Totalmente práctico y aplicable
Formación en Data Version Control - DVC a medida
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Este programa de Data Version Control - DVC para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprensión de DVC como respuesta práctica al problema de versionar datasets, modelos y resultados sin romper Git ni llenar el repositorio de archivos pesados.
Revisión de los límites de una gestión manual basada en carpetas, sufijos de archivo, copias locales y convenciones informales de naming.
Construcción de una visión de DVC como extensión natural de Git para proyectos donde el ciclo de vida del dato y del modelo no coincide con el del código.
Análisis de cómo la falta de trazabilidad de datos y artefactos genera errores silenciosos, confusión y pérdida de reproducibilidad.
Diferenciación entre versionado de código, versionado de datos y gestión de experimentos dentro de un mismo proyecto.
Revisión del papel de DVC dentro del ecosistema de MLOps sin convertirlo en una plataforma monolítica.
Comprensión de los conceptos de workspace, cache, remoto, stage, pipeline y experimento como vocabulario base del curso.
Identificación de casos donde DVC aporta valor inmediato y de otros donde una capa más ligera puede ser suficiente.
Relación entre buenas prácticas de ingeniería y necesidad de gobernar datos y artefactos con el mismo rigor que el código.
Taller inicial de diagnóstico de madurez para detectar problemas reales que DVC puede resolver en el equipo.
Comprensión de DVC como respuesta práctica al problema de versionar datasets, modelos y resultados sin romper Git ni llenar el repositorio de archivos pesados.
Revisión de los límites de una gestión manual basada en carpetas, sufijos de archivo, copias locales y convenciones informales de naming.
Construcción de una visión de DVC como extensión natural de Git para proyectos donde el ciclo de vida del dato y del modelo no coincide con el del código.
Análisis de cómo la falta de trazabilidad de datos y artefactos genera errores silenciosos, confusión y pérdida de reproducibilidad.
Diferenciación entre versionado de código, versionado de datos y gestión de experimentos dentro de un mismo proyecto.
Revisión del papel de DVC dentro del ecosistema de MLOps sin convertirlo en una plataforma monolítica.
Comprensión de los conceptos de workspace, cache, remoto, stage, pipeline y experimento como vocabulario base del curso.
Identificación de casos donde DVC aporta valor inmediato y de otros donde una capa más ligera puede ser suficiente.
Relación entre buenas prácticas de ingeniería y necesidad de gobernar datos y artefactos con el mismo rigor que el código.
Taller inicial de diagnóstico de madurez para detectar problemas reales que DVC puede resolver en el equipo.
Data Scientists y Machine Learning Engineers
Este perfil encaja especialmente bien porque suele sufrir directamente los problemas que DVC resuelve: datasets que cambian sin trazabilidad, experimentos difíciles de reproducir, modelos que se pierden, notebooks imposibles de comparar y pipelines que dependen demasiado del contexto de quien los construyó. El curso le ayuda a convertir su trabajo en algo mucho más reproducible, auditable y compartible.
Data Engineers y responsables de pipelines de datos
Quienes preparan datos, organizan procesos ETL o construyen flujos de transformación encuentran aquí un encaje muy claro. La formación les permite estructurar mejor dependencias, stages, artefactos y remotos, y usar DVC para dar orden y trazabilidad a procesos que muchas veces viven dispersos entre scripts, carpetas y automatizaciones poco visibles.
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. Esa es una de sus funciones más conocidas, pero no la única. La documentación oficial define DVC como herramienta de data management, ML pipeline automation y experiment management, lo que significa que también cubre pipelines reproducibles, métricas, plots y experimentos ligados al proyecto.
No. DVC trabaja encima de Git, no en lugar de Git. La documentación oficial deja claro que sus metadatos suelen versionarse con Git y que DVC amplía las capacidades del repositorio para manejar datos, modelos y experimentos sin meter los artefactos pesados directamente en Git.
Los remotes son ubicaciones de almacenamiento distribuido para datasets y modelos, equivalentes al papel de un remote de Git pero aplicado a artefactos cacheados. Esto permite compartir, respaldar y recuperar datos o modelos sin tener que copiarlos manualmente entre equipos o entornos. DVC soporta remotos como S3, GCS, Azure Blob, Google Drive, SSH/SFTP, HDFS, HTTP, WebDAV y almacenamiento local.
La documentación oficial explica que los experimentos quedan conectados al último commit de la rama actual como baseline, pero no forman parte del árbol normal de Git. Eso evita inflar el historial del repositorio con ramas o commits temporales de prueba, manteniendo al mismo tiempo la relación con código, parámetros, métricas y artefactos.
Sí. DVC dispone de extensión oficial para VS Code, y la documentación indica que desde ella se pueden visualizar métricas, plots y experimentos. Además, los plots pueden generarse como HTML estático y verse también en navegador.
