Edit Template
Formación Data para empresas en seis áreas: cultura del dato, plataformas cloud, Business Intelligence, Analytics, inteligencia artificial y calidad del dato. Tus profesionales trabajan con las herramientas reales del mercado (Google Cloud, SQL, Python, Power BI) sobre casos de negocio y datos reales, no sobre teoría.
Tu organización elige qué competencias reforzar y construimos el itinerario de aprendizaje por perfil, de una base común para toda la empresa a la especialización técnica. Bonificable mediante FUNDAE.
6 áreas de formación · 20–35 h por módulo · Perfiles técnicos + negocio · Casos reales · FUNDAE
Cada problema tiene un área de formación que lo resuelve.
Falta una cultura común y un lenguaje compartido.
Arquitectura y costes sin criterio técnico.
Mucho reporting y poca decisión; la misma KPI con dos valores según quién la mire.
Falta nivel real de SQL, Python y analítica aplicada.
Experimentos que no llegan a producción ni a un caso real.
Los errores aparecen cuando ya están en un informe.
Nadie pide presupuesto para un curso citando el coste de no hacerlo, y en la mayoría de las empresas es la cifra más grande.
Se paga en licencias que no se aprovechan. Una plataforma de business intelligence contratada para toda la empresa y usada por cuatro personas. Un almacén en la nube facturando consultas mal escritas mes tras mes.
Se paga en tiempo de los perfiles buenos. Cuando solo una persona domina las herramientas, todo pasa por ella y se convierte en cuello de botella.
Se paga en decisiones tomadas a ciegas. Un comité que discute qué cifra es la correcta en lugar de qué hacer con ella.
Y se paga en proyectos que se reinician. Modelos que nadie mantiene, análisis que no se pueden reproducir e iniciativas de IA que mueren en la prueba de concepto.
Frente a eso, un itinerario por perfiles es modesto y medible: entre 20 y 35 horas por área, práctica sobre vuestros propios casos y un entregable al final de cada módulo.
Es la situación más habitual: hay presupuesto aprobado, hay interés y nadie sabe por dónde empezar. Antes de contratar nada, merece la pena mirar tres cosas. De ahí sale un plan: qué aprende cada grupo, en qué orden y con qué práctica asociada.
No lo que pone en el CV, sino lo que se demuestra. Hacemos ese diagnóstico contigo, perfil a perfil, y sale un mapa de competencias con huecos concretos.
Reducir el coste de la plataforma, montar cuadros de mando que alguien use, sostener un modelo en producción o dejar de discutir cifras en cada comité: cada objetivo pide técnicas y perfiles distintos.
Si marketing, ventas u operaciones no entienden el resultado, el trabajo no llega a ninguna decisión. Por eso el itinerario suele incluir cultura del dato y business intelligence, además de la parte avanzada.
Seis áreas independientes y combinables, de 20 a 35 horas cada una.
Ecosistema de datos y arquitecturas modernas (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh), flujos ETL/ELT, Big Data, gobernanza, roles Data y cultura del dato con casos sectoriales. Abierto a todos los perfiles de la empresa, técnicos y de negocio, sin conocimientos previos: es la base que alinea la información y el vocabulario de toda la organización.
Google Cloud Platform y sus servicios Data: BigQuery, Cloud Storage, Dataflow y Pub/Sub, arquitectura Lakehouse, IAM, seguridad, gobierno cloud y control de costes. Para Data Engineers, Arquitectos de Datos y DevOps. Hands-on labs en GCP sobre sandbox real de cliente.
Power BI como herramienta central (modelo de datos, DAX avanzado, gobierno y publicación) con el panorama de Tableau, Looker y QlikSense. Diseño de cuadros de mando orientados a la decisión. Para Analistas de Negocio, BI Developers y Product Managers. Incluye proyecto real de dashboard.
SQL avanzado, Python para análisis de datos con pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn, estadística aplicada, modelado predictivo y Machine Learning, y storytelling con datos. Labs de código sobre casos reales. Para Data Analysts, perfiles de Data Science junior/mid e ingenieros.
Fundamentos de LLM y modelos generativos, prompt engineering, fine-tuning con datos propios, RAG y construcción de agentes con LangChain, CrewAI y AutoGen, más IA responsable: sesgos, privacidad y cumplimiento. Para perfiles técnicos avanzados. Incluye proyecto de agente en producción.
Dimensiones de calidad del dato, Google DataPlex como laboratorio, testing de pipelines con dbt y Great Expectations, contratos de datos, linaje y trazabilidad, DAMA-DMBOK e ISO 8000. Para Data Engineers, QA Engineers y responsables de Gobierno del Dato, con auditoría sobre un pipeline real.
