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El curso
Cualquier organización genera más datos de los que mira. Cada venta, cada visita web y cada comentario en Google son información que puede convertirse en decisiones de trabajo. Dos semanas de presencial en aula bastan para empezar a sacarles partido sin contratar un equipo de datos ni gastar en consultorías. Es una especialidad oficial del SEPE (código IFCT159), sin coste para personas trabajadoras en activo.
Por qué el nombre incluye Big Data e IA
La denominación oficial del curso en el catálogo del SEPE (código IFCT159) incluye los dos términos. El curso no enseña a montar un data lake ni a programar en Python. Es sobre cómo aplicar la lógica de datos al trabajo concreto del alumnado con herramientas accesibles y sobre qué se puede pedir ya a sistemas de IA generativa para ahorrar horas a la semana en tareas repetitivas.
Cómo se aprende esto en 40 horas
Cada sesión combina un concepto con un caso práctico aplicable a tu trabajo. El último día sales con un mapa de fuentes de datos de tu organización y un primer dashboard funcional en Looker Studio que sigue activo el lunes en el puesto.
Lo que vas a hacer en aula
Conectar una hoja de ventas u operaciones a Looker Studio y montar un cuadro con los indicadores que importan a tu área. Trabajar un chatbot básico para respuestas frecuentes con ChatGPT o Claude. Redactar textos con IA generativa partiendo de información real. Diseñar tu propia rutina de revisión semanal de indicadores.
Y si después quiero seguir
Cuando termines tienes contexto para decidir el siguiente paso. Si quieres profundizar en analítica web aplicada al posicionamiento orgánico y a campañas de SEM, encaja el IFCT39 de SEO y marketing digital en buscadores (100 horas). Y si lo que buscas es automatizar la relación con clientes, Automatización del marketing y CRM (COMM0001) lo cubre.
Objetivos
- Identificar qué datos genera una organización (ventas, operaciones, clientes, web, redes) y cómo recogerlos sin inversión en infraestructura.
- Entender qué es Big Data y qué casos reales de aplicación tiene en el trabajo del día a día.
- Saber cuándo conviene aplicar herramientas de Inteligencia Artificial generativa y cuándo es ruido.
- Tomar decisiones de inversión informadas sobre herramientas y consultorías de datos.
- Salir con un plan inicial aplicable al puesto de trabajo.
A quién va dirigido
- Personas trabajadoras en activo que quieren aplicar datos e Inteligencia Artificial en su trabajo, sin ser perfiles técnicos.
- Perfiles de administración, gestión, marketing, operaciones o atención que manejan datos y quieren sacarles partido.
- Profesionales que ya usan Excel a nivel medio y quieren dar el salto al análisis de datos aplicado.
- Mandos intermedios interesados en entender qué se puede automatizar con Inteligencia Artificial en su área.
Requisitos
- Cumplir los requisitos de acceso a Nivel 3 (Bachillerato o equivalente, certificado N2 de la misma familia, o vías equivalentes que se detallan más abajo).
- Alta laboral en Seguridad Social (cuenta ajena o autónomo) al inicio del curso.
- Manejo de ordenador a nivel usuario. Se parte desde cero conceptual en datos.
Competencias que adquieres
- Tipos de datos: estructurados, no estructurados, en tiempo real, históricos.
- Fuentes de datos en una organización: TPV o facturación, e-commerce, redes sociales, CRM, web analytics.
- Herramientas de visualización accesibles: Excel avanzado, Looker Studio y Power BI básico.
- Casos reales de IA generativa en el trabajo: redacción de textos, chatbots, recomendaciones, análisis de reseñas y comentarios.
- Evaluación de proveedores y consultorías de Big Data e IA.
- Privacidad y RGPD aplicados al manejo de datos de personas.
Temario
Módulo 1 · Qué es Big Data y por qué importa · 8 h
- Tipos de datos: estructurados, no estructurados, en tiempo real.
- Las 3 V: volumen, velocidad, variedad.
- Casos reales de aplicación en distintos sectores.
- Cuándo basta con Excel y cuándo se necesita más.
Módulo 2 · Recogida y organización de datos · 10 h
- Fuentes de datos: facturación o TPV, e-commerce, CRM, redes sociales, Google Analytics.
- Conexión de fuentes sin inversión: Google Sheets como punto central.
- Limpieza y preparación de datos básica.
- Privacidad y RGPD aplicados al manejo de datos de personas.
Módulo 3 · Visualización y dashboards aplicados · 10 h
- Looker Studio gratuito: conexión a Google Sheets y dashboards rápidos.
- Indicadores reales de una organización: ventas, conversión, rotación, fidelización.
- Power BI Desktop: cuándo merece la pena dar el salto.
- Comunicación de datos: qué enseñar y a quién.
Módulo 4 · Inteligencia Artificial aplicada · 8 h
- Qué es la IA generativa y cómo se usa en el trabajo: ChatGPT, Claude y Copilot.
- Casos reales: redacción de textos, respuesta a reseñas, chatbots básicos.
- Recomendadores y personalización: cuándo merece la pena.
- Cómo evaluar y contratar herramientas de IA.
Módulo 5 · Plan de aplicación a tu puesto · 4 h
- Mapa de fuentes de datos en tu organización concreta.
- Primer dashboard aplicable al volver al puesto.
- Hoja de ruta a 6 meses: qué automatizar primero, qué dejar manual.
Salidas profesionales
- Persona de referencia en datos dentro de su organización o departamento.
- Refuerzo para puestos de gestión, coordinación o mando intermedio.
- Impulso de la digitalización basada en datos en pymes y equipos.
- Interlocución cualificada con consultorías técnicas externas.