derecho de acceso, rectificación os supresión, así como los demás derechos por los medios:

Atendemos sus derechos si nos lo solicita por correo electrónico a info@campusbigdata.com 

Puede consultar información detallada sobre sus derechos y nuestras políticas en:

https://www.campusbigdata.com/terminos-condiciones-y-aviso-legal

https://www.campusbigdata.com/politica-de-privacidad

La suscripción en el III Encuentro Big Data Talent Madrid 2019 y el envío de su curriculum significa la aceptación de las características anteriormente descritas.

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Términos, condiciones y Aviso Legal del Campus Internacional Big Data

1. OBJETO

El presente aviso legal regula el uso y utilización del sitio web [https://www.campusbigdata.com/], del que es titular EXCELLENCE INNOVA CONSULTORIA Y FORMACION, SL (en adelante, EL PROPIETARIO DE LA WEB).

La navegación por el sitio web de EL PROPIETARIO DE LA WEB le atribuye la condición de USUARIO del mismo y conlleva su aceptación plena y sin reservas de todas y cada una de las condiciones publicadas en este aviso legal, advirtiendo de que dichas condiciones podrán ser modificadas sin notificación previa por parte de EL PROPIETARIO DE LA WEB, en cuyo caso se procederá a su publicación y aviso con la máxima antelación posible.

Por ello es recomendable leer atentamente su contenido en caso de desear acceder y hacer uso de la información y de los servicios ofrecidos desde este sitio web.

El usuario además, se obliga a hacer un uso correcto del sitio web de conformidad con las leyes, la buena fe, el orden público, los usos del tráfico y el presente Aviso Legal, y responderá frente a EL PROPIETARIO DE LA WEB o frente a terceros, de cualesquiera daños y perjuicios que pudieran causarse como consecuencia del incumplimiento de dicha obligación.

Cualquier utilización distinta a la autorizada está expresamente prohibida, pudiendo EL PROPIETARIO DE LA WEB denegar o retirar el acceso y su uso en cualquier momento.

2. IDENTIFICACIÓN

EL PROPIETARIO DE LA WEB, en cumplimiento de la Ley 34/2002, de 11 de julio, de Servicios de la Sociedad de la Información y de Comercio Electrónico, le informa de que:

  • Su denominación social es: EXCELLENCE INNOVA CONSULTORIA Y FORMACION, SL
  • Su CIF es: B47509195 • Su domicilio social está en: CL CAMPO DE GOMARA, 4 BAJO - 47008 - VALLADOLID
  • Inscrita en el Registro Mercantil de Valladolid Tomo 1374 , Folio 1, Sección 8, Hoja VA 22940, Inscripción 1ª

3. COMUNICACIONES

Para comunicarse con nosotros, ponemos a su disposición diferentes medios de contacto que detallamos a continuación:

Todas las notificaciones y comunicaciones entre los usuarios y PROPIETARIO DE LA WEB se considerarán eficaces, a todos los efectos, cuando se realicen a través de cualquier medio de los detallados anteriormente.

4. CONDICIONES DE ACCESO Y UTILIZACIÓN

El sitio web y sus servicios son de acceso libre y gratuito. No obstante, PROPIETARIO DE LA WEB puede condicionar la utilización de algunos de los servicios ofrecidos en su web a la previa cumplimentación del correspondiente formulario.

El usuario garantiza la autenticidad y actualidad de todos aquellos datos que comunique a PROPIETARIO DE LA WEB y será el único responsable de las manifestaciones falsas o inexactas que realice.

El usuario se compromete expresamente a hacer un uso adecuado de los contenidos y servicios de PROPIETARIO DE LA WEB y a no emplearlos para, entre otros:

a) Difundir contenidos delictivos, violentos, pornográficos, racistas, xenófobos, ofensivos, de apología del terrorismo o, en general, contrarios a la ley o al orden público.

b) Introducir en la red virus informáticos o realizar actuaciones susceptibles de alterar, estropear, interrumpir o generar errores o daños en los documentos electrónicos, datos o sistemas físicos y lógicos de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceras personas; así como obstaculizar el acceso de otros usuarios al sitio web y a sus servicios mediante el consumo masivo de los recursos informáticos a través de los cuales PROPIETARIO DE LA WEB presta sus servicios.

c) Intentar acceder a las cuentas de correo electrónico de otros usuarios o a áreas restringidas de los sistemas informáticos de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceros y, en su caso, extraer información.

d) Vulnerar los derechos de propiedad intelectual o industrial, así como violar la confidencialidad de la información de PROPIETARIO DE LA WEB o de terceros.

e) Suplantar la identidad de cualquier otro usuario.

f) Reproducir, copiar, distribuir, poner a disposición de, o cualquier otra forma de comunicación pública, transformar o modificar los contenidos, a menos que se cuente con la autorización del titular de los correspondientes derechos o ello resulte legalmente permitido.

g) Recabar datos con finalidad publicitaria y de remitir publicidad de cualquier clase y comunicaciones con fines de venta u otras de naturaleza comercial sin que medie su previa solicitud o consentimiento.

