Curso online de Analítica de Big Data con convenio de prácticas
El curso de Analítica de Big Data enseña a plantear preguntas de negocio sobre datos. Recorre consultas SQL, modelado y gráficos con Python. También cubre arquitecturas warehouse, lake y lakehouse, procesos ETL/ELT, copilotos de IA, RGPD y EU AI Act, y embudos de conversión. Está pensado para quienes empiezan como analistas junior. Son 180 días 100 % online, con convenio de prácticas incluido, por 200 €.
- 180 días de acceso
- 100 % online, a tu ritmo
- Nivel: inicial · No se requiere experiencia previa
- Evaluación: 10 tests (50 preguntas) y proyecto final
- Convenio de prácticas incluido
- Certificado con código QR verificable
- Idiomas: Español, Inglés, Francés
- Precio: 200 €
Para quién es
- Personas que quieren iniciarse como analistas de datos junior
- Perfiles de negocio o marketing que necesitan interpretar datos y embudos de conversión
- Quienes buscan prácticas en analítica en banca, retail o turismo
- Estudiantes que necesitan un portfolio de proyectos para sus primeras candidaturas
¿Qué necesitas para empezar?
Conocimientos previos
- No se necesitan conocimientos previos de analítica ni de programación
- El tema de SQL se trabaja razonando las consultas, sin escribir código
- Conviene manejar con soltura porcentajes y operaciones básicas
Programas y equipo
- Ordenador con conexión a internet
- Una hoja de cálculo para seguir los ejemplos de tablas y gráficos
- El curso no incluye licencias de software
Qué sabrás hacer
- Identificar si una pregunta de negocio pide analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva o prescriptiva
- Situar un proyecto en su fase del ciclo de vida, desde la decisión inicial hasta la acción
- Razonar qué consulta SQL responde a una pregunta y por qué conviene separar los datos en tablas relacionadas
- Elegir el tipo de gráfico adecuado y justificar por qué una tarta o un gráfico sobrecargado sería peor
- Distinguir cuándo encaja un data warehouse, un data lake o un lakehouse según el tipo de dato
- Rastrear el recorrido de un dato con ETL/ELT y linaje para localizar errores de calidad
- Construir un embudo de conversión, calcular la etapa con más fuga y proponer la palanca adecuada
- Valorar si un conjunto de datos sigue siendo personal según el RGPD antes de compartirlo
Habilidades que trabajarás
- SQL
- Modelado de datos
- Python
- Visualización de datos
- Warehouse, lake y lakehouse
- ETL/ELT
- Calidad y linaje de datos
- Text-to-SQL
- RGPD y EU AI Act
- Embudo de conversión
Programa
- Fundamentos de la analítica de datos y su ciclo de vida — Tipos de pregunta analítica (qué pasó, por qué, qué pasará, qué hacer) y fases del proceso, desde el planteamiento hasta la acción.
- SQL y modelado de datos — Razonar qué pedir a una base de datos y por qué un modelo con tablas relacionadas es más robusto que una tabla única.
- Python y visualización de datos — Elegir el gráfico que responde a cada pregunta, evitar tartas y adornos que ocultan el mensaje, y automatizar limpiezas con Python.
- Arquitecturas modernas: warehouse, lake y lakehouse — Criterios para decidir dónde se guarda cada dato, como ventas, lecturas de sensores o vídeo, y cómo afecta a la consulta.
- Ingeniería de datos básica: ETL/ELT, calidad y linaje — Recorrido del dato desde su origen hasta el informe, con controles de calidad y linaje para explicar cifras que no cuadran.
- IA generativa aplicada a la analítica: copilots y text-to-SQL — Uso de asistentes que traducen preguntas en lenguaje natural a consultas, y revisión crítica de sus respuestas antes de darlas por buenas.
- Gobernanza y cumplimiento: RGPD, AEPD y EU AI Act — Cuándo un dato sigue siendo personal aunque se quiten nombre o DNI, base legal, Esquema Nacional de Seguridad y obligaciones del EU AI Act.
- Analítica de comportamiento y marketing analytics — Embudos de conversión por etapas, retención y valor de vida del cliente (CLV), y diferencias con el BI tradicional.
- Casos sectoriales en España: banca, retail y turismo — Aplicación del marco de tipos de analítica a preguntas reales de tres sectores con mucha contratación junior en España.
- Mercado laboral y portfolio del analista junior — Qué piden las ofertas de analista junior en España en 2026 y cómo convertir lo aprendido en un portfolio legible.
Convenio de prácticas
Con esta formación, un estudiante en prácticas puede colaborar en un departamento de datos, BI o marketing digital. Puede preparar consultas y paneles de ventas, revisar la calidad de los datos de un informe o analizar embudos de conversión y retención. También puede apoyar la revisión de envíos de datos según el RGPD, sobre todo en empresas de banca, retail o turismo.
Las prácticas pueden hacerse a la vez que el curso, dentro de los 180 días de acceso.
Preguntas frecuentes
¿Para qué puesto me prepara este curso?
El curso de Analítica de Big Data se orienta al perfil de analista de datos junior. Ese perfil traduce preguntas de negocio en consultas, gráficos y conclusiones. El último tema analiza qué piden las ofertas de 2026 en España, como SQL, Python, Power BI y experiencia con AWS o Snowflake. También enseña a construir un portfolio de proyectos, porque las empresas valoran ver trabajo real además del diploma.
¿Tengo que saber programar para trabajar en analítica de datos?
No para empezar. En el tema de SQL se aprende a razonar qué pedirle a una base de datos sin escribir código. El curso también corrige la idea de que Python es solo para programadores. Para un analista de negocio, Python sirve para automatizar tareas repetitivas de limpieza y transformación que una hoja de cálculo no soporta cuando el volumen de datos crece.
¿Qué herramientas, métodos y normas se tratan?
El curso trata consultas SQL y modelado relacional, visualización con Python y arquitecturas data warehouse, data lake y lakehouse. Incluye procesos ETL/ELT con control de calidad y linaje, y copilotos de IA con text-to-SQL. En marketing, trabaja embudos de conversión y valor de vida del cliente (CLV). En gobernanza, estudia el RGPD, el papel de la AEPD, el EU AI Act y el Esquema Nacional de Seguridad.
¿Qué podría hacer en las prácticas y quién busca la empresa?
La empresa la aportas tú. La escuela emite el convenio y su anexo, y la empresa los firma electrónicamente, normalmente en uno o dos días laborables. En las prácticas puedes apoyar a un equipo de datos o de marketing. Por ejemplo, puedes extraer cifras de ventas por tienda, revisar por qué un informe no cuadra con contabilidad o analizar en qué etapa de un embudo se pierden clientes.
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Contenido actualizado: 07/10/2026