Formación bonificada para empresas

Diploma emitido por FUNDAE


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Curso online de BIG DATA básico 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 online de BIG DATA básico

El 21,1% de las empresas españolas con 10 o más empleados usa inteligencia artificial sobre sus datos en el primer trimestre de 2025

+8,7 pp
subida en un año de la adopción de IA en empresas españolas (12,4% en 2024 ? 21,1% en T1 2025) (INE TIC empresas)
447.807
empresas españolas que declaran usar IA en 2024, +121% respecto a 2022 (estimación Fundación Cotec, oct. 2025)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
68%
empresas españolas priorizan habilidades Big Data en contrataciones 2024
Fuente: Infojobs Sector Tecnologia · 2024
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de BIG DATA básico es de 20 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.
empresas de cursos bonificados

Objetivos

  • Conocer los conceptos fundamentales del Big Data, su origen y su importancia en la transformacion digital
  • Capturar y gestionar datos diversos de multiples fuentes para estructurar informacion util y relevante
  • Analizar e interpretar datos dinamicos mediante modelos predictivos que apoyen decisiones empresariales
  • Optimizar procesos operacionales mediante integracion de analisis de datos en sistemas fisicos y digitales
  • Utilizar Big Data para anticipar problemas, minimizar riesgos y mejorar la eficiencia en la organizacion


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.

cursos tripartita

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 BIG DATA básico es el siguiente:

1 QUÉ ES EL BIG DATA

1.1 QUÉ ES EL BIG DATA

1.2 ORIGEN DEL BIG DATA

2 DATOS

2.1 QUÉ ES UN DATO

2.2 CÓMO ELEGIR LOS DATOS ADECUADOS

2.3 TIPOS DE BIG DATA

2.4 TIPOS DE DATOS ESTRUCTURADOS

2.5 DATOS NO ESTRUCTURADOS

2.6 DIFERENCIAS ENTRE DATOS ESTRUCTURADOS Y DATOS NO ESTRUCTURADOS

2.7 LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS DE BIG DATA

3 USOS DE BIG DATA

3.1 POR QUÉ ES TAN IMPORTANTE EL BIG DATA

3.2 CÓMO DESARROLLAR UN PRODUCTO USANDO BIG DATA

3.3 CÓMO IMPLEMENTAR EL USO DE BIG DATA EN UN PROYECTO EMPRESARIAL

4 ANÁLISIS Y CALIDAD DE DATOS

4.1 CÓMO REALIZAR UN ANÁLISIS CORPORATIVO

4.2 CALIDAD DE DATOS EN BIG DATA

4.3 TÉCNICAS DE ANÁLISIS DE DATOS

4.4 TÉCNICAS DE ESTUDIO DE DATOS MÁS SOFISTICADAS

5 ESTRATEGIAS DE USO DE BIG DATA

5.1 CUÁL ES EL TAMAÑO DE MERCADO DE BIG DATA

5.2 CÓMO DEFINIR UNA BUENA ESTRATEGIA DE USOS DEL BIG DATA

5.3 PRIMER PASO DE UNA ESTRATEGIA DE USO DE BIG DATA

5.4 LAS ESTRATEGIAS SE DEFINEN EN PREGUNTAS Y RESPUESTAS

6 RELACIONES CON BIG DATA

6.1 CUÁL ES LA RELACIÓN ENTRE BIG DATA, CIENTÍFICOS DE DATOS E INGENIEROS DE DATOS

6.2 POR QUÉ CIENTÍFICOS DE DATOS

6.3 SALARIOS PROFESIONALES Y ESTUDIOSOS DE ESTE CONCEPTO

6.4 CUÁL ES LA IMPORTANCIA DE LOS PROFESIONALES DE BIG DATA EN LA INDUSTRIA

6.5 MEJORES HERRAMIENTAS PARA UTILIZAR BIG DATA

6.6 Cuestionario: Cuestionario final


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • Navegador web moderno (Chrome, Firefox, Edge): gratis. Es suficiente para seguir el curso.
  • DuckDB (opcional): motor SQL analítico gratuito que puedes instalar en local para practicar consultas sobre grandes ficheros sin infraestructura.
  • Google Colab: entorno gratuito en la nube para ejecutar Python con pandas si quieres experimentar. No requiere instalación.
  • Databricks Community Edition: plataforma gratuita para explorar Spark sin servidor propio. Registro con email.

