Descripción
Características clave
En Factor Humano Formación ofrecemos una formación especializada en la aplicación de Inteligencia Artificial a la ciencia de datos y la analítica avanzada, orientada a profesionales que quieren transformar información en insights, modelos predictivos y decisiones de negocio.
AI+ Data Practitioner™ combina fundamentos de data science, estadística, programación, preparación de datos, análisis exploratorio, Machine Learning, IA generativa, storytelling y toma de decisiones basada en datos.
- Duración FHF: 40 horas (telepresencial + online).
- Formación orientada a la certificación oficial AI+ Data Practitioner™ de AI CERTs®.
- Clases en directo y tutorías teórico-prácticas.
- Ejercicios, laboratorios y resolución de casos prácticos.
- Preparación con simulador de preguntas para la certificación.
- Acceso al contenido del curso a través del Campus FHF.
- Aplicación práctica a data science, análisis de datos, modelos predictivos, visualización, Machine Learning y toma de decisiones.
- Uso de herramientas de IA generativa para obtener insights, acelerar análisis y apoyar la comunicación de resultados.
- Enfoque en calidad del dato, mitigación de sesgos, privacidad, ética y uso responsable de información.
- Posibilidad de becas y facilidades de pago según convocatoria.
- Garantía de devolución durante los primeros 7 días, conforme a las condiciones de matrícula.
- Acceso a la Bolsa de Trabajo y orientación profesional.
Actualmente, las certificaciones AI CERTs® tienen gran relevancia para profesionales y empresas que necesitan incorporar la Inteligencia Artificial de forma segura, productiva y certificable.
Esta formación se orienta a la aplicación de IA al dato, la analítica avanzada, la automatización de decisiones y la generación de valor a partir de información empresarial.
Contenidos
AI+ Data Practitioner™
Módulo 1. Foundations of Data Science
- Introducción a la ciencia de datos.
- Ciclo de vida de un proyecto de data science.
- Aplicaciones de la ciencia de datos en organizaciones y sectores profesionales.
- Identificación de problemas de negocio que pueden abordarse con datos.
Módulo 2. Foundations of Statistics
- Conceptos básicos de estadística.
- Teoría de la probabilidad aplicada al análisis de datos.
- Inferencia estadística y toma de decisiones.
- Interpretación crítica de resultados y métricas.
Módulo 3. Data Sources and Types
- Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Fuentes de datos internas, externas, públicas y operacionales.
- Tecnologías de almacenamiento de datos.
- Consideraciones sobre calidad, seguridad, privacidad y disponibilidad.
Módulo 4. Programming Skills for Data Science
- Introducción a Python para ciencia de datos.
- Introducción a R para análisis de datos.
- Principales librerías y entornos de trabajo.
- Automatización de tareas analíticas y preparación de datasets.
Módulo 5. Data Wrangling and Preprocessing
- Técnicas de imputación de datos.
- Tratamiento de valores faltantes, errores e inconsistencias.
- Manejo de outliers y transformación de datos.
- Preparación de datos para análisis, visualización y modelado.
Módulo 6. Exploratory Data Analysis (EDA)
- Introducción al análisis exploratorio de datos.
- Técnicas de visualización de datos.
- Identificación de patrones, tendencias, correlaciones y anomalías.
- Generación de hipótesis y comunicación preliminar de hallazgos.
Módulo 7. Generative AI Tools for Deriving Insights
- Introducción a herramientas de IA generativa para análisis de datos.
- Aplicaciones de IA generativa para resumir, interpretar y explicar información.
- Diseño de prompts para apoyar tareas analíticas.
- Validación humana de resultados generados por IA.
Módulo 8. Machine Learning
- Introducción a algoritmos de aprendizaje supervisado.
- Introducción al aprendizaje no supervisado.
- Algoritmos de clustering y segmentación.
- Reglas de asociación y aplicaciones prácticas.
Módulo 9. Advance Machine Learning
- Técnicas de ensemble learning.
- Reducción de dimensionalidad.
- Técnicas avanzadas de optimización.
- Mejora de modelos, evaluación y control de rendimiento.
Módulo 10. Data-Driven Decision-Making
- Introducción a la toma de decisiones basada en datos.
- Herramientas open source para análisis y decisión.
- Derivación de insights a partir de datasets empresariales.
- Aplicación práctica a escenarios de ventas, operaciones o negocio.
Módulo 11. Data Storytelling
- El poder del storytelling con datos.
