¿El curso de Procesado de Datos se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso de Procesado de Datos es bonificable a través de FUNDAE. Las empresas pueden utilizar los créditos disponibles para financiar hasta el 100% del curso, lo que reduce significativamente el coste de inversión en la formación de sus empleados.

¿En qué modalidades se imparte el curso de Procesado de Datos?

El curso se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada. A través de videoconferencias en Zoom, los participantes pueden interactuar en tiempo real con el formador y acceder a las grabaciones de las sesiones, lo que facilita el aprendizaje y permite la revisión del contenido a conveniencia.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de Procesado de Datos?

Adquirirás habilidades esenciales en el manejo de distintas herramientas y tecnologías de procesamiento de datos, aprenderás a implementar soluciones en la nube y a aplicar técnicas avanzadas de análisis y visualización. También te familiarizarás con prácticas de seguridad y gobierno de datos cruciales para el entorno empresarial.

¿Cómo afecta la bonificación a través de FUNDAE si gestionáis el trámite?

Si nos encargamos de la gestión de la bonificación, aplicaremos un suplemento del 10% del coste del curso + IVA, que también es bonificable según los créditos disponibles en FUNDAE. Esto garantiza que tu empresa maximice los beneficios fiscales mientras recibe un servicio completo y sin complicaciones para acceder a la formación.

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Modalidad Aula Virtual Personalizada

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Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.

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Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

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Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

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Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

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de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje

Acceso a las grabaciones

Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario del curso

Encuentra todo el temario del curso aquí.

Temario

Definición y conceptos clave del procesado de datos.
Importancia del procesamiento de datos en la actualidad.
Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Diferencias entre procesamiento batch y en tiempo real.
Herramientas y tecnologías clave para el procesamiento de datos.
Ciclo de vida del procesamiento de datos.
Problemas comunes en el procesado de datos.
Casos de uso en la industria.
Buenas prácticas para la gestión de datos.
Práctica: identificación de tipos de datos en diferentes contextos.

Definición y conceptos clave del procesado de datos.
Importancia del procesamiento de datos en la actualidad.
Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Diferencias entre procesamiento batch y en tiempo real.
Herramientas y tecnologías clave para el procesamiento de datos.
Ciclo de vida del procesamiento de datos.
Problemas comunes en el procesado de datos.
Casos de uso en la industria.
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Tema 1: Introducción al Procesado de Datos

Definición y conceptos clave del procesado de datos.
Importancia del procesamiento de datos en la actualidad.
Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Diferencias entre procesamiento batch y en tiempo real.
Herramientas y tecnologías clave para el procesamiento de datos.
Ciclo de vida del procesamiento de datos.
Problemas comunes en el procesado de datos.
Casos de uso en la industria.
Buenas prácticas para la gestión de datos.
Práctica: identificación de tipos de datos en diferentes contextos.

Tema 2: Adquisición de Datos

Fuentes de datos comunes: bases de datos, APIs, archivos y sensores.
Protocolo de comunicación en la adquisición de datos.
Técnicas de recolección de datos.
Evaluación de la calidad de los datos adquiridos.
Transformación de datos en la fase de adquisición.
Automatización del proceso de adquisición de datos.
Herramientas populares para la ingesta de datos.
Impacto de los datos mal adquiridos en el análisis.
Procesamiento de datos en la nube.
Práctica: conexión con fuentes de datos externas.

Tema 3: Limpieza y Preprocesamiento de Datos

Importancia de la limpieza de datos para el análisis.
Identificación y manejo de datos duplicados.
Técnicas para el tratamiento de valores nulos.
Métodos para la detección de datos atípicos.
Normalización y estandarización de datos.
Uso de herramientas para la limpieza de datos.
Validación de datos procesados.
Automatización de tareas de preprocesamiento.
Práctica: preprocesamiento de datos con Python.
Mejores prácticas en limpieza de datos.

Tema 4: Transformación de Datos

Introducción a la transformación de datos.
Diferencias entre ETL y ELT.
Agregación de datos para análisis específicos.
Aplicación de funciones de transformación en conjuntos de datos.
Técnicas de codificación de datos categóricos.
Normalización de datos para machine learning.
Transformación de datos no estructurados.
Uso de herramientas como Pandas y SQL para transformar datos.
Práctica: transformación de un conjunto de datos complejo.
Retos en la transformación de grandes volúmenes de datos.

Tema 5: Almacenamiento de Datos

Introducción a la gestión del almacenamiento de datos.
Sistemas de almacenamiento: relacionales y no relacionales.
Comparación entre almacenamiento en la nube y local.
Técnicas de particionamiento de datos.
Estrategias de compresión para optimización de espacio.
Integración de almacenamiento con herramientas de procesamiento.
Práctica: almacenamiento eficiente de datos en bases de datos.
Seguridad y acceso a los datos almacenados.
Gestión de versiones y copias de seguridad.
Evaluación de soluciones de almacenamiento.

