Curso de DDD (Data Driven Development) hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de DDD (Data Driven Development)para empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en DDD (Data Driven Development) práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de DDD (Data Driven Development) ante FUNDAE.
Implanta DDD (Data Driven Development) A Medida para tu equipo, mejora decisiones por datos, calidad de código y métricas. Bonificable por FUNDAE. Contáctanos.
Une producto, tecnología y datos El curso conecta roadmap, desarrollo, analítica, UX, QA, observabilidad, negocio y calidad del dato dentro de un mismo ciclo de decisión.
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Reduce funcionalidades sin impacto Ayuda a detectar qué se usa, qué no se usa, dónde hay fricción, qué debe mejorarse y qué iniciativas no justifican más inversión.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
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.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
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.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Partir de una idea habitual de desarrollo, como “mejorar el formulario”, “añadir una funcionalidad” o “reducir abandono”.
Convertir la idea inicial en una hipótesis medible con una expectativa clara de impacto.
Definir qué dato permitiría saber si la hipótesis era correcta o no.
Identificar eventos necesarios: visualización, clic, error, avance, abandono, conversión o repetición de uso.
Diseñar una métrica principal y varias métricas de apoyo para evitar conclusiones incompletas.
Crear un pequeño esquema de captura de datos desde la aplicación hasta el dashboard.
Analizar un dataset de ejemplo con usuarios, sesiones, eventos y resultados.
Detectar una fricción real a partir de datos y no solo de opiniones internas.
Decidir una mejora de producto usando evidencia, contexto y criterio técnico.
Cerrar el recorrido entendiendo el ciclo completo: hipótesis, instrumentación, desarrollo, medición, análisis, decisión y aprendizaje.
Partir de una idea habitual de desarrollo, como “mejorar el formulario”, “añadir una funcionalidad” o “reducir abandono”.
Convertir la idea inicial en una hipótesis medible con una expectativa clara de impacto.
Definir qué dato permitiría saber si la hipótesis era correcta o no.
Identificar eventos necesarios: visualización, clic, error, avance, abandono, conversión o repetición de uso.
Diseñar una métrica principal y varias métricas de apoyo para evitar conclusiones incompletas.
Crear un pequeño esquema de captura de datos desde la aplicación hasta el dashboard.
Analizar un dataset de ejemplo con usuarios, sesiones, eventos y resultados.
Detectar una fricción real a partir de datos y no solo de opiniones internas.
Decidir una mejora de producto usando evidencia, contexto y criterio técnico.
Cerrar el recorrido entendiendo el ciclo completo: hipótesis, instrumentación, desarrollo, medición, análisis, decisión y aprendizaje.
Usar datos para detectar funcionalidades infrautilizadas, problemas recurrentes o segmentos desatendidos.
Evitar decidir solo por peticiones internas, cliente más ruidoso o intuición del equipo.
Crear scoring de oportunidades basado en datos cuantitativos y cualitativos.
Relacionar deuda técnica con impacto en usuario, negocio y operación.
Diseñar roadmap como conjunto de apuestas medibles, no solo lista de entregables.
Revisar periódicamente si las iniciativas lanzadas generaron el impacto esperado.
Despriorizar funcionalidades que no demuestran valor suficiente.
Convertir el aprendizaje de datos en input formal del ciclo de planificación.
Tema 19: Data Driven UX y discovery continuo
Combinar investigación cualitativa con datos de comportamiento.
Detectar fricciones usando funnels, mapas de eventos, errores, búsquedas, abandono y tiempos de tarea.
Validar problemas de usuario antes de diseñar soluciones.
Usar datos para elegir qué flujo investigar con entrevistas, tests o análisis heurístico.
Medir impacto de cambios de UX sin reducirlo todo a clics.
Analizar búsquedas sin resultado, validaciones fallidas, campos abandonados y rutas repetidas.
Diseñar prototipos con hipótesis de medición desde el inicio.
Evitar optimizar localmente una pantalla mientras se empeora el journey completo.
Crear un repositorio de aprendizajes UX conectado con datos de producto.
Integrar UX research en el ciclo de hipótesis, desarrollo y medición.
Tema 20: Data Driven QA y validación de releases
Usar datos de producción para priorizar casos de prueba según uso real.
Identificar funcionalidades críticas por volumen, valor, riesgo o dependencia.
Diseñar pruebas basadas en journeys reales y no solo en requisitos teóricos.
Medir defectos por funcionalidad, frecuencia, impacto, severidad y usuario afectado.
Conectar errores técnicos con métricas de abandono, conversión o soporte.
