Totalmente práctico y aplicable
Formación en DataOps (Data Operations) a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Forma a tu equipo sin coste para tu empresa. Este curso de DataOps (Data Operations) es hasta 100% bonificable a través de FUNDAE.
Descubre el mejor curso de DataOps (Data Operations) para empresas con nuestra Aula Virtual Personalizada:
Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con enfoque práctico y útil desde el primer momento.
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Agendar cita con CTO
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
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Data Engineers y Analytics Engineers
Este curso encaja con perfiles que construyen pipelines, modelos, transformaciones y datasets analíticos. Aprenderán a aplicar versionado, pruebas, CI/CD, orquestación, observabilidad, linaje, documentación y gestión de cambios para que los datos lleguen a producción con más control y menos incidencias.
Equipos de BI, reporting y analítica de negocio
Los equipos que crean dashboards, informes, KPIs y análisis recurrentes podrán entender mejor de dónde vienen los datos, cómo se validan, qué garantías tienen y cómo comunicar incidencias. La formación les ayuda a dejar de depender de comprobaciones manuales y a trabajar con datos más trazables, confiables y mantenibles.
Responsables de plataformas de datos, cloud y arquitectura
Los perfiles de plataforma podrán diseñar entornos de datos con estándares, automatización, seguridad, costes controlados, separación de entornos, observabilidad y gobierno técnico. El curso aporta criterio para operar data warehouses, lakehouses, catálogos, orquestadores y herramientas de calidad sin convertir la plataforma en un conjunto de piezas inconexas.
Data Product Owners y responsables de gobierno del dato
Los perfiles responsables de productos de datos, dominios, catálogos, diccionarios y calidad podrán estructurar ownership, contratos, SLAs, documentación, linaje, definiciones y mecanismos de consumo. La formación les ayuda a conectar necesidades de negocio con operación técnica y responsabilidad sobre el ciclo de vida del dato.
Equipos de ciencia de datos, IA y Machine Learning
Los equipos de IA podrán aprovechar DataOps para asegurar datasets reproducibles, features fiables, pipelines auditables, validación de datos, trazabilidad y monitorización. El curso crea una base sólida para que modelos, RAGs, analítica avanzada y productos de IA no dependan de datos frágiles o procesos manuales.
Responsables de seguridad, compliance e IT
Los perfiles de seguridad e IT podrán revisar permisos, secretos, clasificación de datos, auditoría, entornos, proveedores, logs, retención, privacidad y riesgos de exposición. La formación les permite participar en DataOps desde el diseño, evitando que los pipelines crezcan sin controles ni trazabilidad.
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años
de liderazgo
+480.000
Alumnos formados
en Imagina
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.
DataOps es una disciplina que aplica colaboración, automatización, calidad, medición y mejora continua al ciclo de vida de los datos. Su objetivo es entregar datos y analítica fiables de forma más rápida, gobernada y repetible.
No exactamente. Toma ideas de DevOps, como automatización, CI/CD, versionado y colaboración, pero incorpora retos propios del dato: calidad, frescura, linaje, contratos, semántica, consumidores, gobierno y variabilidad de fuentes.
No. El curso es agnóstico, aunque trabaja herramientas habituales como Airflow, Dagster, dbt, Great Expectations, Soda, DataHub, OpenMetadata, OpenLineage, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric y plataformas cloud.
Conviene tener base técnica. No todos los perfiles necesitan programar al mismo nivel, pero los bloques prácticos de pipelines, CI/CD, tests, orquestación y transformaciones aprovechan conocimientos de SQL, Python, YAML, Git y terminal.
Sí. Se trabaja analytics engineering, transformaciones ELT, modelos, tests, documentación y CI/CD con enfoque compatible con dbt. dbt promueve prácticas como version control, modularidad, CI/CD y documentación en transformaciones analíticas.
Sí. Es uno de los ejes del curso. Se trabajan reglas, expectativas, validaciones, data contracts, tests automáticos, alertas, incidentes y reporting de calidad con herramientas como Great Expectations o Soda.
Sí. El temario cubre metadata, catálogo, glosario, ownership, linaje técnico y de negocio, impacto de cambios y trazabilidad. OpenLineage, por ejemplo, define un modelo para recoger metadata de jobs, runs y datasets.
Sí. DataOps no es solo para data engineers. Los equipos BI se benefician porque mejora la fiabilidad de datasets, definiciones de métricas, documentación, calidad, linaje e incidencias que afectan a dashboards y reporting.
