Formación bonificada para empresas

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Curso online de BIG DATA en sector turístico 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 turístico

El turismo aporta el 13,1% del PIB español en 2025 con 97 millones de llegadas internacionales y 135.000 millones de euros de gasto récord

97 M
llegadas de turistas internacionales a España en 2025, segunda potencia mundial (CaixaBank Research, Turismo 2026)
13,1%
peso del PIB turístico sobre el PIB español en 2025, frente al 12,6% de 2019 (CaixaBank Research)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
38%
aumento en ocupacion hotelera con predicciones basadas en Big Data
Fuente: Exceltur · 2024
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de BIG DATA en sector turístico 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.
empresas de cursos bonificados

Objetivos

  • Aplicar Big Data para analizar volumenes masivos de informacion y mejorar planificacion de servicios turisticos
  • Desarrollar competencias en prediccion de demanda y comportamiento de clientes para optimizar precios dinamicamente
  • Utilizar modelos predictivos para anticipar preferencias y personalizar experiencias de viajeros en tiempo real
  • Gestionar datos de reservas, redes sociales y valoraciones para segmentar audiencias y disenar campanas efectivas
  • Identificar patrones de consumo para incrementar ocupacion, ingresos y satisfaccion del cliente en establecimientos hoteleros


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 turístico es el siguiente:

BIG DATA

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 QUE ES TAN IMPORTANTE EL BIG DATA

3.2 CÓMO DESARROLLAR UN PRODUCTO USANDO BIG DATA

3.3 COMO 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 COMO 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 QUE 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

0 BIG DATA en sector turísticos

1 Resultados de la gestión de Big Data en el Sector Turístico

1.1 Beneficios

2 Herramientas en el Sector Turístico para gestionar el Big Data

2.1 Técnicas para la analítica Big Data

3 Proyecto de introducción en Las Pymes

3.1 Introducción en las pymes

3.2 Aplicaciones y herramientas para gestionar los datos obtenidos

3.3 Cuestionario: Cuestionario final


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • Navegador web actualizado (Chrome, Firefox, Edge) — suficiente para la mayoría del curso.
  • Google Colab (gratis, sin instalación) para ejemplos con Python y pandas si el curso los incluye.
  • DuckDB (gratis, descarga directa) para explorar consultas SQL analíticas en local sin configurar servidor.
  • Databricks Community Edition (gratis) si quieres practicar con Spark de forma guiada.
  • Power BI Desktop (gratis para Windows) o Metabase (gratis, open source) para visualizar datos turísticos.

?️ Hardware

  • PC o portátil de los últimos 6 años con 4 GB de RAM — es suficiente para un curso introductorio.
  • Con 8 GB de RAM podrás ejecutar ejemplos locales con mayor comodidad, pero no es obligatorio.
  • No necesitas GPU, SSD obligatorio ni hardware especial.

🔑 Cuentas necesarias

  • Cuenta Google gratuita para usar Google Colab y Google Sheets.
  • Cuenta en Databricks Community Edition (gratis, registro con email).
  • Cuenta en Kaggle (gratis) para descargar datasets de práctica.

📚 Conocimientos previos

  • Saber usar Excel o Google Sheets a nivel básico (filtros, fórmulas simples).
  • Entender qué es una base de datos aunque sea de oídas.
  • No necesitas saber programar, ni estadística avanzada, ni haber trabajado con datos antes.

