El programa Data Analyst te ofrece la oportunidad de adquirir las habilidades y conocimientos necesarios para convertirte en un profesional capaz de analizar datos y extraer todo su valor. En un formato intensivo y práctico, aprenderás desde cero, a tu propio ritmo, de la mano de expertos del sector que te guiarán en tu proceso de aprendizaje.
Te formarás en las principales herramientas del data analysis y además, desarrollarás habilidades altamente demandadas como la creatividad, el pensamiento lateral y la innovación. Al finalizar el programa, estarás preparado para trabajar en una variedad de sectores, tamaños de empresas e industrias. Tendrás la oportunidad de contribuir al éxito de las empresas con tu capacidad para analizar datos y tomar decisiones estratégicas.
EADA, en colaboración con el Barcelona Data Institute, ha impulsado la creación de un programa específico para el desarrollo del perfil de Data Analyst, haciendo posible que los participantes aprendan de los mejores profesionales en activo del sector para darles una ventaja competitiva en el mercado laboral, además de facilitar la creación de una extensa red de contactos y oportunidades profesionales de alto nivel.
- Curso: Postgrado en Data Analytics
- Modalidad: Presencial
- Ubicación: Barcelona, España
- Idioma: Español
- Experiencia requerida: 5+ años
- Dedicación: Tiempo parcial
- Horarios: Lunes y viernes
- Próximo inicio: 12 Nov. 2025
- Duración: 4 meses
Programa dirigido a:
Profesionales que buscan empezar su carrera en el mundo de los datos como Data Analysts o Business Analysts
Profesionales que quieren aprender más sobre análisis de datos de negocio para mejorar en su trabajo actual y contribuir más a su organización.
Responsables de área que quieran trabajar con departamentos especializados en el análisis de datos y buscan aprender más sobre este tipo de tecnologías.
¿Quieres saber más?
Contáctanos y te proporcionaremos toda la información del programa y su próxima edición.
¿Por qué elegir EADA?
01
Aprendizaje personalizado
Empezaremos desde cero y nos adaptaremos a tu ritmo de aprendizaje.
02
Aprenderás directamente de expertos
las metodologías que aplican en su trabajo diario.
03
Aprenderás las principales herramientas del data analysis
consultas de datos en SQL, visualización con Business Intelligence, programación en Python, manipulación de datos, tests A/B y modelos predictivos
04
Te aportará balance entre soft y hard skills
Equilibrio entre el desarrollo de las habilidades hard (técnicas, analíticas y tecnológicas) y soft (estratégicas, de liderazgo y relacionales)
05
Grupos reducidos
de 15-20 personas
Nuestro partner
Barcelona Data Institute
Barcelona Data Institute es un acelerador y conector de carreras profesionales en el ámbito de Data creado por especialistas del sector. Su principal objetivo es fortalecer el entorno empresarial con profesionales cualificados para cubrir la alta demanda de posiciones tanto en el ámbito nacional como internacional.
Proporciona a los candidatos una red única tanto en empresas tecnológicas como multinacionales que entienden los datos como herramienta fundamental en su toma de decisiones y creación de valor para sus clientes.
#16
del mundo Executive Education - Open programmes Financial Times 2024#46
del mundo Executive Education - Custom programmes Financial Times 2024#27
mejores Escuelas de Negocios de Europa European Business School Rankings Financial Times 2024Estructura del programa
Bloque 1: Introducción al Data Analytics
Empezaremos el programa dando una visión global del data analyst: qué tareas hace y con qué roles se relaciona dentro de la empresa. Seguidamente, lo trasladaremos al programa del curso, de manera que sepáis en todo momento para qué sirve lo que estáis aprendiendo.
Además, estableceremos el lenguaje estadístico necesario para poder trabajar con datos. En particular, veremos las métricas que se utilizan en las empresas, y cómo se calculan.
- Tareas del data analyst
- Fundamentos estadísticos
- Kpis y marcos de trabajo
Bloque 2: Introducción a las Bases de datos y al Business Intelligence
El análisis de datos empieza, como no, ¡en los datos! Por eso, es crucial aprender a obtener los datos necesarios de las diferentes fuentes disponibles. La herramienta más común que usan las empresas para esta tarea es el lenguaje SQL, que es bastante sencillo y flexible. Pero una vez tenemos los datos, ¿qué hacemos con ellos? Una buena opción es crear dashboards de business intelligence para explorarlos y compartirlos con otros departamentos.
- Introducción a las bases de datos y al Business Intelligence
- Estructuración de las diferentes fuentes de datos
- Consultas a bases de datos SQL
- Visualización de datos con herramientas de Business Intelligence como Tableau
Bloque 3: Python para manipulación de datos
Es habitual que las consultas de SQL se te queden cortas. Tarde o temprano, querrás hacer transformaciones de datos más complicadas o procesos de limpieza de datos más elaborados. Por eso, las empresas piden cada vez más saber programar en Python. Python es un lenguaje de programación que te dará una gran flexibilidad para desarrollar las soluciones necesarias: desde creación de informes, hasta la creación de modelos predictivos.
- Introducción a la programación con Python
- Lectura de datos desde csv, SQL o Excel.
- Manipulación y limpieza de datos con pandas
- Creación de reportes con jupyter notebooks y seaborn
Bloque 4: Introducción a los modelos predictivos
La creación de modelos predictivos es una tarea que históricamente se le pedía a los data scientists, pero cada día más la elaboran los data analysts. Algunos ejemplos son la predicción de ventas de una empresa para la gestión del stock, predicción de bajas de clientes para lanzar acciones de marketing o los modelos de riesgo de crédito en empresas financieras.
En los últimos años los modelos predictivos han evolucionado hasta la categoría de inteligencia artificial. A pesar de que los modelos de inteligencia artificial son muy complejos, es importante tener unas nociones básicas de qué hacen y hasta qué punto se asemejan a los modelos predictivos más clásicos.
- Aplicaciones de modelos predictivos
- Modelos lineales, árboles de decisión, random forests, boosting
- Creación de modelos predictivos con sklearn
- Validación de modelos con validación cruzada
- Nociones básicas de Inteligencia Artificial con redes neuronales.
Bloque 5: Analítica digital y análisis de usuarios para la toma de decisiones
El renacimiento del análisis de datos en las empresas ha sido debido, en gran medida, a la aparición de internet y el mundo digital. Las empresas tienen muchos datos y necesitan analizarlos para entender cómo se comportan sus clientes. Dentro de las posibilidades de análisis destacamos dos. La primera es la herramienta Google Analytics que permite analizar cómo se comportan los usuarios de una plataforma digital. Y la segunda es la metodología de A/B testing en la que se ejecutan experimentos para entender el impacto de las decisiones de negocio.
- Google Analytics
- A/B testing
Bloque 6: Storytelling
La tarea del data analyst no acaba en la creación de informes o modelos predictivos, sino que llega hasta la explicación de estos. Muy habitualmente los data analysts tienen que explicar sus conclusiones a gente no técnica, y ¡no es nada fácil! Por eso, es muy importante aprender a transmitir bien el mensaje principal de tu análisis de la manera más llana posible. ¡Y aquí es donde el storytelling entra en juego!
- Visualización de datos
- Cómo interpretar y comunicar los datos
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Titulación
- Al superar la totalidad del programa, según los requisitos académicos establecidos, recibirás el Diploma de Postgrado en Data Analytics expedido por EADA Business School.