Los sitios más destacados para la formación en Big Data en España y Online

tabletchartHe recopilado los principales sitios de formación sobre temas Big Data, centrándome en cursos presenciales en España o disponibles online, para todos los bolsillos y gustos. Iré añadiendo más según tenga conocimiento de otros nuevos o con vuestros comentarios. Si lo encuentras interesante, por favor recomiéndalo y compártelo. No dudes en contactar conmigo a través de mi perfil en LinkedIn. Gracias a todos de antemano.

He agrupado los recursos por tipos, aunque no siguen un orden de relevancia. Yo no te puedo recomendar en general unos más unos que otros, ya que la mayoría no los conozco como alumno, y lo que espero es que sea una información suficientemente diversa como para que puedas comparar y elegir. Siempre hay que revisar aspectos como precio, profesores, titulación, idioma, contenidos y disponibilidad, para encontrar lo más adecuado. No obstante colaboro como instructor en UOC online, y soy alumno en Datahack, dos de los centros que invito a considerar. Espero que os sea útil.

Programas y Másters:

Cursos Monográficos:

  • Culture Lab: MongoDB y Hadoop.
  • Pragsis Bidoop: Cursos de Hadoop y Spark del stack de Cloudera.
  • MongoDB: Cursos online de este fabricante. Aunque los he puesto en esta sección, se podrían considerar también MOOCs.
  • Amazon: Big Data on AWS.
  • Core Networks: Cursos oficiales de Cloudera.
  • Diplómate: Varios cursos Big Data que incluyen Hadoop.
  • PUE: Cursos oficiales de Cloudera en Barcelona, Madrid y online.

Cursos Masivos Abiertos Online (MOOC): 

La mayoría gratuitos, pero no todos, y también suelen cobrar por expedir un certificado. Bastantes son en inglés pero cada vez hay más en castellano.

Novedad: Comienza el 19 de Febrero de 2018 la cuarta edición del curso gratuito de UOC Introducción a Business Intelligence y Big Data.

Si te ha gustado, recuerda compartirlo. Y si quieres leer otros artículos míos sobre Big Data, los tienes aquí.

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240 respuestas a Los sitios más destacados para la formación en Big Data en España y Online

  1. Ramón dijo:

    Buenos días José Julio,
    Para empezar, me pareció muy interesante su artículo. Le cuento que soy Licenciado en Economía y vivo en Argentina. El año que viene voy a estar viajando a Barcelona y tenía pensado empezar a estudiar temas de Big Data y Business Intelligence. Dado que me interesan más que anda las herramientas prácticas para manejar grandes flujos de datos y temas de management, recomienda algún tipo de estudio en especial? Máster, posgrado, curso, etc. y de ser así, se le ocurre alguno en especial en Barcelona? La segunda pregunta es como piensa que encaja el prefil del economista en el mundo del Big Data.
    Desde ya muchas gracias

  2. Jose Bellinghieri dijo:

    Buenas tardes Jose Julio, ante todo muchas gracias por toda la información del blog, está muy bien estructurada.
    Mi caso, soy ingeniero Mecánico, y he ejercido en otra área completamente diferente, sin embargo al día de hoy siento en la necesidad (Aparte de estar en paro) de dar un salto en mi carrera profesional hacia otro sector, en este caso Big data. Estoy empezando con un MOOC, el de big data university, auspiciado por IBM, que me parece bastante interesante. Sin embargo carezco de muchos conocimientos técnicos sobretodo de programación.
    Mi pregunta en este caso sería, ¿que recomiendas a nivel de lenguajes de programación?, por lo que he visto en estos cursos, HADOOP se monta en Java, tambíen se usa mucho Pyhon y R. Hablan mucho de lenguaje shell de linux y SQL, sin embargo veo que me llevará tiempo. Mi pregunta es, ¿a que hago incapié primero?. Muchas gracias por tu respuesta y por hacer este blog.