Validar tracking y eventos como parte de QA funcional.
Revisar métricas tras release para detectar regresiones no visibles en test.
Crear criterios de aceptación medibles para nuevas funcionalidades.
Usar datos históricos para planificar pruebas de regresión más inteligentes.
Convertir QA en socio de producto y desarrollo mediante evidencias.
Tema 21: Data Driven Development en equipos ágiles
Integrar hipótesis, métricas y análisis en discovery, refinement, planning, review y retro.
Añadir criterios de medición a historias de usuario, épicas e iniciativas.
Revisar impacto de funcionalidades entregadas en sprint reviews o sesiones específicas.
Evitar que la velocidad de entrega sea la única métrica de éxito del equipo.
Medir outcomes además de outputs.
Crear tareas de instrumentación, análisis y dashboard dentro del backlog.
Incorporar aprendizaje de experimentos en la priorización del siguiente ciclo.
Ajustar Definition of Done para incluir medición, eventos y validación posterior.
Usar retrospectivas basadas en datos técnicos y de producto.
Mantener agilidad sin convertir cada decisión en un proyecto analítico largo.
Tema 22: Modelos predictivos y analítica avanzada para desarrollo
Identificar casos donde la analítica descriptiva ya no basta y puede aportar predicción.
Analizar churn, propensión de conversión, riesgo de abandono, probabilidad de error o demanda prevista.
Preparar variables explicativas a partir de eventos, sesiones, actividad, soporte y características de cuenta.
Diferenciar modelos simples, reglas heurísticas, scoring y machine learning avanzado.
Evitar introducir modelos predictivos si la calidad de datos no es suficiente.
Interpretar resultados con cautela: correlación, causalidad, sesgo y sobreajuste.
Diseñar decisiones humanas asistidas por datos, no automatizaciones opacas sin control.
Medir si el modelo mejora realmente una decisión de producto o negocio.
Documentar límites, variables, métricas de rendimiento y criterios de uso.
Conectar analítica avanzada con roadmap, soporte, éxito de cliente, producto y operaciones.
Tema 23: Comunicación de insights y toma de decisiones
Convertir análisis en historias claras: contexto, dato, interpretación, decisión y siguiente paso.
Evitar informes extensos que no terminan en una recomendación.
Distinguir hallazgo, hipótesis, evidencia, conclusión y decisión.
Visualizar datos de forma honesta, sin manipular escalas ni ocultar incertidumbre.
Adaptar comunicación a dirección, producto, desarrollo, UX, soporte o cliente.
Explicar limitaciones del análisis antes de que se conviertan en malas decisiones.
Crear documentos de decisión basados en datos con trazabilidad.
Facilitar conversaciones entre perfiles técnicos y no técnicos.
Registrar decisiones tomadas y métricas que se revisarán después.
Crear una cultura donde el insight termina en acción, no en presentación.
Tema 24: Antipatrones del desarrollo guiado por datos
Detectar equipos que dicen ser data-driven pero solo usan datos para justificar decisiones ya tomadas.
Evitar optimizar métricas de corto plazo dañando retención, calidad o confianza.
Reconocer métricas vanidosas, dashboards muertos y KPIs sin propietario.
Identificar análisis con muestras insuficientes, segmentos mezclados o eventos mal capturados.
Evitar experimentos simultáneos que contaminan resultados.
No convertir el desarrollo en parálisis por análisis.
Detectar abuso de datos personales o eventos innecesarios.
Evitar que el equipo ignore señales cualitativas porque “no están en el dashboard”.
Revisar modelos predictivos usados sin validación ni comprensión.
Crear una lista de señales tempranas de mala práctica data-driven.
Tema 25: Implantación de una metodología Data Driven Development
Evaluar madurez actual del equipo en datos, producto, desarrollo, analítica y calidad.
Elegir un primer caso de uso con impacto claro: onboarding, conversión, errores, rendimiento, adopción o retención.
Definir métricas, eventos, dashboard, propietarios y cadencia de revisión.
Crear un tracking plan mínimo y una primera capa de calidad del dato.
Incorporar hipótesis y criterios de medición en el backlog.
Formar al equipo en lectura de métricas, SQL básico, interpretación y límites.
Establecer governance ligera de eventos, KPIs, dashboards y experimentos.
Revisar resultados del piloto y ajustar metodología.
Escalar a más productos, equipos o journeys cuando el primer caso demuestre valor.
Construir una hoja de ruta de adopción realista para convertir datos en práctica diaria.