Todos los contenidos del sitio web, como textos, fotografías, gráficos, imágenes, iconos, tecnología, software, así como su diseño gráfico y códigos fuente, constituyen una obra cuya propiedad pertenece a PROPIETARIO DE LA WEB, sin que puedan entenderse cedidos al usuario ninguno de los derechos de explotación sobre los mismos más allá de lo estrictamente necesario para el correcto uso de la web.

En definitiva, los usuarios que accedan a este sitio web pueden visualizar los contenidos y efectuar, en su caso, copias privadas autorizadas siempre que los elementos reproducidos no sean cedidos posteriormente a terceros, ni se instalen a servidores conectados a redes, ni sean objeto de ningún tipo de explotación.

Asimismo, todas las marcas, nombres comerciales o signos distintivos de cualquier clase que aparecen en el sitio web son propiedad de PROPIETARIO DE LA WEB, sin que pueda entenderse que el uso o acceso al mismo atribuya al usuario derecho alguno sobre los mismos.

La distribución, modificación, cesión o comunicación pública de los contenidos y cualquier otro acto que no haya sido expresamente autorizado por el titular de los derechos de explotación quedan prohibidos.

El establecimiento de un hiperenlace no implica en ningún caso la existencia de relaciones entre PROPIETARIO DE LA WEB y el propietario del sitio web en la que se establezca, ni la aceptación y aprobación por parte de PROPIETARIO DE LA WEB de sus contenidos o servicios.

PROPIETARIO DE LA WEB no se responsabiliza del uso que cada usuario le dé a los materiales puestos a disposición en este sitio web ni de las actuaciones que realice en base a los mismos.

4.1. EXCLUSIÓN DE GARANTÍAS Y DE RESPONSABILIDAD EN EL ACCESO Y LA UTILIZACIÓN

El contenido del presente sitio web es de carácter general y tiene una finalidad meramente informativa, sin que se garantice plenamente el acceso a todos los contenidos, ni su exhaustividad, corrección, vigencia o actualidad, ni su idoneidad o utilidad para un objetivo específico.

PROPIETARIO DE LA WEB excluye, hasta donde permite el ordenamiento jurídico, cualquier responsabilidad por los daños y perjuicios de toda naturaleza derivados de:

a) La imposibilidad de acceso al sitio web o la falta de veracidad, exactitud, exhaustividad y/o actualidad de los contenidos, así como la existencia de vicios y defectos de toda clase de los contenidos transmitidos, difundidos, almacenados, puestos a disposición, a los que se haya accedido a través del sitio web o de los servicios que se ofrecen.

b) La presencia de virus o de otros elementos en los contenidos que puedan producir alteraciones en los sistemas informáticos, documentos electrónicos o datos de los usuarios.

c) El incumplimiento de las leyes, la buena fe, el orden público, los usos del tráfico y el presente aviso legal como consecuencia del uso incorrecto del sitio web. En particular, y a modo ejemplificativo, PROPIETARIO DE LA WEB no se hace responsable de las actuaciones de terceros que vulneren derechos de propiedad intelectual e industrial, secretos empresariales, derechos al honor, a la intimidad personal y familiar y a la propia imagen, así como la normativa en materia de competencia desleal y publicidad ilícita.

Asimismo, PROPIETARIO DE LA WEB declina cualquier responsabilidad respecto a la información que se halle fuera de esta web y no sea gestionada directamente por nuestro webmaster. La función de los links que aparecen en esta web es exclusivamente la de informar al usuario sobre la existencia de otras fuentes susceptibles de ampliar los contenidos que ofrece este sitio web. PROPIETARIO DE LA WEB no garantiza ni se responsabiliza del funcionamiento o accesibilidad de los sitios enlazados; ni sugiere, invita o recomienda la visita a los mismos, por lo que tampoco será responsable del resultado obtenido. PROPIETARIO DE LA WEB no se responsabiliza del establecimiento de hipervínculos por parte de terceros.

4.2. PROCEDIMIENTO EN CASO DE REALIZACIÓN DE ACTIVIDADES DE CARÁCTER ILÍCITO

En el caso de que cualquier usuario o un tercero considere que existen hechos o circunstancias que revelen el carácter ilícito de la utilización de cualquier contenido y/o de la realización de cualquier actividad en las páginas web incluidas o accesibles a través del sitio web, deberá enviar una notificación a PROPIETARIO DE LA WEB identificándose debidamente y especificando las supuestas infracciones.

4.3. PUBLICACIONES

La información administrativa facilitada a través del sitio web no sustituye la publicidad legal de las leyes, normativas, planes, disposiciones generales y actos que tengan que ser publicados formalmente a los diarios oficiales de las administraciones públicas, que constituyen el único instrumento que da fe de su autenticidad y contenido. La información disponible en este sitio web debe entenderse como una guía sin propósito de validez legal.

5. LEGISLACIÓN APLICABLE

Las condiciones presentes se regirán por la legislación española vigente. La lengua utilizada será el Castellano.

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  • Dirección: C\ Campo de Gomara , 4,
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