    • José Julio López dijo:

      Hola. Yo estoy cursando actualmente el máster de datahack, y hacen más énfasis en Python y R, por este orden. Son los más adecuados para el perfil data scientist, y no se trata solo de conocer el lenguaje, también es importante entender las librerías como las de machine learning. También SQL es importante, pero con conocer las estructuras básicas de consulta es suficiente. En el caso de java o Shell de Linux, si no me equivoco tienen más cabida en el ecosistema de hadoop, a la hora de automatizar tareas. Digamos que sería más adecuado para el perfil ingeniero Big Data. Aunque al final hay que saber un poco de cada uno, y profundizar luego en el que más se utilice.

      Un saludo,

  3. marcusRB dijo:

    Hola Julio, hasta la fecha veo que desde mi último comentario mío de hace casi un año, has aumentado tu relevancia y bueno yo te sigo en Linkedin porque la verdad eres mi LUZ en este tema aquí en España eres de verdad una persona referente a lo que es Big Data. Cuéntame, que tal con DataHack primero, y que te parecen las demás escuelas de negocios que están sacando Big Data a montones. He visto en este último, MIOTI también que ha sacado IOT y Big Data podría ser interesante. Este trimestre he visto también muchas más escuelas de negocios reconocidos que han comenzado el Master Big Data, y veo algo en común, todos son iguales, que es lo que realmente hay que fijarse? Te cuento, después de leer tu blog, yo empecé en Agosto como autodidacta por falta de tiempo y la verdad quería abarcar un poco de todo por visión general hasta especializarme en algo, trabajo en digital marketing y ahora enfocado a analítica web, más allá de datos que quiero sacar provecho de datos no relacionados. Llegué a la conclusión de que se necesita programación. Perfecto, adelante con Python y fundamentos, y sucesivamente con algo más avanzado y tuve que parar por trabajar como docente en Analítica web, yo también soy profesor.
    Tuve ocasión de retomar estadística y matemática , lógicas y sin problemas. Comencé con R y los modelos. En Coursera , DataCamp y Edx la verdad hay muchas cosas interesante. Perfecto, hecho. Y luego vi los diferentes modelos donde aplicar cada cosa y me pregunto, ok, pero Big Data es preparar el terreno para que entren datos, así que necesito Bases de Datos, SQL y NOsql, adelante y luego que? He visto Cloud, virtual machine y arquitectura, ya es demasiado para mi, pero me dije, ok, tuve ocasión con Google Cloud aprender una primera parte, y bueno, me falta experiencia en esto y puedo remediar material.
    Llego a la conclusión que si aprendo todo esto o me veo obligado a seguir un Master y pagar mucho dinero (una buena inversión), o puedo seguir adelante hasta un punto y tomar decisión si ver también la parte de DataViz que también me interesa? Por cierto ya vi DataViz, Tableau y fundamentos de data visualization.

    Así que hablamos de práctica que realmente merece la pena invertir tanto dinero? O hablamos de bolsa de empleo casi seguro? Sé que no puedes mencionar escuelas (y te entiendo por politica de privacidad), pero realmente si me tomo la cosas en serio puedo sacar más conocimiento sin tener que irme a un Master (que hay ahora mismo un montón y todos veo que son teoría y teoría y teoría) o prestigio por los claustros. Perdona el tocho pero trabajo en este sector (educación), y también necesito reciclarme pero invertir en educación, y me gustaría algún día poder inclusive enseñar algo, pero veo que la mayoría cuentan la misma historia o no es así? Si no me lleva a nada no lo veo bien en mi caso, repito donde estás ahora la verdad merece la pena? Se llega a ver mucho? He visto por menos también en EEUU online obviamente. Muchas gracias y si quieres hablamos por mensaje privado en Linkedin, yo dejo este abierto para aquellos que quieren seguirte, que gracias a ti yo sigo vivo y aprendiendo cosas nuevas con el Data Science. un saludo, Marco