?️ Hardware

  • Cualquier PC o portátil de los últimos 6 años con 4 GB de RAM es suficiente. El curso es conceptual y las prácticas opcionales se ejecutan en la nube.
  • Sin tarjeta gráfica especial, sin SSD obligatorio, sin segundo monitor.

🔑 Cuentas necesarias

  • Cuenta Google (gratuita): para acceder a Google Colab si decides practicar código.
  • Cuenta Databricks Community (gratuita): solo si quieres ver Spark en acción.

📚 Conocimientos previos

  • No necesitas saber programar. El curso es introductorio y conceptual.
  • Basta con manejar el PC a nivel usuario: navegar por internet, abrir ficheros, usar un buscador.
  • Si ya sabes algo de Excel o SQL, aprovecharás mejor los ejemplos, pero no es obligatorio.

Este curso es conceptual e introductorio, pero puedes consolidar lo aprendido con estos ejercicios aplicados que simulan decisiones reales de negocio usando datos abiertos y herramientas gratuitas.

  1. Mapa de fuentes de datos de una empresa ficticia: identifica qué datos genera una tienda online (logs web, transacciones, redes sociales, sensores de almacén) y clasifícalos como estructurados, semiestructurados o no estructurados. Caso de uso: primer paso de cualquier proyecto Big Data real.
  2. Análisis de calidad de un dataset público del INE: descarga un CSV del Instituto Nacional de Estadística, detecta valores nulos, duplicados y tipos incorrectos, y documenta un plan de limpieza. Caso de uso: auditoría de calidad de datos antes de cargarlos en un data warehouse.
  3. Diseño de estrategia Big Data para un caso de negocio: elige un sector (sanidad, retail, logística) y define las preguntas de negocio, las fuentes de datos necesarias y las técnicas de análisis adecuadas. Caso de uso: presentación a dirección para justificar una inversión en Big Data.
  4. Comparativa de herramientas Big Data: crea una tabla comparativa (en papel o en Google Sheets) entre Hadoop, Spark, BigQuery y DuckDB según coste, curva de aprendizaje y casos de uso. Caso de uso: informe de selección tecnológica para un departamento IT.
  5. Exploración de datos con Google Colab y pandas: carga un dataset de Kaggle en Colab, calcula estadísticos básicos (media, mediana, percentiles) y genera un gráfico de barras. Caso de uso: primer análisis exploratorio antes de construir un modelo predictivo.
¿Estás listo para Big Data básico?
Cinco preguntas para saber si tus conocimientos actuales encajan con el punto de partida del curso. No necesitas acertar todo: es un curso introductorio.
1 ¿Qué significa que un dato sea 'no estructurado'?
2 ¿Cuál de estas afirmaciones describe mejor la diferencia entre OLTP y OLAP?
3 Una empresa quiere predecir qué clientes van a cancelar su suscripción el mes que viene. ¿Qué técnica de análisis encaja mejor?
4 ¿Qué son las '3 V' originales del Big Data?
5 ¿Cuál es la función principal de Apache Spark en un ecosistema Big Data?

Estos son los errores conceptuales y prácticos más frecuentes cuando alguien empieza en Big Data. Identificarlos ahora te ahorra horas de frustración después.

  • Confundir volumen con valor: tener muchos datos no significa tener buenos datos. Un dataset de 10 millones de filas con el 40 % de nulos puede ser menos útil que uno de 10.000 filas limpio y bien etiquetado.
  • Tratar fechas como texto: importar una columna de fechas como cadena de caracteres impide ordenar, filtrar por rango o calcular diferencias temporales. Siempre verifica el tipo de dato al cargar.
  • No documentar las transformaciones: modificar datos sin registrar qué se hizo, cuándo y por qué hace imposible reproducir el análisis o detectar errores más adelante.
  • Confundir correlación con causalidad: que dos variables suban juntas no implica que una cause la otra. Este error lleva a decisiones de negocio erróneas con aspecto de rigor estadístico.
  • Métricas mal definidas: calcular «usuarios totales» cuando el negocio necesita «usuarios únicos activos» produce informes que no responden la pregunta real.
  • Visualizaciones engañosas: ejes que no empiezan en cero, gráficos de tarta con más de cinco porciones o gráficos 3D distorsionan la percepción. La claridad es más importante que el impacto visual.
  • Dashboards con demasiados KPIs: un cuadro de mando con 20 métricas no ayuda a tomar decisiones; las entierra. Define primero qué pregunta de negocio responde cada indicador.
  • Ignorar la calidad de los datos en origen: asumir que los datos del sistema de producción están limpios es el error más caro. Siempre realiza una auditoría de calidad antes de analizar.
  • Usar herramientas Big Data para problemas pequeños: montar un clúster Hadoop para analizar 50.000 filas es sobreingeniería. Elige la herramienta proporcional al problema: a veces Excel o DuckDB es la respuesta correcta.
  • No versionar los scripts ni los dashboards: sin control de versiones no puedes volver a un estado anterior si algo falla ni colaborar con otros sin sobreescribir trabajo.

