Formación bonificada para empresas

Diploma emitido por FUNDAE


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Curso online de Análisis de datos con ChatGPT para consultoría bonificado

Cursos bonificados Calendario: Flexible.

FUNDAE cursos Fecha disponible: Inmediata.

Cursos bonificados seguridad social Porcentaje de Bonificación: 100%

Cursos online bonificados Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

Cursos bonificados para empresas Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

cursos virtuales bonificados Temario Personalizado.

FUNDAE cursos Modalidades: teleformación, aula virtual y MIXTA

Cursos bonificados

El 70% de los datos que las consultoras manejan son no estructurados y la IA es la primera tecnología que permite tratarlos en lenguaje natural

70%
datos en empresas son no estructurados (Salesforce State of Sales 2026)
64%
organizaciones aplican IA gen a innovación y análisis (McKinsey State of AI 2025)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
28,7%
de las empresas con IA en España la aplica a innovación, análisis y administración
Fuente: ONTSI · Red.es 2025
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de Análisis de datos con ChatGPT para consultoría es de 40 horas, acreditadas en el Diploma del mismo.

PLAZO DE REALIZACIÓN:

El plazo se puede establecer según las necesidades del alumno o del plan de formación de la empresa.
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Objetivos

  • Aplicar tecnicas de analisis de datos con ChatGPT para optimizar la gestion empresarial y procesos de consultorias
  • Organizar y estructurar informacion de multiples fuentes utilizando hojas de calculo y bases de datos
  • Interpretar metricas clave y generar reportes automatizados mediante inteligencia artificial
  • Integrar soluciones como Zapier para automatizar flujos de trabajo y transformar datos en estrategias efectivas


Bonificación Bonificación Curso bonificable al 100%
Bonificacion

Bonificación

Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará mediante descuento en el pago de los seguros sociales.
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el 75% del curso con éxito.
Modalidades Modalidades Teleformación · Aula virtual · Mixta · Presencial
Modalidades

Modalidades

EN CURSOS ONLINE
Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados.
Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir.
Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso.

EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES
En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo.

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Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodologia de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o mas cursos en un plan de formacion a su medida. Si este es su caso consultenos, esta metodologia ofrece un aprovechamiento maximo de la formacion en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Análisis de datos con ChatGPT para consultoría es el siguiente:

