Técnicas de análisis de datos y Big Data
Domina técnicas de análisis de datos y Big Data. Hadoop, Spark, machine learning y visualización de datos en este curso gratuito online.
Publicado: 8 de marzo de 2026 · Actualizado: 29 de mayo de 2026
Revisión editorial
Ficha de curso revisada por redacción
Resumen editorial basado en la ficha enlazada y en referencias públicas del ámbito formativo · Revisado el 29 de mayo de 2026
Qué comprobar antes de actuar
- Comprueba a qué colectivo va dirigida la convocatoria: desempleados, ocupados, autónomos o perfiles específicos.
- Verifica si la certificación es oficial, de aprovechamiento o solo de asistencia antes de inscribirte.
- Confirma que la duración de 20 horas y la modalidad online encajan con tu disponibilidad real.
- Antes de enviar datos personales, revisa quién gestiona la ficha, el formulario y la documentación exigida.
Fuentes y referencias
- Metodología editorial · Cómo tratamos fichas, convocatorias y enlaces externos.
- Ficha o inscripción enlazada · urjcx.urjc.es
Esta página resume la información disponible en la fuente enlazada. La disponibilidad, el organismo gestor, la certificación y los requisitos pueden variar sin previo aviso; confirma siempre la ficha de destino antes de inscribirte.
Detalles del curso
| Modalidad | online |
| Duración | 20 horas |
| Precio | Gratuito |
| Certificación | Certificado de superación |
| Entidad indicada | Universidad Rey Juan Carlos |
| Acceso | Portal institucional · urjcx.urjc.es |
Consulta la disponibilidad en la entidad
Una ficha publicada no garantiza que queden plazas. Comprueba fechas, selección y condiciones en la convocatoria de destino.
Accede a la ficha de la entidad para comprobar condiciones y solicitar plaza.
El acceso continúa en la web de una entidad pública o académica que publica la convocatoria o la ficha del curso.
Ver ficha de la entidadAntes de apuntarte
- Comprueba si la convocatoria está dirigida a desempleados, trabajadores en activo o un colectivo concreto.
- Revisa si la certificación final es oficial, de aprovechamiento o simplemente de asistencia.
- Valora si 20 horas encaja de verdad con tu disponibilidad y con el nivel indicado en la ficha.
- Confirma en el portal de acceso quién gestiona la inscripción y qué documentación piden antes de enviar tus datos.
Curso gratuito de técnicas de análisis de datos y Big Data
El curso de Técnicas de análisis de datos y Big Data se presenta en URJCx como un MOOC gratuito de 20 horas orientado a ofrecer una visión introductoria y práctica del análisis de datos y del trabajo con tecnologías Big Data. El programa abarca desde los fundamentos del análisis estadístico hasta herramientas y enfoques habituales en procesamiento de datos, machine learning y visualización.
El Big Data ha transformado la manera en que las organizaciones toman decisiones. La capacidad de extraer valor de grandes conjuntos de datos resulta útil en sectores como la banca, el comercio, la salud, las telecomunicaciones y la industria.
Esta formación gratuita proporciona los conocimientos y la práctica necesarios para iniciarse en el análisis de datos y el trabajo con tecnologías Big Data.
Lo que diferencia a este curso de otras formaciones básicas en análisis de datos es su enfoque en tecnologías de procesamiento distribuido y técnicas de machine learning que permiten trabajar con conjuntos de datos de gran escala. Los participantes aprenderán no solo a analizar datos con herramientas convencionales, sino a diseñar pipelines de procesamiento capaces de manejar millones de registros de forma eficiente. El curso combina teoría con laboratorios prácticos donde se trabaja con datasets reales de diversa naturaleza, simulando los retos que un analista de datos enfrenta en su práctica profesional diaria.
Temario del curso por módulos
Módulo 1: Fundamentos del análisis de datos
- Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
- Estadística descriptiva e inferencial aplicada
- Metodología de análisis: CRISP-DM
- Calidad del dato y preprocesamiento
Módulo 2: Ecosistema Big Data
- Concepto y características del Big Data (las 5 V)
- Arquitecturas de datos: data lakes y data warehouses
- Hadoop: HDFS y MapReduce
- Ecosistema Hadoop: Hive, Pig, HBase
Módulo 3: Procesamiento con Apache Spark
- Introducción a Spark y su arquitectura
- RDDs y DataFrames en Spark
- Spark SQL para consultas de datos
- Spark Streaming para datos en tiempo real
Módulo 4: Análisis estadístico y machine learning
- Regresión lineal y logística
- Algoritmos de clasificación y clustering
- Árboles de decisión y random forests
- Evaluación de modelos y métricas
Módulo 5: Visualización de datos avanzada
- Principios de visualización efectiva
- Herramientas: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Dashboards interactivos
- Storytelling con datos
Módulo 6: Proyectos y casos prácticos
- Análisis de datos de redes sociales
- Predicción de comportamiento de clientes
- Detección de anomalías y fraude
- Proyecto final integrador
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a profesionales de TI que desean especializarse en Big Data, analistas de datos que buscan ampliar sus competencias técnicas, ingenieros de software interesados en el procesamiento de datos masivos, profesionales de marketing y negocio que trabajan con datos y graduados en ciencias, ingeniería o matemáticas que quieren orientar su carrera hacia el análisis de datos.
Requisitos previos
Se recomienda tener conocimientos básicos de programación (preferiblemente Python), nociones de estadística y familiaridad con bases de datos SQL. Es necesario un ordenador con al menos 8 GB de RAM y conexión a internet. No se requiere experiencia previa con tecnologías Big Data.
Salidas profesionales y oportunidades laborales
Las salidas profesionales incluyen data scientist, data engineer, analista de Big Data, ingeniero de datos, consultor de analítica avanzada, especialista en machine learning y arquitecto de datos. Cada vez más organizaciones incorporan estrategias basadas en datos en su gestión, lo que amplía los ámbitos de aplicación de estas competencias.
Cómo inscribirse
Accede a la ficha del MOOC en URJCx y crea tu cuenta o inicia sesión para matricularte. La inscripción se gestiona directamente en la plataforma del curso, donde también se publica el acceso al campus virtual y la información sobre el certificado.
Preguntas frecuentes
¿Necesito un ordenador potente para el curso?
Se recomienda un ordenador con al menos 8 GB de RAM y procesador de 4 núcleos. Parte de las prácticas se realizan en entornos cloud, lo que reduce la necesidad de hardware potente.
¿Se trabaja con datos reales?
Sí, el curso utiliza datasets públicos reales de diversas fuentes para que las prácticas sean lo más cercanas posible a escenarios profesionales reales.
¿Qué lenguaje de programación se utiliza?
Python es el lenguaje principal del curso, complementado con SQL para consultas de datos. Si no tienes experiencia con Python, se recomienda completar previamente un curso básico.
¿El certificado ayuda a conseguir empleo en Big Data?
El certificado acredita tus competencias y complementa tu currículum. Combinado con proyectos prácticos en tu portfolio, mejora significativamente tus opciones laborales en el sector.
¿Puedo realizar el curso sin experiencia en programación?
Es posible, pero se recomienda tener nociones básicas de programación para aprovechar al máximo los contenidos. Considera realizar primero el curso de Principios Básicos de Python, que te proporcionará la base de programación necesaria para abordar con éxito los contenidos más técnicos de este programa de Big Data.