Formación bonificada para empresas

Diploma emitido por FUNDAE


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Curso online de BIG DATA en sector financiero 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 en sector financiero

El 21,1% de las empresas usa IA en T1 2025, con la banca y los servicios financieros entre los sectores líderes

25,7%
empresas del sector servicios (donde se incluye banca y finanzas) que usan IA en T1 2025 (INE TIC empresas)
44,3%
empresas españolas con servicios Cloud de pago, infraestructura crítica del Big Data financiero (INE TIC T1 2025)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
92%
de entidades financieras españolas utilizan Big Data para deteccion de fraude
Fuente: Banco de Espana · 2023
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de BIG DATA en sector financiero es de 10 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 Big Data para optimizar evaluacion del riesgo y rentabilidad en decisiones financieras
  • Conocer metodos de deteccion de patrones sospechosos que prevengan fraude en operaciones bancarias
  • Desarrollar habilidades en analisis de comportamiento de clientes para personalizar productos financieros
  • Gestionar conformidad normativa utilizando sistemas inteligentes de monitoreo en tiempo real
  • Utilizar microsegmentacion de datos para mejorar experiencia del cliente y reputacion corporativa


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 en sector financiero es el siguiente:

1 Qué es el Big Data

1.1 Concepto de Big Data

1.2 Origen del Big Data

2 Datos

2.1 Qué es un dato

2.2 Tipos de Big Data

2.3 Datos estructurados y no estructurados

3 Usos de Big Data

3.1 Importancia del Big Data

3.2 Cómo implementar Big Data en proyectos empresariales

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

5 Estrategias de uso de Big Data

5.1 Tamaño de mercado de Big Data

5.2 Cómo definir una estrategia de uso

5.3 Estrategias basadas en preguntas y respuestas

6 Relaciones con Big Data

6.1 Relación entre Big Data, científicos e ingenieros de datos

6.2 Herramientas para utilizar Big Data

7 Big Data en el sector financiero

7.1 Concepto, técnicas y aplicaciones a la economía

8 Big Data y servicios financieros

8.1 Aplicaciones en banca y seguros

8.2 Análisis de riesgo y fraude

9 Los peligros del Big Data

9.1 Privacidad y protección de datos

9.2 Riesgos regulatorios


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • Navegador moderno (Chrome, Firefox o Edge actualizados): suficiente para la mayor parte del curso, que es conceptual y orientado a casos de uso.
  • Python 3.13 + Jupyter Notebook (gratuitos): si quieres practicar los ejemplos de análisis. Instálalos con Anaconda (gratuito) o usa Google Colab directamente en el navegador, sin instalar nada.
  • DuckDB (gratuito, open source): para explorar consultas SQL analíticas sobre datasets financieros sin necesidad de servidor.
  • Databricks Community Edition (gratuito): si quieres experimentar con Spark en la nube sin coste.

?️ Hardware

  • PC o portátil de los últimos 6 años con 4 GB de RAM es suficiente para seguir el curso.
  • 8 GB de RAM recomendables si vas a ejecutar notebooks de Python con datasets reales.
  • No necesitas GPU, SSD ni equipo de gama alta.

🔑 Cuentas necesarias

  • Cuenta Google (gratuita): para usar Google Colab y explorar BigQuery con la capa gratuita (1 TB/mes de consultas).
  • Cuenta Kaggle (gratuita): para descargar datasets financieros de práctica.
  • Databricks Community Edition (gratuita): registro con email.

📚 Conocimientos previos

  • Nociones básicas de Excel o hojas de cálculo: leer tablas, filtrar, ordenar.
  • Conceptos financieros elementales (qué es un activo, un riesgo, una operación bancaria): el curso los contextualiza, no los enseña desde cero.
  • No se requiere experiencia en programación ni en bases de datos.