- Identificación de casos de uso y relevancia de negocio.
- Construcción de narrativas claras y accionables.
- Visualización de datos para generar impacto en la toma de decisiones.
Módulo 12. Capstone Project – Employee Attrition Prediction
- Introducción al proyecto y definición del problema.
- Recopilación y preparación de datos.
- Análisis, modelado e interpretación de resultados.
- Presentación final mediante storytelling y visualización.
Módulo opcional. AI Agents for Data Analysis
- Comprensión de agentes de IA aplicados al análisis de datos.
- Casos de uso de agentes de IA en consultas, exploración y generación de insights.
- Práctica guiada con agentes de IA para análisis de datos.
- Buenas prácticas para controlar calidad, seguridad, privacidad y validación humana.
Herramientas y competencias
Durante la formación se trabajan herramientas, lenguajes y técnicas utilizadas en proyectos de análisis de datos, Machine Learning, automatización y toma de decisiones basada en información.
- Google Colab: notebooks, análisis, prototipado y ejecución de prácticas de datos.
- MLflow: seguimiento de experimentos, gestión de modelos y trazabilidad.
- Alteryx: preparación, automatización y análisis de datos orientado a negocio.
- KNIME: flujos visuales de analítica, integración de datos y Machine Learning.
- Python y R: lenguajes de referencia para análisis, estadística y data science.
- Técnicas de data wrangling, preprocesamiento, EDA, visualización, Machine Learning y storytelling.
- Aplicación de IA generativa para derivar insights, documentar análisis y apoyar la toma de decisiones.
- Capacidad para interpretar datos, comunicar resultados y transformar información en recomendaciones accionables.
Calidad del dato, privacidad y uso responsable
La utilización de Inteligencia Artificial y Machine Learning en proyectos de datos requiere trabajar con información de calidad, controlar posibles sesgos y garantizar un tratamiento responsable de los datos.
- Calidad e integridad del dato.
- Tratamiento de valores faltantes e inconsistencias.
- Mitigación de sesgos.
- Privacidad y seguridad de la información.
- Validación humana de resultados generados mediante IA.
- Interpretación crítica de modelos y métricas.
- Trazabilidad de experimentos y modelos.
- Uso responsable de información empresarial.
El curso aborda calidad del dato, sesgos, privacidad, ética y uso responsable, aunque el informe específico de cobertura EU AI Act aportado para AI CERTs® no incluye AI+ Data Practitioner™ como curso con cobertura explícita del EU AI Act.
Perfil de acceso y salidas profesionales
Conocimientos recomendados
Para aprovechar correctamente la formación se recomienda contar con conocimientos básicos de informática y estadística, interés por el análisis de datos, familiaridad con conceptos fundamentales de IA y Machine Learning y disposición para aprender lenguajes como Python y R.
- Conocimientos básicos de informática.
- Fundamentos básicos de estadística.
- Interés por el análisis de datos y data science.
- Familiaridad inicial con conceptos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
- Disposición para aprender Python y R.
¿A quién se dirige?
La formación está dirigida a profesionales que quieren desarrollar competencias en análisis de datos, Machine Learning, visualización e Inteligencia Artificial para obtener insights y mejorar la toma de decisiones empresariales.
- Analistas de datos.
- Profesionales de Business Intelligence.
- Perfiles IT.
- Data Engineers.
- Business Analysts.
- Profesionales de reporting.
- Consultores de transformación digital.
- Profesionales interesados en Data Science.
- Estudiantes y perfiles junior de datos.
- Responsables de toma de decisiones basada en datos.
Salidas profesionales
- AI Data Scientist.
- AI Machine Learning Engineer.
- AI Engineer.
- AI Data Analyst.
- Data Analyst / Business Analyst con competencias en IA.
- Profesional de Business Intelligence con orientación a IA.
- Data Engineer junior o técnico de integración de datos.
- Consultor de transformación digital basada en datos.
- Responsable de reporting, visualización y toma de decisiones basada en datos.
Certificación incluida
La formación incluye la preparación para la certificación oficial AI+ Data Practitioner™ de AI CERTs®.
Una vez superado el examen conforme a las condiciones oficiales de AI CERTs®, el alumno podrá obtener el badge digital correspondiente.
- Certificación: AI+ Data Practitioner™.
- Entidad certificadora: AI CERTs®.
- Formato: examen online supervisado.
- Número de preguntas: 50 preguntas.
- Duración del examen: 90 minutos.
