Curso online de BIG DATA en sector de la comunicación bonificado

💻 Software

• Navegador web actualizado (Chrome, Firefox o Edge) — suficiente para la mayoría del contenido teórico y ejercicios.
• Google Colab (colab.research.google.com) — entorno gratuito en la nube para experimentar con pandas y datasets sin instalar nada.
• Power BI Desktop — gratuito para Windows, útil para visualizar datasets de audiencias trabajados en el curso.
• DuckDB — motor SQL gratuito y ligero, ideal para explorar ficheros CSV/JSON de gran tamaño sin infraestructura.
• Google BigQuery — capa gratuita de 1 TB/mes de consultas; no requiere tarjeta si usas la sandbox.

?️ Hardware

• PC o portátil de los últimos 6 años, 4 GB de RAM mínimo.
• Con 8 GB de RAM puedes abrir datasets medianos en local sin problemas.
• No necesitas GPU, SSD ni hardware especializado: el curso es conceptual-estratégico con prácticas ligeras.

🔑 Cuentas necesarias

• Cuenta Google gratuita (para Colab y BigQuery sandbox).
• Cuenta en Kaggle.com (gratuita) para descargar datasets de ejemplo.

📚 Conocimientos previos

• No se requiere experiencia en programación ni estadística avanzada.
• Manejo básico de hojas de cálculo (Excel u hoja de Google) es suficiente.
• Familiaridad con conceptos de marketing digital o comunicación corporativa te ayudará a contextualizar los casos prácticos.

Estos proyectos te permiten aplicar los conceptos del curso a situaciones reales del sector de la comunicación, desde la redacción hasta la planificación de campañas.

1. Mapa de fuentes de datos para una redacción digital: identifica y clasifica los datos estructurados y no estructurados que genera un medio online (visitas, comentarios, redes, suscripciones) y define qué preguntas de negocio puede responder cada fuente.
2. Segmentación de audiencia con datos públicos: usando un dataset del INE o Eurostat sobre consumo de medios, aplica criterios de segmentación demográfica y de comportamiento para definir tres perfiles de audiencia diferenciados.
3. Dashboard de engagement en Power BI: importa datos de ejemplo de una campaña de contenidos (clics, reproducciones, tiempo de lectura) y construye un panel con KPIs clave: tasa de conversión, alcance único y engagement rate.
4. Análisis de tendencias con Google Trends + BigQuery: consulta datos públicos de tendencias de búsqueda relacionados con un tema comunicativo y extrae conclusiones sobre picos de interés para planificar publicaciones.
5. Propuesta de estrategia Big Data para una agencia: redacta un documento estratégico de una página que defina objetivos, fuentes de datos, métricas de éxito y perfiles profesionales necesarios para implementar Big Data en una agencia de comunicación real o ficticia.

Estos son los errores más frecuentes al empezar a trabajar con datos en entornos de comunicación y marketing. Identificarlos antes te ahorra semanas de trabajo equivocado.

• Confundir métricas de volumen con métricas de calidad: acumular millones de impresiones no equivale a impacto real. Diferencia siempre entre alcance total, usuarios únicos y conversiones efectivas.
• Usar fechas almacenadas como texto: importar columnas de fecha en formato texto en lugar de fecha rompe cualquier análisis temporal. Verifica el tipo de dato desde la carga.
• No documentar las transformaciones aplicadas a los datos: si limpias o filtras un dataset sin registrarlo, nadie (incluido tú en dos semanas) sabrá por qué los números no cuadran.
• Dashboards con 20 KPIs simultáneos: un panel sobrecargado no comunica nada. Elige entre 5 y 7 métricas relevantes para la decisión concreta que quieres apoyar.
• Visualizaciones engañosas: ejes que no empiezan en cero, gráficos de tarta con más de 5 porciones o gráficos 3D distorsionan la percepción de los datos. Menos es más.
• Confundir correlación con causalidad: que dos métricas suban a la vez no implica que una cause la otra. Siempre busca una explicación lógica antes de tomar decisiones estratégicas.
• No filtrar ni justificar la eliminación de outliers: descartar datos atípicos sin documentar el criterio sesga los resultados y puede invalidar conclusiones de una campaña.
• Ignorar la calidad del dato en origen: analizar datos sucios (duplicados, campos vacíos, codificaciones inconsistentes) produce resultados incorrectos aunque el análisis sea técnicamente impecable.
• Definir la estrategia de datos después de recopilarlos: recoger todos los datos disponibles sin saber qué preguntas quieres responder genera ruido, no conocimiento. Define primero el objetivo.
• No versionar los informes ni los datasets: sobreescribir un fichero de datos o un dashboard sin control de versiones hace imposible reproducir o auditar los análisis anteriores.

Recursos gratuitos y comunidades para que puedas profundizar por tu cuenta desde el primer día del curso.

?️ Datasets gratuitos para practicar

• Kaggle.com — miles de datasets públicos, incluyendo datos de redes sociales, consumo de medios y comportamiento digital.
• INE.es — Instituto Nacional de Estadística: datos demográficos, de consumo cultural y de uso de tecnología en España.
• Eurostat (ec.europa.eu/eurostat) — estadísticas oficiales europeas sobre medios, publicidad y economía digital.
• World Bank Open Data (data.worldbank.org) — indicadores globales útiles para contextualizar análisis de comunicación internacional.

?️ Herramientas gratuitas complementarias

• Google Colab — ejecuta Python con pandas y visualizaciones sin instalar nada, directamente en el navegador.
• DuckDB — consulta ficheros CSV o Parquet con SQL estándar desde tu propio ordenador, sin servidores.
• Power BI Desktop — versión gratuita para Windows, ideal para construir dashboards de audiencias y campañas.
• Metabase (metabase.com) — herramienta open source de BI, alternativa ligera para explorar datos sin código.
• Observable (observablehq.com) — plataforma de visualización de datos interactiva en el navegador, con notebooks compartibles.

📖 Lecturas y recursos de referencia

• Storytelling with Data de Cole Nussbaumer Knaflic — el libro más recomendado para aprender a comunicar datos de forma clara y honesta.
• towardsdatascience.com — artículos prácticos sobre análisis de datos, visualización y casos de uso en industrias concretas.
• kdnuggets.com — noticias, tutoriales y tendencias del sector de datos y analítica.
• Newsletter Data Elixir — resumen semanal de lo más relevante en datos, IA y visualización.

👥 Comunidades activas

• r/dataisbeautiful — inspiración visual y debate sobre buenas prácticas en visualización de datos.
• r/analytics — comunidad generalista de analítica: preguntas, proyectos y recursos compartidos.
• r/PowerBI — soporte específico para Power BI: errores frecuentes, DAX, diseño de informes.
• Tableau Community Forums (community.tableau.com) — foros oficiales con respuestas de usuarios y expertos certificados.