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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

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

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

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

UEMC 

Destinatarios

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

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.

Metodología

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

Las fechas de interés de la 5ª Edición del Máster Telefónica en Big Data y Business Analytics son:

  • ABIERTO PLAZO DE MATRICULACIÓN 6ª EDICIÓN (desde el 20 de marzo de 2018 hasta cubrir las plazas disponibles)
  • [INICIO 6ª EDICIÓN] 9 de octubre de 2018
  • [FIN 6ª EDICIÓN] 28 de junio de 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".

Nuestro Máster Telefónica en Big Data y Business, Analytics aborda todos los aspectos esenciales de este universo y te capacita para trabjar en un sector profesional en auge y con gran demanda de profesionales.

[DURACIÓN] 1 año académico. 60 Créditos ECTS. 1.500 horas certificadas.

[MODALIDADES] Semipresencial o 100% On line con tutorías personalizadas.

[CERTIFICACIÓN] Titulo Propio Universitario de la Universidad Europea Miguel de Cervantes.

[EVALUACIÓN] Práctica y sumativa, enfocada al desarrollo de un Proyecto Final.

Información e inscripciones

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

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Big Data Talent Madrid 2018

 

¿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

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

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

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

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

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

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

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.

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


Descargar formulario de Inscripción

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