1 Introducción al análisis de datos con IA

1.1 Qué es el análisis de datos y por qué es clave para las PYMES

1.2 Tipos de datos - estructurados y no estructurados

1.3 Cómo puede ChatGPT ayudar en el análisis de datos

1.4 Ejemplos de uso en empresas reales

1.5 Cuestionario: Introducción al análisis de datos con IA

2 Cómo organizar y estructurar datos para su análisis

2.1 Introducción a las bases de datos y hojas de cálculo

2.2 Formatos adecuados para ChatGPT

2.3 Procesamiento y limpieza de datos básicos

2.4 Herramientas para estructurar información antes del análisis

2.5 Cuestionario: Cómo organizar y estructurar datos para su análisis

3 Métodos básicos de análisis de datos con ChatGPT

3.1 Introducción a la minería de datos con instrucciones simples

3.2 Análisis descriptivo como identificar tendencias

3.3 Predicción y detección de patrones

3.4 Generación de reportes automáticos con ChatGPT

3.5 Herramientas y Plugins para el Análisis de Datos con ChatGPT

3.6 Cuestionario: Métodos básicos de análisis de datos con ChatGPT

4 Herramientas para automatizar análisis de datos con Zapier

4.1 Qué es Zapier y cómo se integra con ChatGPT

4.2 Automatización de reportes y generación de insights

4.3 Conexión con Google Sheets, CRM y herramientas de marketing

4.4 Casos prácticos de automatización en PYMES

4.5 Cuestionario: Herramientas para automatizar análisis de datos con Zapier

5 Interpretación de métricas clave en negocios

5.1 KPI esenciales en empresas

5.2 Uso de ChatGPT para interpretar informes de Google Analytics

5.3 Análisis de rentabilidad y optimización de costos

5.4 Cómo tomar decisiones basadas en datos

5.5 Cuestionario: Interpretación de métricas clave en negocios

6 Seguridad ética y privacidad en el análisis de datos

6.1 Protección de datos y cumplimiento normativo RGPD

6.2 Sesgos en el análisis de datos con IA

6.3 Buenas prácticas para garantizar datos confiables

6.4 Límites de ChatGPT en la interpretación de información

6.5 Cuestionario: Seguridad y privacidad en el análisis de datos

7 El futuro del análisis de datos con IA

7.1 Últimos avances en IA aplicada a datos

7.2 Tendencias en automatización y predicción

7.3 Cómo evolucionarán las herramientas de análisis

7.4 Reemplazará la IA a los analistas de datos

7.5 Cuestionario: El futuro del análisis de datos con IA

8 Análisis de datos en servicios profesionales

8.1 Segmentación de clientes y estrategias de captación

8.2 Uso de IA para personalizar campañas de email marketing

8.3 Interpretación de métricas clave en la prestación de servicios

8.4 Casos prácticos como mejorar la rentabilidad con análisis de datos

8.5 Cuestionario: Análisis de datos en servicios profesionales

8.6 Cuestionario: Cuestionario final


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • ChatGPT — la versión gratuita con GPT-5 es suficiente para la mayoría del curso. El análisis de datos con archivos (subir CSV, Excel) requiere la función de análisis de datos integrada, disponible en el plan gratuito con límites diarios.
  • ⚠ Aviso: Las secciones del curso que automatizan flujos con Zapier requieren su plan de pago (~20€/mes) para más de 5 Zaps activos. El plan gratuito de Zapier permite probar la lógica con 2-5 automatizaciones básicas, suficiente para los ejercicios introductorios.
  • Google Sheets — gratuito con cuenta Google. Se usa para estructurar datos antes de pasarlos a ChatGPT.
  • Google Analytics — acceso gratuito. Necesitarás una propiedad propia o de prueba para los ejercicios del módulo 5.
  • Navegador moderno — Chrome, Firefox o Edge actualizados.

🖥️ Hardware

  • PC o portátil de los últimos 5-6 años, 4 GB de RAM mínimo (8 GB recomendados si tienes muchas pestañas abiertas).
  • Conexión a internet estable — todo funciona en la nube, no hay software pesado que instalar.

🔑 Cuentas necesarias

  • Cuenta gratuita en chat.openai.com
  • Cuenta Google (para Sheets, Analytics y Drive)
  • Cuenta gratuita en zapier.com para las prácticas básicas de automatización

📚 Conocimientos previos

  • Manejo básico de hojas de cálculo (saber crear filas, columnas, fórmulas simples en Excel o Google Sheets).
  • No se necesita saber programar ni estadística avanzada.
  • Haber usado ChatGPT al menos un par de veces es útil, pero no imprescindible.

A lo largo del curso construirás casos de uso reales orientados a consultoría y análisis de negocio. Estos son los proyectos principales que desarrollarás:

  1. Limpieza y estructuración de un dataset de clientes — Partirás de un Excel con datos inconsistentes (campos vacíos, formatos dispares) y usarás ChatGPT para generar instrucciones de limpieza aplicables en Google Sheets. Caso de uso: cualquier PYME que exporta datos de su CRM.
  2. Reporte automático de KPIs mensuales — Crearás un prompt reutilizable que, dado un CSV de ventas, genera un informe ejecutivo con tendencias, desviaciones y recomendaciones. Caso de uso: consultor que entrega informes periódicos a clientes.
  3. Flujo Zapier para análisis recurrente — Conectarás Google Sheets con ChatGPT vía Zapier para que, al añadir filas nuevas, se genere automáticamente un resumen analítico. Caso de uso: equipo de marketing que registra resultados de campañas semanalmente.
  4. Interpretación de métricas de Google Analytics con IA — Exportarás un informe de GA4, lo pasarás a ChatGPT y obtendrás una lectura de qué canales funcionan mejor y por qué. Caso de uso: responsable de marketing digital sin perfil técnico.
  5. Segmentación de clientes para personalizar campañas — Usarás ChatGPT para agrupar clientes según comportamiento de compra y redactar mensajes de email diferenciados por segmento. Caso de uso: empresa de servicios profesionales que quiere reducir la tasa de abandono.
¿Estás listo para analizar datos con ChatGPT?
Este test rápido (5 preguntas) te ayuda a saber si tienes la base para sacarle el máximo partido al curso. No se trata de aprobar o suspender, sino de que empieces con las expectativas bien calibradas.
1 ¿Has usado ChatGPT o algún asistente de IA generativa alguna vez?
2 ¿Sabes qué es un KPI y puedes poner un ejemplo relacionado con negocio o consultoría?
3 ¿Con qué frecuencia trabajas con hojas de cálculo (Excel o Google Sheets)?
4 Si recibes un CSV con datos de clientes desordenados, ¿sabes qué significa 'limpiar' esos datos?
5 ¿Has oído hablar de herramientas de automatización como Zapier o Make?