Este curso tiene un enfoque conceptual y aplicado al turismo. Estos son los proyectos prácticos representativos que puedes desarrollar o adaptar a tu contexto real:

  1. Análisis de reseñas de hotel con datos públicos — Descarga valoraciones de TripAdvisor o Booking desde Kaggle y clasifica sentimientos positivos y negativos para identificar qué aspectos mejorar. Caso de uso: director de hotel que quiere priorizar inversiones en mejora de servicio.
  2. Dashboard de ocupación hotelera con Power BI Desktop — Carga un dataset CSV de reservas ficticias, crea métricas de ocupación por temporada y visualiza tendencias mensuales. Caso de uso: responsable de revenue management que necesita informes semanales automatizados.
  3. Segmentación de clientes por perfil de viaje — Usando Google Colab y pandas, agrupa viajeros por variables como destino, duración, gasto medio y canal de reserva. Caso de uso: equipo de marketing que quiere personalizar campañas de email por segmento.
  4. Predicción de demanda turística con datos del INE — Descarga estadísticas de ocupación hotelera del INE.es y analiza patrones estacionales para anticipar picos de demanda. Caso de uso: pyme turística que planifica contrataciones de personal con antelación.
  5. Mapa de fuentes de datos para una estrategia Big Data turística — Diseña un documento que identifique qué datos recoge tu empresa (reservas, redes sociales, encuestas), cómo se almacenan y qué preguntas de negocio puedes responder con ellos. Caso de uso: consultor que presenta una hoja de ruta Big Data a un cliente hotelero.
¿Estás listo para este curso de Big Data en turismo?
5 preguntas rápidas para saber si tu punto de partida encaja con el nivel del curso. No se trata de aprobar, sino de llegar bien orientado.
1 Cuando hablamos de las '3 V' del Big Data, ¿a qué nos referimos?
2 En un hotel, ¿qué tipo de dato sería 'no estructurado'?
3 ¿Qué diferencia hay entre datos de tipo OLTP y datos de tipo OLAP?
4 Si tienes datos de ocupación hotelera de los últimos 5 años, ¿qué herramienta usarías para detectar tendencias estacionales?
5 ¿Qué significa 'pricing dinámico' en el contexto hotelero?

Estos son los errores más frecuentes al iniciarse en Big Data aplicado al turismo. Reconocerlos antes de empezar te ahorra horas de frustración.

  • Confundir volumen con valor: tener millones de registros de reservas no sirve de nada si no sabes qué pregunta de negocio quieres responder. Antes de analizar, define la pregunta.
  • Tratar fechas como texto: importar columnas de fecha como cadena de caracteres ("15/03/2024") impide calcular diferencias, estacionalidad o tendencias. Convierte siempre al tipo fecha correcto.
  • Métricas ambiguas en dashboards turísticos: "visitas" puede significar sesiones web, turistas llegados o pernoctaciones. Define cada métrica con su fórmula exacta antes de construir el informe.
  • Dashboards sobrecargados: un panel con 20 KPIs no ayuda a tomar decisiones. Limita cada dashboard a 5-7 indicadores clave según el rol del usuario (revenue manager, director de marketing, recepción).
  • No documentar el origen de los datos: si mezclas datos del PMS del hotel, de Booking y de Google Analytics sin anotar la fuente y fecha de extracción, en tres meses no sabrás qué significa cada columna.
  • Visualizaciones engañosas: usar gráficos de tarta con más de 5 segmentos, ejes Y que no empiezan en cero o gráficos 3D distorsiona la percepción de los datos y lleva a decisiones erróneas.
  • Confundir correlación con causalidad: que la ocupación suba cuando hay sol no significa que el sol cause las reservas. Analiza el contexto antes de sacar conclusiones de negocio.
  • Ignorar los datos no estructurados del sector: las reseñas en Google, los comentarios en redes sociales y las quejas en TripAdvisor contienen información de valor que no aparece en el PMS. Integrarlos marca la diferencia.
  • No versionar ni guardar los scripts de análisis: si transformas datos manualmente sin registrar los pasos, cualquier actualización del dataset te obliga a empezar desde cero.
  • Usar SELECT * en consultas sobre grandes volúmenes: en entornos Big Data, traer todas las columnas de una tabla enorme consume recursos innecesarios. Selecciona solo las columnas que necesitas.

Recursos gratuitos y comunidades para que vayas más allá del curso y sigas aprendiendo sobre Big Data aplicado al turismo.

