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Introducción al big data y business intelligence – IFCT0134
Adquiere competencias en gestión y análisis de datos masivos mediante el uso de Python, Power BI y bases de datos NoSQL a lo largo de 200 horas formativas.
200H
Duración
6
Módulos
Mixta · Presencial
Modalidad
Modalidad
Mixta · Presencial
Tutor asignado
Resuelve tus dudas con el equipo docente.
Campus 24/7
Materiales y grabaciones siempre a mano.
Diploma
Diploma de la especialidad al superar el curso.
EL CURSO
Qué vas a aprender
En este curso de introducción al big data y business intelligence aprenderás a gestionar y procesar grandes volúmenes de información utilizando herramientas de análisis y almacenamiento distribuido. Trabajarás con tecnologías como el ecosistema Hadoop, Apache Spark y bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra. Mediante el uso de Python y librerías como Pandas, abordarás la limpieza, transformación y normalización de conjuntos de datos, además de aplicar técnicas estadísticas básicas y modelos elementales de machine learning para el análisis predictivo y la segmentación de datos.
Asimismo, profundizarás en la arquitectura de business intelligence, los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) y la definición de indicadores clave de rendimiento (KPI). Diseñarás cuadros de mando interactivos y paneles visuales con herramientas como Power BI o Tableau para comunicar conclusiones técnicas de manera clara. La formación culmina con el desarrollo práctico de un proyecto integral donde integrarás la recolección, el tratamiento analítico y la presentación de resultados para respaldar la toma de decisiones empresariales.
Titulación mínima: Graduado en ESO, FP Básica, Técnico de FP (Grado Medio), certificado de nivel 1 o 2, o prueba de acceso superada a Grado Medio o universidad.
Demostrar conocimientos suficientes sobre programación básica.
No se requiere experiencia profesional previa.
TEMARIO
Contenidos del curso
01
Introducción a Big Data · 30 h
01
Introducción a Big Data · 30 h
- Definición y características fundamentales de los datos masivos mediante las 5 V's: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
- Diferencias entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Componentes principales del ecosistema: almacenamiento, procesamiento y análisis.
- Identificación de actores y plataformas clave como Hadoop, Spark, AWS y Google Cloud.
- Casos de uso aplicados en sectores como salud, finanzas, marketing e industria.
02
Herramientas y Tecnologías de Big Data · 40 h
02
Herramientas y Tecnologías de Big Data · 40 h
- Computación distribuida con Hadoop y MapReduce, y almacenamiento con HDFS.
- Arquitectura de Apache Spark y casos prácticos de uso.
- Gestión de bases de datos NoSQL con MongoDB, Cassandra y HBase.
- Procesamiento de flujos de datos en tiempo real mediante Apache Kafka.
- Ingestión y transferencia de datos con Flume y Sqoop, comparando procesamiento batch y streaming.
- Introducción a entornos en la nube como AWS, Azure y Google BigQuery.
- Prácticas de eficiencia energética y sostenibilidad en el consumo de memoria y recursos de cómputo.
03
Análisis de Datos · 50 h
03
Análisis de Datos · 50 h
- Limpieza, transformación y normalización de conjuntos de datos con Python (Pandas) y Spark SQL.
- Aplicación de estadística básica y técnicas de análisis exploratorio descriptivo.
- Conceptos fundamentales y algoritmos iniciales de Machine Learning.
- Construcción y evaluación de modelos predictivos aplicados a grandes volúmenes de datos.
- Técnicas avanzadas de segmentación mediante clusterización y análisis de series temporales.
04
Visualización de Datos · 30 h
04
Visualización de Datos · 30 h
- Fundamentos y buenas prácticas en el diseño visual de información.
- Manejo de herramientas especializadas como Tableau, Power BI y librerías D3.js.
- Generación de gráficos avanzados mediante librerías de Python como Matplotlib, Seaborn y Plotly.
- Diseño y estructuración de dashboards interactivos con tablas, filtros y mapas.
- Narración de conclusiones y personalización de informes según el perfil de la audiencia.
05
Business Intelligence · 30 h
05
Business Intelligence · 30 h
- Conceptos esenciales de Business Intelligence, diferencias con Big Data y procesos ETL.
- Modelos multidimensionales y arquitectura básica de Data Warehousing.
- Uso de soluciones analíticas de mercado como Microsoft Power BI, Tableau y QlikView.
- Definición y seguimiento de indicadores clave de rendimiento (KPI) empresariales.
- Tendencias actuales: autoservicio analítico e integración de Machine Learning e inteligencia artificial.
06
Realización de un proyecto de Big Data · 20 h
06
Realización de un proyecto de Big Data · 20 h
- Definición del caso práctico, planteamiento del problema y selección de herramientas técnicas.
- Ejecución de las fases de ingestión, limpieza, modelado y análisis de los datos.
- Creación de la capa de visualización y elaboración de cuadros de mando.
- Presentación técnica de los resultados y análisis de implicaciones para la toma de decisiones.
- Evaluación de la solución y aplicación de medidas de reducción del impacto ambiental.
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Modalidad
Mixta · Presencial
Duración
200 horas
Código
IFCT0134
Familia
Informática y comunicaciones
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes
Lo que más nos preguntan sobre este curso.
¿Cuál es la duración del curso?
La formación tiene una duración total de 200 horas lectivas en cualquiera de las modalidades disponibles.
¿En qué modalidades se imparte la formación?
Se imparte en modalidad presencial y en modalidad mixta, requiriendo esta última 100 horas presenciales.
¿Cuáles son los requisitos de acceso para realizar este curso?
Debes tener al menos el título de ESO, FP Básica, Técnico de FP, certificado de nivel 1 o 2, o prueba de acceso superada a Grado Medio o universidad, además de acreditar conocimientos básicos de programación.
¿Es necesario tener experiencia profesional previa?
No, el programa formativo no exige experiencia laboral previa para poder inscribirse.
¿Qué software y tecnologías se aprenden a utilizar?
Trabajarás con herramientas de análisis como Python y R, bases de datos NoSQL como MongoDB y Cassandra, entornos de computación distribuida como Spark y Hadoop, y plataformas de BI como Power BI o Tableau.
¿Qué obtengo al terminar?
Un diploma que acredita que has superado la especialidad formativa IFCT0134 del Catálogo de Especialidades Formativas del SEPE. No es un certificado de profesionalidad.
¿Cómo me apunto?
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Opiniones de nuestros alumnos
Personal muy cualificado y competente, cursos muy completos y currados. Yo me estoy preparando AGE, pero tienen muchas otras oposiciones como CC.AA, AYTOS., etc. Próximamente Seg. Soc., además tienen muchos y buenos cursos. Vamos que para mi son los mejores, por eso apuesto por ellos. ❤️❤️❤️
Fátima Rojas
9 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
Super amables y eficientes, me ayudaron mucho a la hora de resolver un inconveniente.
Celia Matallin
8 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
La atención del personal del centro es inmejorable y el profesorado excelente. Cursos de gran utilidad para mejorar en el día a día del trabajo.
Montse
2 Septiembre 2025 · Publicada en ckuma.com
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