- Puntuación mínima: 70% (35 respuestas correctas de 50).
- Modalidad FHF: Online / Telepresencial con Campus FHF.
- Duración FHF: 40 horas.
- Duración oficial AI CERTs®: aproximadamente 40 horas self-paced o 5 días en modalidad instructor-led.
Además, quienes superen satisfactoriamente la formación podrán obtener el certificado expedido por Factor Humano Formación – Escuela Internacional de Postgrado como entidad formadora.
Blueprint del examen
- Foundations of Data Science: 5%.
- Foundations of Statistics: 5%.
- Data Sources and Types: 6%.
- Programming Skills for Data Science: 10%.
- Data Wrangling and Preprocessing: 10%.
- Exploratory Data Analysis: 12%.
- Generative AI Tools for Deriving Insights: 6%.
- Machine Learning: 10%.
- Advance Machine Learning: 10%.
- Data-Driven Decision-Making: 10%.
- Data Storytelling: 6%.
- Capstone Project – Employee Attrition Prediction: 10%.
CONVOCATORIA ABIERTA
CONVOCATORIA
ABIERTA
PRÓXIMAMENTE 2026 — AI+ Data Practitioner™ — Online / Virtual.
40 h | 999 € | Online | Español | Certificación incluida
Preguntas frecuentes
¿Qué es AI+ Data Practitioner™?
Es una certificación de AI CERTs® orientada a validar competencias en ciencia de datos, estadística, programación, análisis exploratorio, Machine Learning, IA generativa aplicada al análisis y toma de decisiones basada en datos.
¿A quién va dirigido este curso?
Está dirigido a analistas de datos, profesionales de BI, perfiles IT, Data Engineers, estudiantes y profesionales que desean aplicar IA y Data Science para obtener insights y mejorar decisiones empresariales.
¿Necesito saber programar antes de empezar?
No es imprescindible tener un nivel avanzado, pero se recomienda disposición para aprender Python y R. También ayuda contar con conocimientos básicos de informática, estadística y análisis de datos.
¿Qué duración tiene el curso en FHF?
La propuesta de Factor Humano Formación es de 40 horas en modalidad online y telepresencial, con clases, tutorías, prácticas, Campus FHF y preparación para certificación.
¿Cuál es la duración oficial del programa AI CERTs®?
AI CERTs® indica una modalidad instructor-led de 5 días y una modalidad self-paced de aproximadamente 40 horas de contenido.
¿Qué incluye la certificación?
Incluye preparación para el examen oficial, contenidos orientados al blueprint, prácticas, simulador de preguntas y acceso al badge digital una vez superado el examen oficial.
¿Cómo es el examen oficial?
El examen se realiza online con supervisión, consta de 50 preguntas, tiene una duración de 90 minutos y se aprueba con un 70%, equivalente a 35 respuestas correctas sobre 50.
¿Qué herramientas se trabajan?
Se trabajan herramientas y entornos como Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME, Python, R y herramientas de IA generativa aplicadas a análisis de datos, interpretación y comunicación de resultados.
¿Qué diferencia este curso de un curso tradicional de análisis de datos?
Además de fundamentos de Data Science y estadística, incorpora IA generativa, Machine Learning, storytelling, automatización de insights y un proyecto final aplicado a predicción de rotación de empleados.
¿El curso incluye prácticas?
Sí. La formación se orienta a casos prácticos, ejercicios guiados, análisis de datasets, visualización, modelos predictivos y un enfoque aplicado a situaciones reales de negocio.
¿Qué salidas profesionales puede aportar?
Puede ayudar a reforzar perfiles como AI Data Scientist, AI Data Analyst, Business Intelligence Professional, Machine Learning Engineer, Data Engineer junior o consultor de transformación digital basada en datos.
¿Se puede bonificar por Fundae?
Sí, el curso puede ser bonificable con Fundae según las condiciones de la empresa, convocatoria y gestión administrativa aplicable.
¿El curso trata el EU AI Act?
El curso aborda calidad del dato, sesgos, privacidad, ética y uso responsable, pero el informe específico de cobertura EU AI Act aportado para AI CERTs® no incluye AI+ Data Practitioner™ como curso con cobertura explícita del EU AI Act.
¿Qué obtengo al finalizar?
El alumno obtiene la preparación para presentarse al examen oficial de AI CERTs® y, si supera el examen, el badge digital correspondiente. Además, FHF puede emitir certificado de aprovechamiento como entidad formadora.