DataOps crea la base operativa para IA fiable: datasets trazables, calidad, versionado, features reproducibles, controles de drift, catálogos, permisos y procesos de incidencia. Sin DataOps, muchos proyectos de IA acaban dependiendo de datos poco gobernados.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en datos, automatización, analítica, cloud, seguridad, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
DataOps es una disciplina que aplica colaboración, automatización, calidad, medición y mejora continua al ciclo de vida de los datos. Su objetivo es entregar datos y analítica fiables de forma más rápida, gobernada y repetible.
No exactamente. Toma ideas de DevOps, como automatización, CI/CD, versionado y colaboración, pero incorpora retos propios del dato: calidad, frescura, linaje, contratos, semántica, consumidores, gobierno y variabilidad de fuentes.
No. El curso es agnóstico, aunque trabaja herramientas habituales como Airflow, Dagster, dbt, Great Expectations, Soda, DataHub, OpenMetadata, OpenLineage, Snowflake, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric y plataformas cloud.
Conviene tener base técnica. No todos los perfiles necesitan programar al mismo nivel, pero los bloques prácticos de pipelines, CI/CD, tests, orquestación y transformaciones aprovechan conocimientos de SQL, Python, YAML, Git y terminal.
Sí. Se trabaja analytics engineering, transformaciones ELT, modelos, tests, documentación y CI/CD con enfoque compatible con dbt. dbt promueve prácticas como version control, modularidad, CI/CD y documentación en transformaciones analíticas.
Sí. Es uno de los ejes del curso. Se trabajan reglas, expectativas, validaciones, data contracts, tests automáticos, alertas, incidentes y reporting de calidad con herramientas como Great Expectations o Soda.
Sí. El temario cubre metadata, catálogo, glosario, ownership, linaje técnico y de negocio, impacto de cambios y trazabilidad. OpenLineage, por ejemplo, define un modelo para recoger metadata de jobs, runs y datasets.
Sí. DataOps no es solo para data engineers. Los equipos BI se benefician porque mejora la fiabilidad de datasets, definiciones de métricas, documentación, calidad, linaje e incidencias que afectan a dashboards y reporting.
DataOps crea la base operativa para IA fiable: datasets trazables, calidad, versionado, features reproducibles, controles de drift, catálogos, permisos y procesos de incidencia. Sin DataOps, muchos proyectos de IA acaban dependiendo de datos poco gobernados.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en datos, automatización, analítica, cloud, seguridad, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
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Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprender DataOps como una disciplina que combina ingeniería, automatización, colaboración, gobierno, calidad y observabilidad para entregar datos fiables de forma continua.
Diferenciar DataOps de ETL tradicional, BI operativo, DevOps, MLOps, Data Governance y Platform Engineering, aclarando dónde se solapan y dónde aportan valor distinto.
Analizar por qué muchos equipos de datos fallan por procesos manuales, poca trazabilidad, ownership difuso, incidencias tardías y métricas mal definidas.
Interpretar los principios del DataOps Manifesto desde una perspectiva práctica: satisfacción del cliente, analítica útil, cambio, calidad, medición y automatización.
Identificar el dato como producto operativo, no como subproducto técnico que aparece al final de un pipeline sin responsable claro.
Revisar el ciclo completo: ingesta, validación, transformación, publicación, consumo, monitorización, soporte, mejora y retirada.
Definir los perfiles que intervienen: data engineering, analytics engineering, BI, data science, arquitectura, seguridad, negocio y data owners.
Detectar síntomas de baja madurez DataOps: dashboards que no cuadran, pipelines frágiles, jobs sin owner, alertas inútiles y correcciones manuales.
Construir una visión de DataOps orientada a fiabilidad, velocidad, calidad, gobernanza, coste y confianza de negocio.
Elaborar un diagnóstico inicial de madurez con procesos, herramientas, equipos, riesgos, capacidades y prioridades de mejora.
Comprender DataOps como una disciplina que combina ingeniería, automatización, colaboración, gobierno, calidad y observabilidad para entregar datos fiables de forma continua.
Diferenciar DataOps de ETL tradicional, BI operativo, DevOps, MLOps, Data Governance y Platform Engineering, aclarando dónde se solapan y dónde aportan valor distinto.
Analizar por qué muchos equipos de datos fallan por procesos manuales, poca trazabilidad, ownership difuso, incidencias tardías y métricas mal definidas.
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Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
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