Silos de datos, KPIs contradictorios, costes cloud descontrolados, dashboards que nadie consulta, análisis sin reproducibilidad, modelos sin impacto en el negocio, IA sin ROI, datos erróneos en producción… y cierra con un entregable: arquitectura, dashboard, análisis, agente o auditoría. No con un examen.
Lenguajes y software estándar del mercado, no una plataforma propietaria: las habilidades que adquieren tus equipos son trasladables a vuestro stack desde el día siguiente.
El objetivo no es enseñar software, sino conectar datos → análisis → interpretación → decisión. Esa cadena se rompe en casi todas las empresas: hay información, herramientas y analítica, pero el hallazgo no llega a quien decide en un formato utilizable.
Por eso cada módulo trabaja la lectura de negocio junto a la parte técnica. Las competencias Data se aplican a ventas (conversión, previsión de demanda, elasticidad), a marketing (atribución y retorno de campañas), a operaciones, producto, logística y finanzas. El análisis debe terminar en una recomendación que se pueda defender delante del comité.
Si estás comparando cursos, un máster de empresa, un bootcamp o una suscripción online, la diferencia está en el punto de partida: aquí se aprende sobre vuestros propios datos. No se compra un programa cerrado: se define un itinerario según perfiles, competencias actuales, herramientas de vuestro stack y objetivos de la compañía.
Negocio: Analistas de Negocio, Product Managers y responsables funcionales: cultura del dato, criterio analítico y visualización, sin programación.
Tecnología: DevOps, ingeniería, QA y equipos de IA: pipelines, calidad, gobierno, agentes y producción.
Los programas de TecData pueden bonificarse con el crédito de formación de FUNDAE. La tramitación la hace tu empresa, su gestoría o una entidad organizadora, y nosotros facilitamos toda la documentación: programa y contenidos, control de asistencia, diplomas o certificados para los participantes, fechas, horario, lugar y formadores, factura desglosada y apoyo durante el proceso. Es la vía habitual para aprovechar al máximo el presupuesto del ejercicio.
El mercado etiqueta lo mismo de diez maneras (analítica avanzada, business intelligence, big data, data science, machine learning) y esas etiquetas no dicen nada del nivel. Estas preguntas sí.
Un programa de matrícula individual obliga a bajar el nivel y a usar ejercicios genéricos. Si el grupo es tu equipo, el caso de trabajo puede ser el vuestro desde el primer día.
Un máster ocupa un curso académico; un bootcamp, semanas a jornada casi completa. Nuestros módulos van de 20 a 35 horas, pensados para gente que sigue trabajando.
Pregunta siempre por el entregable: una arquitectura, un cuadro de mando, un análisis defendido o una auditoría del dato.
En un curso abierto, se aburren; en un itinerario por niveles, entran por el módulo avanzado mientras el resto refuerza la base.
No es lo mismo un temario cerrado que una sesión que se adapta a vuestro sector y a vuestros procesos. Pide ejemplos concretos del mundo en el que operáis.
Consulta el próximo inicio, la modalidad, las condiciones y la forma de pago. Y ten en cuenta el crédito de FUNDAE: bien planificado, cubre buena parte del coste.
Un único PDF con las seis áreas, sus contenidos detallados, duración, perfiles objetivo, herramientas, metodología y evaluación, además de la información sobre bonificación.
Dinos perfiles, número de participantes y objetivo, y te preparamos una propuesta con las áreas y niveles que encajan.
Depende del programa y de la convocatoria. Algunos módulos combinan sesiones en vivo y asíncronas, y el resto se acuerda con vuestro calendario. Consúltalo junto al precio y la forma de pago: la modalidad se define con cada cliente.
No. La propuesta está orientada a empresas y a los profesionales de sus equipos, con casos reales y un aprendizaje medido por lo que el equipo entrega. No es un curso con matrícula individual ni una titulación académica: es formación corporativa.
Sí, seis áreas independientes y combinables: Fundamentos Data y cultura del dato, Plataformas Data en Google Cloud, Visualización y Business Intelligence con Power BI, Analytics con SQL y Python, IA & Agentes, y QA del Dato y su calidad. De 20 a 35 horas cada una.
Sí. La tramitación la hace tu empresa, su gestoría o una entidad organizadora, y nosotros facilitamos toda la documentación: programa, asistencia, diplomas y factura desglosada.
Curso IA para empresas — Formación en Inteligencia Artificial aplicada. Ver formación →
Curso SAP para empresas — Formación SAP S/4HANA in-company. Ver formación →
Cursos de Data para particulares — Módulos en convocatoria abierta. Ver formación →
