Formación bonificada para empresas

Diploma emitido por FUNDAE


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Curso online de Big Data para PYMES 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 para PYMES

El 21,1% de las empresas españolas usa IA sobre sus datos y el 44,3% paga por Cloud Computing en 2025

21,1%
empresas españolas de 10+ empleados que ya usan IA sobre datos en T1 2025, +8,7 pp vs. 2024 (INE)
44,3%
empresas con servicios Cloud Computing de pago, base operativa habitual del Big Data moderno (INE TIC T1 2025)

El curso

📊 ¿Por qué este curso?
65%
de PYMES españolas incrementan rentabilidad con análisis de Big Data
Fuente: ONTSI · 2023
Plan de Igualdad Empresas Duración
La duración del curso de Big Data para PYMES es de 60 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

  • Comprensión práctica del Big Data - Aprende a recopilar, organizar y analizar grandes volúmenes de información relevante para tu empresa.
  • Toma de decisiones basada en datos - Desarrolla la capacidad de interpretar resultados y crear estrategias empresariales más precisas y efectivas.
  • Optimización de procesos y competitividad - Utiliza herramientas y técnicas de Big Data para mejorar la eficiencia operativa y reducir costes.

Una empresa de logística en Valencia aplicó análisis de datos para identificar rutas de reparto más rentables y prever picos de demanda. Gracias a ello, logró una reducción del 25% en costes de transporte y una mejora notable en los tiempos de entrega, aumentando la satisfacción de sus clientes.



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 para PYMES es el siguiente:

1 Introducción al Big Data

1.1 Definición y conceptos clave

1.2 Importancia del Big Data en el mundo actual

1.3 Beneficios del Big Data para las PYMES

1.4 Cuestionario: Introducción a Big Data

2 Fundamentos de Datos

2.1 Tipos de datos estructurados vs no estructurados

2.2 Bases de datos tradicionales vs Big Data

2.3 Introducción a la gestión de datos

2.4 Cuestionario: Fundamentos de datos

3 Tecnologías de Big Data

3.1 Panorama general de las tecnologías

3.2 Hadoop y sus componentes fundamentales

3.3 Bases de datos NoSQL

3.4 Cuestionario: Tecnologías de Big Data

4 Análisis de Datos para PYMES

4.1 Herramientas analíticas básicas

4.2 Interpretación de datos para la toma de decisiones

4.3 Casos de estudio relevantes

4.4 Cuestionario: Análisis de datos para Pymes

5 Big Data y la Nube

5.1 Introducción a los servicios en la nube

5.2 Ventajas de la nube para el almacenamiento de Big Data

5.3 Proveedores de servicios en la nube populares

5.4 Cuestionario: Big Data y la nube

6 Seguridad en Big Data

6.1 Principios básicos de la seguridad de datos

6.2 Mejores prácticas para la protección de datos

6.3 Legislación y normativas relevantes

6.4 Cuestionario: Seguridad de datos

7 Implementación de Big Data en PYMES

7.1 Pasos para la implementación

7.2 Desafíos comunes y como superarlos

7.3 Estrategias para una integración exitosa

7.4 Cuestionario: Implementación de Big Data en Pymes

8 Casos prácticos y aplicaciones

8.1 Ejemplos reales de uso de Big Data en PYMES

8.2 Análisis de éxito y fracaso

8.3 Cuestionario: Seguridad de datos

9 Futuro del Big Data

9.1 Tendencias emergentes

9.2 Big Data y la inteligencia artificial

9.3 Preparándose para el futuro del mercado

9.4 Cuestionario: Cuestionario final

10 Conclusión

10.1 Resumen del curso

10.2 Cuestionario: Cuestionario final


Todo lo que necesitas saber antes de empezar

Información práctica — pulsa cada sección para desplegarla

💻 Software

  • Navegador web actualizado (Chrome, Firefox o Edge): es suficiente para acceder a herramientas online como Google Looker Studio, Power BI en la nube o Tableau Public.
  • Google Looker Studio — gratuito con cuenta Google. Úsalo para practicar visualización de datos sin instalar nada.
  • Microsoft Power BI Desktop — versión gratuita disponible para Windows. Cubre el 100% de lo que necesitas en este curso.
  • Cuenta gratuita en Google Cloud o AWS Free Tier para explorar servicios de Big Data en la nube (BigQuery, S3). Los niveles gratuitos son suficientes para los ejercicios del curso.
  • Hoja de cálculo: Google Sheets (gratuito) o LibreOffice Calc (gratuito) funcionan perfectamente como punto de partida.

?️ Hardware

  • PC o portátil de los últimos 5-6 años con 4 GB de RAM (8 GB recomendados si instalas Power BI Desktop).
  • Sistema operativo: Windows 10/11, macOS o Linux. No hay dependencia de plataforma para la mayoría de herramientas.
  • Conexión a internet estable — la mayoría de herramientas funcionan en la nube.