Recursos gratuitos y comunidades que complementan el curso y te acompañarán mucho más allá de las 20 horas de formación.

?️ Datasets gratuitos para practicar

  • Kaggle Datasets (kaggle.com/datasets): miles de conjuntos de datos reales en CSV, JSON y Parquet sobre todos los sectores.
  • INE.es: datos estadísticos oficiales de España, descargables en Excel y CSV.
  • Eurostat (ec.europa.eu/eurostat): datos socioeconómicos de la Unión Europea.
  • World Bank Open Data (data.worldbank.org): indicadores globales de desarrollo, economía y población.

?️ Herramientas gratuitas para explorar

  • DuckDB: motor SQL analítico ultrarrápido que consulta ficheros CSV y Parquet directamente desde tu PC sin servidor.
  • Google Colab: Jupyter Notebook en la nube con Python, pandas y matplotlib preinstalados. Gratis con cuenta Google.
  • Databricks Community Edition: entorno gratuito para aprender Apache Spark sin infraestructura propia.
  • Metabase: herramienta open source de BI para crear dashboards conectando bases de datos locales.
  • Orange Data Mining: análisis visual de datos sin código, ideal para entender flujos ETL y modelos básicos.

📖 Lecturas y referencias clave

  • Storytelling with Data (Cole Nussbaumer Knaflic): el libro de referencia para comunicar datos de forma clara y honesta.
  • Towards Data Science (towardsdatascience.com): artículos prácticos sobre Big Data, Python y ML escritos por profesionales.
  • KDnuggets (kdnuggets.com): noticias, tutoriales y tendencias del mundo de los datos desde 1997.
  • Data Elixir: newsletter semanal gratuita con los mejores artículos de datos de la semana.

👥 Comunidades donde seguir aprendiendo

  • r/datascience y r/bigdata en Reddit: debates reales sobre tecnología, carrera y proyectos.
  • r/dataisbeautiful: inspiración visual y crítica constructiva sobre visualizaciones de datos.
  • Stack Overflow (etiquetas apache-spark, hadoop, pandas): resuelve dudas técnicas con respuestas verificadas por la comunidad.

Preguntas frecuentes

📰Blog del curso

Artículos publicados sobre BIG DATA básico

9 oct 2025 Big Data en 2025: Cómo la Analítica Transforma Empresas y Sectores

Tendencias Big Data 2025

Por Ana Maria Gonzalez

Big Data en 2025: Cómo la Analítica Transforma Empresas y Sectores

El Big Data se ha convertido en un elemento esencial para empresas y organizaciones que buscan mantenerse competitivas en un entorno cada vez más digital. Desde la gestión de información hasta la visualización de datos, la capacidad de procesar grandes volúmenes de información permite identificar patrones, anticipar problemas y optimizar la toma de decisiones estratégicas.

En 2025, sectores como la banca, energía y logística utilizan modelos predictivos y análisis avanzado para reducir riesgos, mejorar eficiencia y anticipar cambios en la demanda. Empresas líderes como IBM y Microsoft están impulsando soluciones que democratizan el acceso a estas herramientas.

La capacidad de integrar Big Data con inteligencia artificial y machine learning permite a las empresas automatizar procesos complejos y mejorar la precisión en sus decisiones. Desde optimizar rutas logísticas hasta personalizar servicios financieros, los datos se convierten en un activo estratégico indispensable.

Además, la adopción de plataformas de análisis en la nube facilita el acceso a información en tiempo real, reduciendo costes y mejorando la colaboración entre equipos. En un mundo donde la información crece exponencialmente, la capacidad de gestionar y extraer conocimiento de los datos se traduce en ventajas competitivas y oportunidades de innovación para empresas de todos los tamaños.

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📰 Blog del curso


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