Curso de Responsable experto de data (IFCT107)

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FORMACIÓN PARA EL EMPLEO

INFORMÁTICA Y COMUNICACIONES

Responsable experto de data – IFCT107

Aprende a transformar datos, programar en Python, diseñar modelos de machine learning y deep learning, y gestionar proyectos avanzados de analítica con entornos cloud y PowerBI.

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240H

Duración

Módulos

Presencial · Teleformación

Modalidad

Presencial · Teleformación

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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 te formas para liderar la estrategia analítica de una organización y extraer valor operativo de grandes volúmenes de información. Trabajarás con lenguajes como Python y SQL para estructurar flujos de ingeniería de datos, limpiar conjuntos complejos y ejecutar análisis exploratorios sólidos apoyados en fundamentos estadísticos y álgebra lineal. También aprenderás a construir pipelines de datos eficientes y a preparar la arquitectura necesaria antes de alimentar cualquier algoritmo predictivo.

A lo largo del programa desarrollas modelos avanzados de machine learning y redes neuronales de deep learning para resolver problemas de visión por computador, análisis de secuencias o pronóstico temporal. Además, abordarás el despliegue de soluciones escalables mediante herramientas distribuidas como Apache Spark y entornos cloud, finalizando con la creación de cuadros de mando en PowerBI y Tableau para presentar métricas clave a equipos directivos y facilitar la toma de decisiones de negocio.

Título de licenciatura o grado universitario superior.

Sin titulación superior: más de 2 años de experiencia acreditada en puestos de responsabilidad de gestión en empresas de más de 10 empleados.

Experiencia profesional demostrable de más de 2 años.

TEMARIO

Contenidos del curso

Introducción: la importancia del dato · 6 h

Modelos de negocio basados en datos y herramientas Data Business Model Canvas.
Obtención, tipología y rentabilización de datos en las organizaciones.
Fundamentos y diferencias clave entre Big Data, Machine Learning y Deep Learning.
Aplicación transversal de la ciencia de datos en finanzas, operaciones, recursos humanos y ventas.

Nociones iniciales de python, data engineering y estadística · 24 h

Fundamentos de Python con PyCharm, notebooks, librerías y programación orientada a objetos.
Arquitectura de datos relacional tradicional, modelos estrella, copo de nieve y consultas SQL.
Manipulación de dataframes, cruces y funciones lambda para ingeniería de datos.
Construcción de pipelines de datos y automatización de procesos ETL y ELT.
Análisis exploratorio univariante y multivariante con herramientas de visualización.
Estadística descriptiva, álgebra lineal, correlación de variables y contraste de hipótesis.

Conocimiento avanzado de machine learning & artificial intelligence · 100 h

Modelos de regresión simple, múltiple y generalizada.
Árboles de decisión, algoritmos multiclase, boosting y random forest.
Algoritmos de clustering y modelos de aprendizaje no supervisado.
Evaluación y optimización de modelos mediante control de outliers y análisis de residuos.
Ingeniería de variables, técnicas de reducción de dimensionalidad PCA y SVD.
Ensamblado de modelos y gestión del ciclo de vida en proyectos de Data Science.
Optimización heurística, algoritmos genéticos, series temporales y forecasting.

Aplicaciones del deep learning · 36 h

Fundamentos de redes neuronales artificiales profundas y superficiales.
Técnicas de optimización con gradiente descendente.
Aplicaciones en visión por computador, procesamiento del lenguaje natural y redes generativas.
Diseño de redes neuronales convolucionales (CNN) con Keras y redes recurrentes (RNN).
Estrategias de regularización L1, L2 y dropout.

Entornos big data & cloud · 14 h

Principios de arquitecturas de computación distribuida y escalable.
Procesamiento en Apache Spark en modo batch y semi-tiempo real.
Operaciones con dataframes y creación de pipelines de datos en Spark.
Entrenamiento e inferencia de modelos de Machine Learning dentro de Spark.
Despliegue y desarrollo de soluciones con proveedores de Cloud Machine Learning.

Visualización de los datos · 30 h

Principios de comunicación visual y storytelling aplicado al entorno empresarial.
Flujos de Business Intelligence: conexión, preparación, modelado y reporting de datos.
Uso de PowerBI para modelar datos, crear columnas calculadas y métricas con fórmulas DAX.
Creación de matrices, segmentación dinámica e informes analíticos interactivos.
Aproximación práctica a la herramienta Tableau.

Habilidades y competencias de gestión, personales y sociales, para el entorno digital · 30 h

Liderazgo participativo y gestión del cambio en organizaciones digitales.
Herramientas para el trabajo colaborativo, la gestión de proyectos y el trabajo en remoto.
Automatización de flujos de trabajo y productividad en entornos VUCA.
Comunicación, negociación e influencia en medios digitales.
Gestión de la marca personal profesional mediante el storytelling.

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Modalidad

Presencial · Teleformación

Duración

240 horas

Código

IFCT107

Familia

Informática y comunicaciones

PREGUNTAS FRECUENTES

Preguntas frecuentes

Lo que más nos preguntan sobre este curso.

¿Cuánto dura el curso de responsable experto de data?

La formación tiene una duración total de 240 horas lectivas en cualquiera de sus modalidades.

¿En qué modalidades se imparte esta formación?

El programa está disponible en modalidad presencial y en modalidad de teleformación, la cual no contempla tutorías presenciales obligatorias.

¿Qué requisitos de titulación o experiencia son necesarios para acceder?

Debes ser licenciado o graduado superior, o acreditar más de 2 años de experiencia en puestos de gestión en empresas de más de 10 trabajadores. Adicionalmente, se exige contar con más de 2 años de experiencia laboral previa y competencias digitales básicas si cursas la modalidad online.

¿Qué tecnologías y herramientas informáticas se trabajan en el temario?

El contenido cubre programación en Python, consultas y arquitectura con SQL, procesamiento distribuido con Apache Spark, librerías de deep learning como Keras y herramientas de visualización como PowerBI y Tableau.

¿Cuáles son las salidas laborales de este curso?

El programa capacita para desempeñarse en puestos como Data Scientist, Data Analytics, Machine Learning Specialist, Data Architect, Big Data Architect, Chief Data Officer o analista de bases de datos y sistemas.

¿Qué obtengo al terminar?

Un diploma que acredita que has superado la especialidad formativa IFCT107 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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