🔑 Cuentas necesarias

  • Cuenta Google (gratuita) — da acceso a Looker Studio, BigQuery sandbox y Google Sheets.
  • Cuenta Microsoft gratuita — para Power BI Desktop y OneDrive.
  • Cuenta en Kaggle.com (gratuita) — repositorio de datasets reales para practicar.

📚 Conocimientos previos

  • Saber usar Excel o Google Sheets a nivel básico (filtros, fórmulas simples).
  • Nociones básicas de navegación web y uso de servicios en la nube.
  • No se requiere saber programar ni conocer SQL. El curso es conceptual y orientado a gestión.

Cada proyecto replica una situación real que puede darse en una PYME española. Los trabajas con datos reales descargables de fuentes públicas y herramientas gratuitas.

  1. Dashboard de ventas para una tienda online — Importas un dataset de ventas (disponible en Kaggle) a Google Looker Studio y creas un cuadro de mandos con tendencias mensuales, producto más vendido y ticket medio. Caso de uso: cualquier PYME con tienda e-commerce que quiera visualizar su rendimiento sin contratar un analista.
  2. Segmentación de clientes con datos estructurados — Usas Google Sheets o Power BI para agrupar clientes por frecuencia de compra, importe y zona geográfica. Caso de uso: empresa de distribución que quiere personalizar ofertas según perfil de cliente.
  3. Análisis de rutas y costes logísticos — Partiendo de datos de entregas en CSV, identificas las rutas con mayor coste por kilómetro y las que acumulan más retrasos. Caso de uso: PYME de transporte o mensajería que busca reducir gastos operativos.
  4. Exploración de datos no estructurados: reseñas de clientes — Cargas reseñas de Google My Business en una hoja de cálculo, clasificas sentimientos de forma manual y con ayuda de herramientas gratuitas de IA. Caso de uso: negocio local que quiere entender qué valoran o critican sus clientes.
  5. Propuesta de arquitectura cloud para una PYME — Comparas las opciones gratuitas de AWS, Google Cloud y Azure para almacenar y procesar datos, y redactas un informe de recomendación. Caso de uso: responsable de TI que debe justificar ante dirección qué proveedor cloud elegir y por qué.
¿Estás listo para este curso de Big Data para PYMES?
Cinco preguntas rápidas para saber si tu punto de partida encaja con el nivel del curso. No hace falta acertar todo: el objetivo es que llegues con las expectativas bien calibradas.
1 Cuando escuchas «Big Data», ¿qué asocias con ese término?
2 ¿Sabes qué diferencia hay entre datos estructurados y no estructurados?
3 ¿Has utilizado alguna vez una herramienta de visualización de datos como Power BI, Tableau o Google Looker Studio?
4 ¿Qué es Hadoop en el contexto del Big Data?
5 Una PYME quiere mejorar sus decisiones de compra usando sus propios datos históricos de ventas. ¿Por dónde empezarías?

Estos son los tropiezos más frecuentes al acercarse al Big Data desde una PYME, tanto en la comprensión conceptual como en la aplicación práctica.

  • Confundir «muchos datos» con «Big Data» — Un Excel con 50.000 filas no es Big Data. El término implica volumen, variedad y velocidad que desbordan las herramientas tradicionales. Empezar con esta confusión lleva a soluciones sobredimensionadas o a frustrarse porque «no hay suficientes datos».
  • Querer implementar Hadoop o Spark en una PYME pequeña — Estas tecnologías están diseñadas para entornos con cientos de servidores. Una PYME con menos de 50 empleados casi siempre resuelve sus necesidades analíticas con Power BI, Google Looker Studio o BigQuery. Elegir la herramienta equivocada dispara el coste y la complejidad.
  • No limpiar los datos antes de analizarlos — Analizar datos con duplicados, campos vacíos o formatos inconsistentes produce conclusiones incorrectas. La limpieza de datos suele ocupar el 60-70% del tiempo real de un proyecto de análisis.
  • Tomar decisiones sobre una sola métrica — Ver que las ventas suben un 10% no dice nada si no cruzas ese dato con margen, devoluciones o estacionalidad. El análisis aislado de indicadores lleva a conclusiones parciales o engañosas.
  • Ignorar el cumplimiento del RGPD al recopilar datos — En España, almacenar y analizar datos de clientes sin base legal, sin política de privacidad o sin medidas de seguridad adecuadas puede derivar en sanciones. La normativa aplica desde el primer dato que recopilas.
  • Asumir que la nube es siempre la solución más barata — Los servicios cloud tienen costes variables que se disparan si no controlas el volumen de datos procesados o el número de consultas. Calcula siempre el coste estimado antes de escalar.
  • Mezclar el rol de «analista» con el de «tomador de decisiones» — El análisis de datos da información; las decisiones las toman las personas con contexto de negocio. Automatizar decisiones sin revisión humana en una PYME suele ser prematuro y arriesgado.
  • No documentar el origen y transformaciones de los datos — Si en seis meses no recuerdas de dónde vienen los datos ni qué filtros aplicaste, los resultados dejan de ser reproducibles y fiables. Documenta cada paso desde el principio.