    • José Julio López dijo:

      Hola. Pues lo que añade un máster como el de datahack es el networking profesional, incluyendo posibilidades de recolocación si es el objetivo. También el tipo de prácticas (que requieren su tiempo), la documentación, y los profesores. Además centran en los contenidos fundamentales a conocer, sin desperdigarse demasiado, aunque como digo no hay que confundirlo con un aprendizaje que requiere poco esfuerzo o que es meramente introductorio. En esto es en lo que hay que fijarse para elegir un máster, preguntando a antiguos alumnos, a profesores, al organizador, etc.
      Dicho esto es perfectamente posible hacer autoestudio con MOOCs y no pagar por un máster, renunciando a esos aspectos de networking y de apoyo de un profesor o tutor. Solo en datacamp hay cursos para dedicar una buena temporada, ya veo por tus explicaciones que estás cubriendo numerosos campos. Llega un punto en el que merece la pena publicar algún tipo de práctica real, ya sea Tableau, Qlikview, Power Bi, etc., y darse a conocer de esta manera.
      En cuanto a otros centros de formación que no conozco, no solo es tema de privacidad. Es que no tengo elementos de juicio, por temario hay muchos parecidos, y esa labor de investigación entre profesorado y antiguos alumnos es algo que tenéis que hacer los interesados, yo no tengo capacidad para ello.
      Un saludo, y mucho ánimo,

      • marcusRB dijo:

        Muchas gracias Jose Julio, entiendo que como en todos sectores es siempre importante hacer networking. Espero que este año sea el definitivo para dar el salto hacía otra especialización. Seguimos en contacto y casi seguro te veré en algún meetup o seminario en Madrid.

    • José Julio López dijo:

      El networking es tan importante como cualquier cualificación técnica, y esto es algo que a los técnicos por lo general nos puede costar. En cuanto a eventos, desde que colaboro como profesor he tenido que dejar de asistir a los mismos, pero si tuviera más disponibilidad sin duda iría a varios.

      • marcusRB dijo:

        Estamos igual, desde más de 5 años que imparto clases de digital marketing y me pasa igual, entre trabajo, estudiar e impartir clases no me queda ni para la familia. Aunque este año he decidido seguir y acabar con muchas tareas. Espero ya pronto compartir algunos de mis proyectos en abierto con datos, ya que me está gustando la parte analítica. Gracias y seguimos en contacto.

  4. Jon dijo:

    Buenas tardes José,
    Estaba mirando diferentes opciones para adentrarme en el mundo del Big Data y me he encontrado con tu blog que me ha parecido muy interesante. Además, dos de las opciones que más me llamaban eran Datahack y la UOC (en su versión online).

    Tengo dos dudas al respecto:

    Viendo que eres profesor de UOC y alumno en Datahack, entiendo que éste último es de un nivel mucho más avanzado. ¿Es así? ¿Ambos podrían enfocarte hacia la posibilidad de trabajar en el corto plazo en este sector?

    Por otro lado, sobre la realización online de un máster, ¿una materia tan práctica como ésta (lenguajes de programación, prácticas, algoritmos etc.) es viable aprenderla en profundidad de manera online?

    Muchas gracias por tu tiempo.

    Un saludo,

    • José Julio López dijo:

      Hola Jon.

      El máster de datahack es exclusivamente técnico, con plazos exigentes, ya que se tratan muchas tecnologías, con sus correspondientes prácticas, a lo largo del curso. Es decir, va muy al grano para conseguir una cualificación técnica acelerada que permita empezar a trabajar lo antes posible, así como un networking orientado a la recolocación laboral.

      En cuanto a UOC, hay que tener en cuenta que es una universidad, y debemos esperar un máster acorde a ello. Es decir, da importancia a asignaturas como gestión de proyectos o una basada en el cuadro de mandos integral de Kaplan y Norton, que precisamente son las materias en las que yo colaboro. Pero no puedo establecer una comparativa con Datahack, ya que ofrece varios itinerarios más o menos técnicos, y también un máster oficial de data science, donde me imagino que se cubrirán aspectos técnicos de mayor profundidad.