Tema 6: Procesamiento Batch vs Procesamiento en Tiempo Real

Diferencias clave entre procesamiento batch y en tiempo real.
Ventajas y desventajas de cada enfoque.
Casos de uso para procesamiento batch.
Casos de uso para procesamiento en tiempo real.
Herramientas populares para cada tipo de procesamiento.
Integración de ambos enfoques en una estrategia de datos.
Práctica: configuración de un proceso batch con Apache Spark.
Monitoreo de procesos batch y en tiempo real.
Escalabilidad de los sistemas de procesamiento.
Retos de implementación en entornos empresariales.

Tema 7: Procesamiento de Datos en la Nube

Introducción a la computación en la nube para datos.
Principales proveedores de servicios en la nube (AWS, GCP, Azure).
Modelos de implementación: SaaS, PaaS y IaaS.
Configuración de entornos cloud para procesado de datos.
Escalabilidad y elasticidad de soluciones en la nube.
Costos asociados al procesamiento de datos en la nube.
Seguridad y cumplimiento normativo en la nube.
Práctica: procesamiento de datos en AWS con Lambda.
Optimización de recursos en entornos cloud.
Beneficios de utilizar servicios gestionados de procesamiento.

Tema 8: Procesamiento Distribuido de Datos

Definición y beneficios del procesamiento distribuido.
Arquitecturas de procesamiento distribuido.
Herramientas populares como Apache Hadoop y Apache Spark.
Distribución de tareas en clústeres de procesamiento.
Práctica: configuración de un clúster Spark para procesamiento distribuido.
Estrategias de optimización en entornos distribuidos.
Gestión de fallos en sistemas distribuidos.
Comparación entre procesamiento centralizado y distribuido.
Casos de éxito de procesamiento distribuido en grandes empresas.
Desafíos del procesamiento distribuido.

Tema 9: Seguridad en el Procesamiento de Datos

Importancia de la seguridad en el procesamiento de datos.
Principales amenazas a la seguridad de los datos.
Estrategias de cifrado de datos en tránsito y en reposo.
Controles de acceso a sistemas de procesamiento de datos.
Cumplimiento de normativas de seguridad (GDPR, HIPAA).
Monitoreo de accesos y auditorías de datos.
Técnicas para garantizar la integridad de los datos.
Práctica: configuración de políticas de seguridad en bases de datos.
Estrategias de anonimización de datos sensibles.
Mejores prácticas en seguridad del procesamiento de datos.

Tema 10: Calidad de los Datos Procesados

Definición de calidad de datos en el contexto empresarial.
Dimensiones de la calidad de datos: precisión, consistencia, completitud.
Técnicas para evaluar la calidad de datos.
Identificación y resolución de problemas de calidad.
Herramientas para garantizar la calidad de los datos.
Automatización de la validación de calidad de datos.
Práctica: evaluación de calidad de un dataset empresarial.
Impacto de la calidad de datos en la toma de decisiones.
Mejores prácticas para garantizar calidad en pipelines de datos.
Auditoría y monitoreo continuo de la calidad de datos.

Tema 11: Modelado de Datos

Conceptos fundamentales del modelado de datos.
Diferencias entre modelos relacionales y no relacionales.
Modelado lógico vs. modelado físico.
Técnicas de normalización y desnormalización.
Definición de claves primarias y foráneas.
Estrategias de indexación para optimizar el acceso.
Práctica: diseño de un esquema de base de datos optimizado.
Modelado de datos para almacenes de datos.
Uso de herramientas de modelado como ER/Studio.
Evaluación de modelos de datos en función de los requisitos empresariales.

Tema 12: Análisis Exploratorio de Datos (EDA)

Introducción al análisis exploratorio de datos.
Técnicas para describir y visualizar datos.
Uso de estadísticas descriptivas para entender los datos.
Identificación de patrones y tendencias en datos.
Práctica: análisis exploratorio con Python y Pandas.
Manejo de datos atípicos y valores extremos.
Aplicación de herramientas de visualización de datos.
Evaluación de correlaciones entre variables.
Técnicas de muestreo para análisis exploratorio.
Reportes iniciales de descubrimiento de datos.

Tema 13: Extracción de Conocimientos de Datos

Conceptos básicos de minería de datos.
Técnicas de clustering y clasificación.
Implementación de árboles de decisión para segmentación.
Práctica: extracción de patrones con algoritmos supervisados.
Aplicaciones prácticas de la minería de datos en la empresa.
Uso de algoritmos de machine learning en datos estructurados.
Identificación de anomalías mediante técnicas de clustering.
Integración de herramientas de minería en flujos de datos.
Evaluación de modelos generados a partir de datos procesados.
Aplicación de reglas de asociación en conjuntos de datos.

