La Escuela Big Data Science de DKS apoyando la #BDS16

El pasado 17 y 18 de Noviembre, Madrid se convirtió en la capital mundial del Big Data con la 5ª edición de Big Data Spain. El evento reunió a 1200 profesionales de todo el mundo relacionados con las arquitecturas Big Data y el Análisis de Datos, 63 ponentes y 18 sponsors entre los cuales no podríamos faltar.

Y es que, la conferencia ha logrado ganarse una gran reputación gracias a la exhaustiva selección de ponentes siendo uno de los congresos más exigentes de Europa ya que acepta una de cada cinco propuestas de ponencia.

La sesión inaugural corrió a cargo de Paco Nathan, una de las personalidades más respetadas del mundo en Big Data y entre los ponentes, la créme de la créme con Ramkumar Ravichandran, director de analítica de Visa y autor del libro “Analítica Predictiva Práctica”, que repasó las diferentes técnicas analíticas que emplean todo tipo de empresas para crear nuevas áreas de negocio u optimizar los procesos existentes; o Joe Rice, que lidera la división de comercialización de datos en Twitter .

Pero nosotros teníamos a nuestros favoritos y el viernes, pudimos disfrutar de la ponencia de Rubén Casado (@ruben_casado) , Big Data Manager en Accenture y nuestro director del Máster de Arquitectura Big Data que habló en español de «Por qué Apache Flink es mejor que Spark» y Nacho García (@0xNacho) y David Piris (@DavidPiris) , ambos de la empresa Treelogic y profesores del mismo Máster para hablar de los «Algoritmos avanzados de ciencia de datos aplicados al procesamiento de secuencias escalables»

De esta forma, Big Data Spain 2016 sirvió de punto de encuentro donde profesionales de todo el mundo pudieron intercambiar sus conocimientos sobre las tecnologías más innovadoras, entre las que se encuentran el procesamiento de datos en tiempo real, Machine Learning, Deep Learning y analítica predictiva y preventiva.

Intereses que cada vez vemos más en aumento por la cantidad de personas interesadas en aprender más, formarse y seguir trabajando en el mundo del Big Data, del que ya no hablamos de futuro si no también de pasado y presente de la información.