Este curso combina teoría y casos reales del sector financiero. Estos son los proyectos típicos que puedes construir aplicando lo aprendido:

  1. Mapa de riesgo de cartera crediticia: usando un dataset público de préstamos (Kaggle Lending Club), clasifica operaciones por nivel de riesgo e identifica los factores que más influyen en el impago. Caso de uso: apoyo a decisiones de concesión de crédito en banca minorista.
  2. Sistema básico de detección de fraude: analiza un dataset de transacciones con tarjeta (disponible en Kaggle) para identificar patrones anómalos usando estadística descriptiva y visualizaciones. Caso de uso: departamento de seguridad de una entidad bancaria.
  3. Segmentación de clientes bancarios: agrupa clientes por comportamiento transaccional (frecuencia, importe medio, productos contratados) para definir perfiles de microsegmentación. Caso de uso: personalización de ofertas en banca digital.
  4. Dashboard de cumplimiento normativo: diseña un modelo conceptual de monitoreo en tiempo real de operaciones sospechosas bajo GDPR y PSD2, documentando qué datos se capturan, cómo se almacenan y qué alertas se generan. Caso de uso: oficina de compliance de un banco o aseguradora.
  5. Análisis de calidad de datos financieros: toma un dataset con errores (fechas como texto, valores nulos, duplicados) y aplica un proceso de limpieza y documentación de transformaciones. Caso de uso: preparación de datos para reporting regulatorio (FINREP, COREP).
¿Estás listo para el curso de Big Data en el sector financiero?
Este test rápido (5 preguntas, 2 minutos) te ayuda a saber si tienes la base conceptual para aprovechar el curso desde el primer módulo. No se penalizan los errores: es solo orientativo.
1 ¿Qué diferencia principal hay entre datos estructurados y datos no estructurados?
2 En el contexto financiero, ¿qué significa 'análisis de riesgo'?
3 ¿Qué es un JOIN en SQL y para qué sirve en análisis de datos financieros?
4 ¿Cuál de estas afirmaciones sobre correlación es correcta?
5 ¿Qué normativa europea regula principalmente el tratamiento de datos personales en entidades financieras que operan en España?

Estos son los errores más frecuentes al aplicar Big Data en entornos financieros. Identificarlos a tiempo te ahorra horas de trabajo y problemas en producción:

  • Tratar fechas como texto: importar columnas de fecha como cadenas de caracteres impide calcular diferencias temporales, agrupar por mes o detectar estacionalidad. Verifica siempre el tipo de dato al cargar un dataset.
  • Confundir correlación con causalidad: que el impago de préstamos suba cuando sube el desempleo no prueba causalidad directa. En análisis de riesgo, esta confusión lleva a modelos que no generalizan bien.
  • No documentar las transformaciones de datos: si limpias un dataset sin registrar qué filtraste y por qué, nadie (incluido tú en tres meses) podrá reproducir el análisis ni auditarlo ante el regulador.
  • Métricas ambiguas en dashboards: usar «clientes activos» sin definir qué significa «activo» (¿una transacción en 30 días? ¿en 90?) genera reportes inconsistentes entre departamentos.
  • Dashboards con demasiados KPIs: un panel con 20 métricas no comunica nada. En finanzas, prioriza 5-7 indicadores clave y filtra el resto en vistas secundarias.
  • Visualizaciones engañosas: ejes que no empiezan en cero exageran variaciones pequeñas; los gráficos de tarta con más de 5 porciones son ilegibles. En presentaciones a dirección, esto puede llevar a decisiones erróneas.
  • Ignorar outliers sin justificación: eliminar transacciones «anómalas» porque distorsionan la media puede hacer que tu modelo de detección de fraude elimine precisamente los casos que más importan.
  • No considerar la normativa desde el diseño: incorporar datos personales sin evaluar su base legal (RGPD, LOPDGDD) o sin seudonimización en entornos de desarrollo genera riesgos regulatorios reales para la entidad.
  • Usar SELECT * en consultas analíticas: en tablas de millones de filas (transacciones bancarias, logs), recuperar todas las columnas dispara el coste computacional. Selecciona solo las columnas necesarias.
  • No versionar los scripts ni los flujos ETL: un proceso de carga de datos sin control de versiones imposibilita detectar cuándo y por qué cambió un resultado histórico, algo crítico en auditorías financieras.