Tema 14: Visualización de Datos

Importancia de la visualización de datos en la toma de decisiones.
Principios de diseño de dashboards efectivos.
Herramientas populares de visualización (Tableau, Power BI).
Creación de gráficos interactivos para la exploración de datos.
Práctica: diseño de dashboards para análisis de datos.
Técnicas avanzadas de visualización para datos de series temporales.
Uso de mapas de calor y gráficos de dispersión.
Comparación entre visualización estática e interactiva.
Evaluación de la efectividad de visualizaciones en reportes.
Mejores prácticas en la visualización de datos empresariales.

Tema 15: Gestión de Datos en Tiempo Real

Introducción al procesamiento de datos en streaming.
Herramientas como Apache Kafka y Apache Flink.
Práctica: configuración de un flujo de datos en tiempo real.
Integración de sistemas en tiempo real con bases de datos.
Desafíos del procesamiento en tiempo real vs batch.
Monitoreo y control de flujos de datos en tiempo real.
Prácticas de escalabilidad en sistemas de streaming.
Gestión de eventos en plataformas de datos en tiempo real.
Casos de uso en IoT y sistemas de sensores.
Seguridad en el procesamiento de datos en tiempo real.

Tema 16: Gobierno de Datos

Definición e importancia del gobierno de datos.
Elementos clave del gobierno de datos en una empresa.
Roles y responsabilidades en la gobernanza de datos.
Práctica: implementación de políticas de calidad de datos.
Normativas de cumplimiento relacionadas con datos.
Control de acceso y políticas de seguridad en datos.
Metadatos y su gestión para el gobierno de datos.
Auditoría y gestión del linaje de datos.
Herramientas para la implementación de gobierno de datos.
Estrategias para asegurar la gobernanza efectiva en empresas.

Tema 17: Integración de Datos

Conceptos básicos de integración de datos.
Herramientas de integración de datos ETL y ELT.
Práctica: integración de datos de múltiples fuentes.
Middleware para la integración eficiente de datos.
Procesos de integración en arquitecturas empresariales.
Optimización de pipelines de datos.
Resolución de problemas de integración de datos.
Beneficios de la integración de datos en tiempo real.
Evaluación del impacto de una integración efectiva.
Mejores prácticas para una integración de datos exitosa.

Tema 18: Automatización de Procesamiento de Datos

Introducción a la automatización de procesos de datos.
Herramientas como Airflow, Apache NiFi y Prefect.
Práctica: creación de flujos de automatización de datos.
Automatización de la ingesta de datos con scripts.
Integración de herramientas de automatización con cloud.
Monitoreo de flujos automatizados para detectar fallos.
Mejores prácticas en la automatización de procesos.
Evaluación de la eficiencia de los procesos automatizados.
Retos y soluciones en la automatización de datos.
Casos de éxito en la automatización del procesamiento de datos.

Tema 19: Tendencias en Procesamiento de Datos

Evolución del procesamiento de datos en los últimos años.
Tendencias actuales como Big Data, Data Fabric y AI.
Impacto de la Inteligencia Artificial en el procesamiento de datos.
Práctica: exploración de herramientas emergentes.
Uso de plataformas sin código para el procesamiento de datos.
Data Mesh y su impacto en la descentralización de datos.
Técnicas emergentes en gestión de datos en la nube.
Evaluación de nuevas tecnologías aplicadas a datos.
Retos futuros en la gestión de grandes volúmenes de datos.
Adaptación a la transformación digital en la gestión de datos.

Tema 20: Proyecto Final: Desarrollo de un Pipeline Completo de Datos

Definición del alcance del proyecto.
Selección de herramientas y tecnologías adecuadas.
Extracción de datos de diversas fuentes.
Limpieza y transformación de datos para análisis.
Almacenamiento de datos optimizado para consultas.
Análisis y visualización de datos procesados.
Automatización del pipeline con herramientas ETL.
Monitoreo y reporte de rendimiento del pipeline.
Evaluación del proyecto y presentación de resultados.
Planes de mejora y optimización futura.

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar Procesado de datos en su día a día

Analistas de Datos

Necesitan aprender a procesar grandes volúmenes de datos para extraer información útil y estratégica para sus empresas.

Científicos de Datos

Buscan mejorar sus habilidades en la limpieza y transformación de datos, optimizando sus procesos analíticos.

Desarrolladores de Software

Requieren incorporar técnicas de procesamiento de datos en sus proyectos para mejorar la eficiencia y la calidad de las aplicaciones.

Equipos de TI Empresariales

Deben integrar herramientas modernas de procesamiento de datos para apoyar las necesidades de decisiones empresariales estratégicas.

Ingenieros de Datos

Quieren profundizar en la creación de pipelines de datos sólidos y eficientes que soporten las demandas empresariales complejas.

Gerentes de TI

Buscan entender y adoptar las mejores prácticas de procesamiento de datos para guiar la transformación digital de sus compañías.

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Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.

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