Estos son los errores que cometen con más frecuencia quienes empiezan a analizar datos con ChatGPT. Conocerlos antes te ahorra frustraciones:

  • Pegar datos sin contexto en el prompt. Subir un CSV y escribir solo «analiza esto» produce resultados genéricos. ChatGPT necesita saber qué tipo de negocio es, qué pregunta concreta quieres responder y en qué formato quieres la respuesta.
  • Asumir que los números son siempre correctos. ChatGPT puede cometer errores aritméticos o redondear mal al interpretar tablas grandes. Verifica siempre los cálculos clave en Sheets antes de incluirlos en un informe.
  • Subir archivos con datos personales o confidenciales. Los datos de clientes (nombre, email, DNI) no deben subirse a ChatGPT sin anonimizarlos. El RGPD aplica también aquí y el incumplimiento tiene consecuencias reales.
  • Esperar que ChatGPT recuerde el contexto entre conversaciones. Cada chat nuevo empieza desde cero. Si tu análisis requiere varias sesiones, guarda el contexto relevante y repégalo al inicio de cada conversación.
  • No iterar sobre la primera respuesta. El primer output casi nunca es el definitivo. Pide que ajuste el tono, que desglose más un punto o que cambie el formato antes de dar el resultado por bueno.
  • Confundir correlación con causalidad en los reportes. ChatGPT puede decirte que dos métricas suben juntas, pero eso no significa que una cause la otra. Interpretar mal esto en un informe de consultoría puede llevar a decisiones erróneas.
  • Usar Zapier para automatizar sin validar el flujo manualmente primero. Configurar una automatización sin haber probado cada paso a mano genera errores difíciles de localizar. Valida siempre el proceso paso a paso antes de automatizarlo.
  • Ignorar los sesgos del dataset de origen. Si los datos de entrada están incompletos o son poco representativos, el análisis resultante será igualmente sesgado. La IA no corrige un mal dataset, lo amplifica.

Recursos gratuitos y comunidades que te serán útiles durante y después del curso:

⚡ Atajos y referencias rápidas

  • OpenAI Prompting Guide — documentación oficial con patrones de prompts para análisis y extracción de datos. Disponible en platform.openai.com/docs.
  • Anthropic Prompt Library — ejemplos de prompts para tareas de negocio y análisis, trasladables a ChatGPT. En docs.anthropic.com/prompt-library.
  • Google Sheets — funciones clave para análisis: QUERY(), IMPORTRANGE(), ARRAYFORMULA(). Búscalas en support.google.com/sheets.

🛠️ Herramientas gratuitas complementarias

  • Google Looker Studio — crea dashboards visuales conectados a Google Sheets o GA4, sin coste. Perfecto para presentar los reportes que generes con ChatGPT.
  • Make (ex-Integromat) — alternativa a Zapier con plan gratuito más generoso (1.000 operaciones/mes). Útil si los límites del free de Zapier se te quedan cortos.
  • ChatGPT Canvas — modo de edición colaborativa dentro de ChatGPT, ideal para construir y refinar reportes largos sin perder el hilo.
  • Google AI Studio (aistudio.google.com) — playground gratuito para probar prompts de análisis con Gemini, útil para comparar resultados entre modelos.

🌐 Sitios de referencia

  • Towards Data Science (towardsdatascience.com) — artículos prácticos sobre análisis de datos, muchos orientados a no programadores.
  • Zapier Blog (zapier.com/blog) — guías de automatización con casos reales de PYMES y consultoras.
  • GA4 Help Center (support.google.com/analytics) — referencia oficial para entender las métricas que interpretarás en el módulo 5.

👥 Comunidades activas

  • r/ChatGPT y r/OpenAI en Reddit — dudas sobre prompts, casos de uso, novedades del modelo.
  • r/analytics — comunidad de analistas donde se discuten métodos y herramientas accesibles.
  • Ben's Bites (bensbites.com) — newsletter diaria sobre novedades en IA aplicada a negocio, en inglés y muy concisa.

Preguntas frecuentes

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20 may 2025 El poder del análisis de datos con inteligencia artificial en la empresa moderna
El poder del análisis de datos con inteligencia artificial en la empresa moderna

Por Ana Gonzalez

El poder del análisis de datos con inteligencia artificial en la empresa moderna

En un mundo donde la automatización y la inteligencia artificial avanzan rápidamente, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas que desean tomar decisiones estratégicas basadas en información confiable. Hoy, plataformas como ChatGPT permiten a los profesionales transformar datos crudos en informes y métricas útiles para distintos departamentos como marketing, finanzas o desarrollo de productos.

Por ejemplo, empresas como Amazon y Netflix analizan constantemente los hábitos de sus usuarios para ofrecer experiencias personalizadas. Esta capacidad de interpretación de datos no sólo optimiza el servicio, sino que incrementa la rentabilidad mediante la fidelización del cliente. En sectores como retail, salud y marketing digital, el análisis de datos permite segmentar clientes, predecir comportamientos, detectar patrones tempranos y optimizar campañas en tiempo real.

Con la ayuda de herramientas de IA, incluso las pequeñas empresas pueden hoy implementar estrategias de datos con eficiencia. Esto democratiza el acceso a la innovación y permite competir en igualdad de condiciones en un mercado digital cada vez más exigente.

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