No. DVC puede usarse perfectamente en local y con terminal. Ahora bien, la documentación oficial indica que, una vez configurado, DVC Studio puede ofrecer actualizaciones en tiempo real de experimentos en ejecución y facilitar la compartición de resultados con el equipo. Es muy útil cuando la colaboración y la visibilidad experimental pesan más.
Sí. DVC documenta pipelines como workflows versionados en Git, definidos como DAGs de stages con dependencias y outputs. El archivo `dvc.yaml` es precisamente la pieza central para capturar stages, métricas, params y plots en el proyecto.
Sí, sigue activo. En GitHub aparece una release 3.67.0 publicada el 30 de marzo de 2026, con mejoras recientes como nuevas opciones en `dvc data status` y ampliaciones en `exp show`.
Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como bonificable hasta el 100% si la empresa dispone de crédito suficiente y tramita correctamente la acción formativa conforme al marco aplicable.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
No. Esa es una de sus funciones más conocidas, pero no la única. La documentación oficial define DVC como herramienta de data management, ML pipeline automation y experiment management, lo que significa que también cubre pipelines reproducibles, métricas, plots y experimentos ligados al proyecto.
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No. DVC trabaja encima de Git, no en lugar de Git. La documentación oficial deja claro que sus metadatos suelen versionarse con Git y que DVC amplía las capacidades del repositorio para manejar datos, modelos y experimentos sin meter los artefactos pesados directamente en Git.
Los remotes son ubicaciones de almacenamiento distribuido para datasets y modelos, equivalentes al papel de un remote de Git pero aplicado a artefactos cacheados. Esto permite compartir, respaldar y recuperar datos o modelos sin tener que copiarlos manualmente entre equipos o entornos. DVC soporta remotos como S3, GCS, Azure Blob, Google Drive, SSH/SFTP, HDFS, HTTP, WebDAV y almacenamiento local.
La documentación oficial explica que los experimentos quedan conectados al último commit de la rama actual como baseline, pero no forman parte del árbol normal de Git. Eso evita inflar el historial del repositorio con ramas o commits temporales de prueba, manteniendo al mismo tiempo la relación con código, parámetros, métricas y artefactos.
Sí. DVC dispone de extensión oficial para VS Code, y la documentación indica que desde ella se pueden visualizar métricas, plots y experimentos. Además, los plots pueden generarse como HTML estático y verse también en navegador.
No. DVC puede usarse perfectamente en local y con terminal. Ahora bien, la documentación oficial indica que, una vez configurado, DVC Studio puede ofrecer actualizaciones en tiempo real de experimentos en ejecución y facilitar la compartición de resultados con el equipo. Es muy útil cuando la colaboración y la visibilidad experimental pesan más.
Sí. DVC documenta pipelines como workflows versionados en Git, definidos como DAGs de stages con dependencias y outputs. El archivo `dvc.yaml` es precisamente la pieza central para capturar stages, métricas, params y plots en el proyecto.
Sí, sigue activo. En GitHub aparece una release 3.67.0 publicada el 30 de marzo de 2026, con mejoras recientes como nuevas opciones en `dvc data status` y ampliaciones en `exp show`.
Sí. En contexto corporativo, esta formación puede plantearse como bonificable hasta el 100% si la empresa dispone de crédito suficiente y tramita correctamente la acción formativa conforme al marco aplicable.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Perfiles de MLOps y plataforma analítica
Este perfil obtiene mucho valor porque necesita cerrar la distancia entre experimentación local y operación reproducible. El curso le enseña a usar DVC como capa de organización, compartición y control sobre datos, modelos, métricas, plots y pipelines, lo que facilita mucho la integración con CI/CD, repositorios corporativos y trabajo distribuido.
Analistas avanzados que ya trabajan con Python y modelos
Quienes ya construyen modelos o procesos analíticos, pero todavía no tienen una práctica sólida de versionado y reproducibilidad, pueden aprovechar muchísimo esta formación. El programa les ayuda a pasar de un flujo basado en carpetas, sufijos y copias manuales a una metodología mucho más profesional y sostenible.
Equipos de investigación aplicada y experimentación continua
Este perfil encaja especialmente bien cuando se realizan muchas pruebas, benchmarks y ajustes de parámetros sobre un mismo proyecto. DVC aporta una forma muy potente de capturar experimentos, comparar métricas, visualizar plots y mantener la conexión con Git sin llenar el historial del repositorio de commits temporales.
Organizaciones que quieren profesionalizar sus proyectos de datos y ML
Para empresas que necesitan mejorar la trazabilidad de datasets, modelos y pipelines, esta formación resulta especialmente útil porque no se queda en la teoría de MLOps. Aterriza una herramienta concreta y madura para ordenar proyectos reales, mejorar reproducibilidad y facilitar colaboración entre perfiles técnicos distintos.