Recursos gratuitos y comunidades que te ayudarán a ir más allá del curso y a mantenerte actualizado en Big Data financiero:

?️ Datasets financieros gratuitos para practicar

  • Kaggle.com: datasets de detección de fraude con tarjeta, préstamos, churn bancario y series temporales de bolsa. Puedes ejecutar notebooks directamente en la plataforma.
  • INE.es: datos económicos y financieros de España (cuentas nacionales, IPC, encuestas de hogares) en formatos descargables.
  • Eurostat: estadísticas financieras y económicas de la Unión Europea, accesibles y con API.
  • World Bank Open Data: indicadores financieros globales (deuda, inflación, acceso al crédito) por país y año.

?️ Herramientas gratuitas complementarias

  • Google Colab: ejecuta Python y pandas en el navegador sin instalar nada. Ideal para empezar con análisis de datasets financieros.
  • DuckDB: motor SQL analítico ultraligero que corre en local. Perfecto para consultar archivos CSV o Parquet de transacciones sin levantar un servidor.
  • Google BigQuery (capa gratuita): 1 TB de consultas al mes sin coste. Tiene datasets públicos financieros listos para explorar.
  • Metabase Community: herramienta open source para crear dashboards conectados a bases de datos SQL, sin conocimientos de diseño.
  • Orange Data Mining: herramienta visual gratuita para explorar datos y construir flujos de análisis sin código.

📖 Lecturas y formación continua

  • Storytelling with Data (Cole Nussbaumer Knaflic): el libro de referencia para comunicar datos financieros de forma clara y honesta.
  • towardsdatascience.com: artículos técnicos accesibles sobre análisis de datos, ML aplicado a finanzas y buenas prácticas.
  • kdnuggets.com: noticias, tutoriales y recursos sobre Big Data, IA y analítica de negocio.
  • Data Elixir (newsletter semanal): resumen de los mejores artículos de datos de la semana, con casos de uso reales.

👥 Comunidades donde seguir aprendiendo

  • r/datascience y r/analytics en Reddit: preguntas técnicas, debates sobre metodología y casos de uso reales en sector financiero.
  • r/dataisbeautiful: inspiración para visualizaciones efectivas de datos económicos y financieros.
  • Kaggle Discussions: foros específicos por dataset donde otros analistas comparten enfoques y errores en proyectos similares al tuyo.

Preguntas frecuentes

📰Blog del curso

Artículos publicados sobre BIG DATA en sector financiero

10 oct 2025 Big Data y Finanzas: la nueva era del análisis inteligente de datos

Big Data en el sector financiero

Por Ana María González

Big Data y Finanzas: la nueva era del análisis inteligente de datos

En 2025, el uso del Big Data se ha consolidado como una herramienta esencial en el sector financiero. Las entidades bancarias y las fintech recurren cada vez más al análisis masivo de datos para comprender mejor el comportamiento de sus clientes, anticipar riesgos y fortalecer la seguridad operativa. Esta evolución no solo redefine los modelos de negocio, sino que también exige una nueva generación de profesionales especializados en el tratamiento y gestión de datos financieros.

Gracias a la inteligencia artificial y al machine learning, las instituciones pueden analizar millones de transacciones en tiempo real y detectar patrones que antes pasaban desapercibidos. Esto permite prevenir fraudes, evaluar la calidad crediticia de los clientes y ofrecer productos personalizados según su perfil financiero. La capacidad predictiva del Big Data se está convirtiendo en una de las principales ventajas competitivas del sector.

En España, bancos como BBVA y CaixaBank ya emplean modelos basados en analítica avanzada para optimizar la gestión del riesgo y la eficiencia de sus operaciones. Estas herramientas permiten segmentar a los clientes en tiempo real y adaptar las estrategias comerciales a sus necesidades, reforzando la confianza y la fidelización. Además, el uso responsable de los datos se alinea con las exigencias de la normativa europea en materia de privacidad y transparencia.

La expansión del Big Data financiero también plantea nuevos desafíos: la gestión ética de la información, la protección de datos personales y la necesidad de perfiles capaces de interpretar resultados complejos. En este contexto, la formación en análisis de datos financieros y tecnologías predictivas se convierte en un eje clave para impulsar una banca más segura, eficiente y centrada en las personas.

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