Ranking Formación Profesional en Data Analytics

¿Qué es un FP en Data Analytics?

En el marco oficial de FP, las competencias de analítica de datos se estructuran principalmente a través de los Ciclos Formativos de Grado Superior de la familia de Informática y Comunicaciones, especialmente Desarrollo de Aplicaciones Web (DAW) y Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma (DAM), que incluyen bases de datos, programación, acceso a datos, despliegue y diseño de interfaces. Estas enseñanzas constituyen la base técnica sobre la que se incorporan prácticas de análisis y visualización en entornos reales. 

De forma complementaria, titulados de Grado Superior pueden cursar el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data (posFP), regulado por el Real Decreto 279/2021, que profundiza en procesamiento de datos, modelización y aplicaciones de IA/Big Data. El acceso está abierto, entre otros, a titulados en ASIR, DAM, DAW y Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos. 

Familia profesional, títulos relacionados y complementos habituales

Estos programas se enmarcan en Informática y Comunicaciones y se articulan habitualmente con:

• CFGS en DAW y CFGS en DAM como rutas técnicas principales con sólida base en bases de datos y acceso a datos.
• CFGS en ASIR cuando se busca reforzar infraestructura, administración de sistemas y servicios de datos.
• Curso de Especialización en IA & Big Data (posFP) para ampliar competencias de analítica avanzada.

Como complemento no obligatorio, algunos centros suman:

• Certificaciones sectoriales (p. ej., analista de datos en suites BI) o talleres en Power BI/Tableau/Looker Studio, SQL avanzado y Python aplicado a datos.
• Laboratorios con datasets reales, control de versiones y prácticas de ETL/ELT, dashboarding y storytelling con datos.

Especializaciones del ciclo

• Business Intelligence & Reporting: modelado de datos, KPI, cuadros de mando y gobernanza básica.
• Analítica con Python/SQL: EDA, preparación de datos y automatización de informes.
• Visualización y Storytelling: diseño de dashboards, narrativa y comunicación ejecutiva.
• Data Engineering (iniciación): nociones de ETL/ELT, calidad de datos y orígenes heterogéneos.
• Analítica de Marketing / Producto: métricas de adquisición, embudos y atribución básica.
• Cloud & DataOps (introducción): conectores, orígenes en la nube y publicación/actualización de informes.

Requisitos de acceso

Los requisitos varían según el título y el centro, pero de forma general incluyen:

• Grado Superior (DAW/DAM/ASIR): Bachillerato, Técnico de Grado Medio, prueba oficial de acceso a Grado Superior o vías equivalentes según normativa.
• Curso de Especialización IA & Big Data (posFP): Técnico Superior en títulos como ASIR, DAM, DAW, STi (entre otros previstos en el RD 279/2021). BOE
• En algunos centros puede añadirse entrevista/prueba específica para valorar motivación y nociones de ofimática o lógica.

Oportunidades laborales

• Data Analyst (junior): explotación de datos, KPI y reporting para áreas de negocio.
• BI Analyst / Reporting Specialist: modelado, dashboards y mantenimiento de flujos de información.
• Marketing/Product Analyst (junior): métricas de adquisición, retención y rendimiento de campañas/producto.
• Data Steward / Quality: control de calidad, validación y documentación de datos.
• Soporte de datos / Sistemas de información: integraciones básicas, consultas y soporte a usuarios.

¿Cómo elegir el centro formativo?

• Marco oficial y plan curricular: Verificar que el ciclo (DAW/DAM/ASIR) y, en su caso, el curso de especialización estén autorizados y actualizados.
• Ecosistema de datos en aula: Comprobar disponibilidad de SQL, entornos BI (Power BI/Tableau/Looker Studio), hojas de cálculo avanzadas y prácticas con datasets reales.
• Metodología aplicada: Valorar proyectos integrados, EDA, creación de dashboards y rúbricas claras de evaluación.
• Vinculación con empresas: Convenios de FCT/FP Dual, retos de analítica con organizaciones y sesiones de feedback profesional.
• Docencia con experiencia en datos: Profesorado con práctica reciente en BI/analítica/ETL y tutoría cercana de proyectos.
• Servicios de carrera: CV y portfolio analítico (dashboards, informes), simulacros de entrevista y bolsa de empleo activa.
• Modalidad y carga lectiva: Presencial/online/híbrida con dedicación semanal realista y calendario bien definido.
• Transparencia: Publicación de empleabilidad, proyectos y testimonios verificables.

Habilidades que desarrollarás

Los programas de FP orientados a Data Analytics permiten adquirir un conjunto de competencias técnicas y analíticas aplicables a múltiples sectores:

• Dominio de SQL para extracción, transformación y agregación de datos.
• Análisis exploratorio (EDA) y limpieza de datos en hojas de cálculo o con Python (según itinerario).
• Construcción de dashboards con Power BI / Tableau / Looker Studio y presentación de insights.
• Definición de KPI y storytelling para audiencias no técnicas.
• Automatización de reportes y actualización programada de fuentes.
• Buenas prácticas de calidad y gobernanza: documentación, control de versiones y trazabilidad básica.

Continuidad académica y profesional

• Acceso a estudios universitarios afines (Informática, Ciencia de Datos, ADE/Analytics), con posibles convalidaciones según convenios.
• Curso de Especialización IA & Big Data (posFP) para profundizar en analítica avanzada y modelos.
• Certificaciones en BI/analítica (según herramienta o proveedor) para acreditar competencias ante el mercado.
• Formación complementaria: itinerarios en estadística aplicada, Python para datos, ETL/ELT y visualización avanzada.