📊 Datasets gratuitos para practicar

  • Kaggle.com — Busca «hotel booking demand» o «tourism dataset» para encontrar datasets reales listos para analizar.
  • INE.es — Encuesta de Ocupación Hotelera (EOH) con datos históricos de pernoctaciones, viajeros y ocupación por provincia.
  • Eurostat — Estadísticas de turismo europeo comparables entre países, descargables en CSV.
  • Instituto de Turismo de España (Turespaña) — Estadísticas de Frontur y Egatur sobre turismo receptor y gasto turístico.

?️ Herramientas gratuitas complementarias

  • Google Colab — Ejecuta Python con pandas y matplotlib directamente en el navegador, sin instalar nada.
  • DuckDB — Motor SQL ultrarrápido para analizar archivos CSV y Parquet en local sin montar ningún servidor.
  • Power BI Desktop (solo Windows, gratuito) — Crea dashboards de ocupación y revenue con conexión directa a Excel o CSV.
  • Metabase — Alternativa open source a Power BI, funciona en navegador y permite compartir dashboards sin licencia.
  • Observable (observablehq.com) — Cuadernos interactivos para visualización de datos en el navegador, con plantillas de turismo.

📖 Lecturas recomendadas

  • Storytelling with Data (Cole Nussbaumer Knaflic) — El libro de referencia para aprender a comunicar datos sin engañar con gráficos.
  • towardsdatascience.com — Artículos prácticos sobre pandas, visualización y casos de uso en distintos sectores.
  • kdnuggets.com — Noticias, tutoriales y recursos sobre Big Data, machine learning y análisis de datos.

👥 Comunidades donde seguir aprendiendo

  • r/dataisbeautiful — Visualizaciones de datos comentadas por la comunidad, ideal para inspirarse y aprender buenas prácticas.
  • r/analytics — Preguntas y discusiones sobre análisis de datos aplicados a negocio.
  • r/datascience — Comunidad técnica sobre ciencia de datos, con recursos y debates sobre herramientas Big Data.

Preguntas frecuentes

📰Blog del curso

Artículos publicados sobre BIG DATA en sector turístico

10 oct 2025 Big Data en Turismo: Transformando la Experiencia del Viajero y la Gestión de Destinos

Big Data en Turismo

Por Ana Maria Gonzalez

Big Data en Turismo: Transformando la Experiencia del Viajero y la Gestión de Destinos

El Big Data se ha convertido en un factor clave para la innovación en el sector turístico. La capacidad de analizar grandes volúmenes de información procedente de reservas, redes sociales, dispositivos móviles y sensores permite a hoteles, agencias y destinos anticipar la demanda y mejorar la planificación de servicios. Esta tendencia creciente en 2025 está revolucionando la forma de gestionar el turismo de manera más eficiente y personalizada.

Herramientas de análisis de datos y visualización de información como Hadoop, Spark y Tableau permiten detectar patrones de comportamiento, preferencias de los clientes y tendencias emergentes. Esto facilita la toma de decisiones estratégicas, desde la gestión de tarifas dinámicas hasta el diseño de campañas de marketing digital más efectivas y segmentadas.

En la práctica, los destinos turísticos pueden utilizar Big Data para anticipar flujos de visitantes y optimizar recursos, mientras que las agencias de viajes pueden personalizar ofertas y servicios según el perfil del viajero. Estas aplicaciones contribuyen a mejorar la eficiencia operativa y a incrementar la satisfacción del cliente, generando experiencias más memorables.

Además, el Big Data turístico abre nuevas oportunidades para innovar en productos y servicios, identificar nichos de mercado y ofrecer soluciones adaptadas a las necesidades individuales. La combinación de análisis en tiempo real, herramientas de gestión de datos y técnicas de predictive analytics está marcando la diferencia en la competitividad y sostenibilidad de las empresas del sector en toda España.

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📰 Blog del curso


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