Recursos gratuitos y comunidades reales para acompañar tu aprendizaje durante y después del curso.

?️ Herramientas gratuitas para practicar

  • Google Looker Studio (lookerstudio.google.com) — crea dashboards conectados a Google Sheets, BigQuery o CSV sin coste.
  • Microsoft Power BI Desktop — descarga gratuita para Windows; ideal para análisis y visualización de datos empresariales.
  • Google BigQuery Sandbox — capa gratuita de BigQuery que permite consultar hasta 1 TB al mes sin tarjeta de crédito.
  • Kaggle (kaggle.com) — miles de datasets reales descargables, notebooks gratuitos y competiciones de datos.
  • DB Browser for SQLite — herramienta gratuita y sencilla para explorar bases de datos relacionales desde tu PC.

📖 Documentación y guías de referencia

  • Google Cloud Skills Boost (cloudskillsboost.google) — laboratorios gratuitos de BigQuery y análisis de datos con créditos de prueba.
  • Microsoft Learn — Power BI (learn.microsoft.com) — ruta de aprendizaje oficial, gratuita y en español.
  • Apache Hadoop Documentation (hadoop.apache.org) — documentación oficial para entender la arquitectura sin coste.

📊 Datos abiertos para practicar

  • datos.gob.es — portal de datos abiertos del Gobierno de España con datasets reales de economía, transporte y demografía.
  • Eurostat (ec.europa.eu/eurostat) — estadísticas oficiales de la UE descargables en CSV y Excel.
  • INE (ine.es) — Instituto Nacional de Estadística, con microdatos de empresas, comercio y mercado laboral.

👥 Comunidades y foros

  • r/datascience y r/BusinessIntelligence en Reddit — discusiones técnicas y de negocio sobre análisis de datos.
  • Stack Overflow (stackoverflow.com) — para resolver dudas concretas sobre SQL, Power BI o herramientas cloud.
  • LinkedIn Groups: «Big Data España» — comunidad hispanohablante con casos de uso y noticias del sector.

⌨️ Atajos y gestos clave en Power BI Desktop

  • Ctrl + Z — deshacer última acción en el editor de consultas.
  • Ctrl + Enter — confirmar una fórmula DAX en la barra de fórmulas.
  • Alt + F4 — cerrar sin guardar cambios no deseados.
  • Vista «Modelo» — accede siempre aquí antes de crear visualizaciones para verificar que las relaciones entre tablas son correctas.

Preguntas frecuentes

📰Blog del curso

Artículos publicados sobre Big Data para PYMES

12 oct 2025 Big Data: la nueva herramienta que impulsa la toma de decisiones en las PYMES

Big Data en PYMES

Por Ana María González

Big Data: la nueva herramienta que impulsa la toma de decisiones en las PYMES

En 2025, el uso del Big Data se consolida como una de las tendencias más relevantes para las pequeñas y medianas empresas. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos empresariales permite anticipar tendencias, conocer mejor al cliente y optimizar los recursos internos. Ya no se trata de una tecnología exclusiva de las grandes corporaciones, sino de una oportunidad real para cualquier PYME que quiera mantenerse competitiva en el mercado digital.

Hoy, herramientas como Google Cloud BigQuery, Power BI o Tableau ofrecen soluciones accesibles para recopilar y visualizar información clave. Estas plataformas facilitan el análisis predictivo y la segmentación de clientes, ayudando a las empresas a tomar decisiones más informadas. Desde la gestión de inventarios hasta el diseño de campañas de marketing digital, el uso estratégico de datos se ha convertido en un factor decisivo para el crecimiento empresarial.

Sin embargo, muchas PYMES aún enfrentan el reto de no saber cómo aprovechar el potencial de los datos que generan a diario. Informes de ventas, métricas de redes sociales o registros de clientes suelen quedar dispersos sin un análisis adecuado. Implementar una cultura de gestión de datos no solo mejora la productividad, sino que también permite detectar patrones, reducir costes y ofrecer servicios más personalizados. En definitiva, los datos se han convertido en el activo más valioso de la empresa moderna.

En España, sectores como el comercio minorista, la logística y los servicios digitales están liderando la adopción del Big Data como estrategia de innovación. Las empresas que integran el análisis de datos en sus decisiones diarias logran una visión más clara de su entorno y pueden anticiparse a los cambios del mercado. En un contexto de alta competencia y transformación digital, el Big Data no es una moda, sino una necesidad para asegurar la sostenibilidad y el crecimiento a largo plazo.

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