      En resumen, con ambos centros se pueden aumentar considerablemente las posibilidades de reubicación laboral. Optar por uno u otro, o por cualquiera de los que aparecen en el Blog, creo que se debe basar más en preferencias como online vs presencial, precio, contenidos concretos (y para esto es mejor ir a eventos de las escuelas y consultar opiniones de antiguos alumnos y profesores), titulación, objetivos laborales, entender si hay diferentes itinerarios, etc.

      En cuanto a conceptos erróneos comunes de los alumnos, es creer que por cursar un máster se van a volver expertos de una tecnología, van a llover las ofertas de trabajo sin más, y el esfuerzo es moderado o hablamos de tecnologías sencillas. Nada de esto, la reubicación requiere mucho trabajo personal a lo largo del máster, pero también posterior al mismo, con capacidad de autoformación. Y mucho networking y visibilidad, acudiendo a eventos, escribiendo blogs, aplicando a ofertas, y, por supuesto, ayudando a otros.

      Con esta respuesta voy a dar por zanjado el tema de las recomendaciones de unos centros u otros. Esto que comento aplica a UOC, a Datahack, y a cualquier otro centro de formación. Es lógico tener dudas de por donde empezar o que se quieran garantías antes de invertir tiempo y dinero, pero es trabajo de los alumnos investigar la oferta formativa en detalle, acudir a los eventos, contactar con antiguos alumnos y profesores, entender las formas de pago y posibles subvenciones o devoluciones en ciertos casos, etc.

      Por otro lado, dudar en hacer un MOOC gratuito o no, que evidentemente no lo digo por tu caso concreto, ya me parece un síntoma negativo. Es mejor apuntarse a unos cuantos, buscar en google, echar un vistazo a la documentación y los contenidos, y si no nos gusta lo aparcamos y saltamos a otro. Si todos los MOOCs nos parecen incomprensibles, o si dedicamos días a decidirnos por uno o por otro, quizás el mundo de Big Data no es nuestra opción, y hay más vida laboral en muchos otros ámbitos digitales. Pero, resumiendo, no hay atajos. Esto requiere tiempo y esfuerzo, y un máster ayuda mucho a enfocarlo correctamente, lo que no hay que confundir con pretender hacer el mínimo esfuerzo.

      Me vais a disculpar, pero en sucesivas preguntas de recomendaciones os voy a remitir a este post, ya que poco voy a poder añadir a lo que digo, y se está volviendo muy repetitivo. Un saludo,

  5. Antonio dijo:

    Buenas , quería saber que me recomendarías (que no sean ingenierías) para dedicarme en un futuro cercano al big data , acabo de terminar bachillerato .

    • José Julio López dijo:

      Hola. Ya se empiezan a ofrecer grados de ciencia de datos, pero he visto que de hecho ya se catalogan también como ingenierías. Realmente si te refieres a aplicaciones de negocio, hay muchas alternativas, todo lo que tenga que ver con finanzas, economía, marketing, pero también existe por ejemplo el periodismo de datos, sin olvidar las propias matemáticas. No obstante, siempre va a hacer falta una cierta base estadística, y también algún conocimiento de programación, algo que de no cursarlo en la carrera habrá que cubrirlo posteriormente con másters, MOOCs o cualquier otra forma. Vivimos en una sociedad de servicios digitales, y no nos podemos quedar en un plano ajeno a las tecnologías. Me sirve de ejemplo este blog, no hace falta ser un programador experto para tener uno, pero saber cómo es un hipervínculo en HTML tampoco viene mal. Y si se quiere hacer algo sofisticado, entonces se requiere mayor conocimiento técnico, que se puede ir ganando con el tiempo.

  6. Pingback: Cursos de Sc – Scalando

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