Tema 26: Proyecto final integrador de Data Driven Development
Seleccionar un producto, proceso digital o funcionalidad de ejemplo con objetivo de mejora.
Formular hipótesis principal, hipótesis secundarias, segmento objetivo y criterio de éxito.
Diseñar tracking plan con eventos, propiedades, fuentes, responsables y validaciones.
Crear consultas SQL para medir uso, funnel, retención, errores o adopción.
Preparar un análisis con Python para limpiar datos, segmentar usuarios y comparar escenarios.
Diseñar un dashboard orientado a decisión con métricas principales, métricas de control y contexto.
Proponer un experimento, feature flag o rollout progresivo para validar una mejora.
Definir criterios de privacidad, calidad de datos y revisión post-release.
Documentar insight, decisión, riesgo, recomendación y próximos pasos.
Presentar el proyecto como una metodología aplicable a un equipo real de producto y desarrollo.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar DDD (Data Driven Development) en su día a día
Product managers y product owners
Profesionales que necesitan priorizar roadmap, validar hipótesis, medir impacto, reducir decisiones subjetivas y conectar métricas de producto con objetivos de negocio, adopción y experiencia de usuario.
Desarrolladores y tech leads
Equipos técnicos que quieren instrumentar correctamente aplicaciones, medir uso real, analizar rendimiento, activar experimentos, trabajar con feature flags y conectar desarrollo con evidencias de producto.
Analistas de datos y perfiles BI
Profesionales que apoyan a producto y tecnología con dashboards, SQL, modelos de datos, análisis de comportamiento, experimentación, cohortes, funnels y métricas accionables.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en DDD (Data Driven Development)
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. En este curso, DDD significa Data Driven Development. El foco está en desarrollar productos y software tomando decisiones basadas en datos, métricas, experimentos y evidencias.
No exactamente. Incluye SQL, Python, análisis y dashboards, pero el objetivo no es formar data scientists, sino equipos capaces de usar datos para desarrollar mejor.
A ambos. El curso conecta producto, desarrollo, UX, QA, observabilidad, analítica y negocio para que las decisiones técnicas y funcionales tengan evidencia detrás.
Sí. SQL se usa para analizar eventos, usuarios, funnels, cohortes, retención, conversión, errores, adopción y métricas de producto.
Sí. Python se usa para limpieza, análisis exploratorio, validación de datos, segmentación, automatización de informes y análisis de experimentos.
Sí. Se trabajan hipótesis, métricas, variantes, duración, sesgos, guardrails, interpretación y documentación de aprendizajes.
Sí. El curso explica cómo integrar hipótesis, métricas, eventos y revisión de impacto en backlog, refinement, planning, sprint review y retrospectivas.
Sí. Hay un bloque específico sobre minimización, datos personales, eventos sensibles, acceso a dashboards, retención, ética y cumplimiento.
El reporting suele mirar lo ocurrido. Data Driven Development usa datos antes, durante y después del desarrollo para decidir qué construir, cómo construirlo y si realmente ha funcionado.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
No. En este curso, DDD significa Data Driven Development. El foco está en desarrollar productos y software tomando decisiones basadas en datos, métricas, experimentos y evidencias.
No exactamente. Incluye SQL, Python, análisis y dashboards, pero el objetivo no es formar data scientists, sino equipos capaces de usar datos para desarrollar mejor.
A ambos. El curso conecta producto, desarrollo, UX, QA, observabilidad, analítica y negocio para que las decisiones técnicas y funcionales tengan evidencia detrás.
Sí. SQL se usa para analizar eventos, usuarios, funnels, cohortes, retención, conversión, errores, adopción y métricas de producto.
Sí. Python se usa para limpieza, análisis exploratorio, validación de datos, segmentación, automatización de informes y análisis de experimentos.
Sí. Se trabajan hipótesis, métricas, variantes, duración, sesgos, guardrails, interpretación y documentación de aprendizajes.
Sí. El curso explica cómo integrar hipótesis, métricas, eventos y revisión de impacto en backlog, refinement, planning, sprint review y retrospectivas.
Sí. Hay un bloque específico sobre minimización, datos personales, eventos sensibles, acceso a dashboards, retención, ética y cumplimiento.
El reporting suele mirar lo ocurrido. Data Driven Development usa datos antes, durante y después del desarrollo para decidir qué construir, cómo construirlo y si realmente ha funcionado.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Mejora la calidad de las decisiones Los alumnos aprenden a interpretar datos con criterio, evitando métricas vanidosas, sesgos, dashboards engañosos y conclusiones precipitadas.
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Aporta herramientas prácticas Incluye SQL, Python, dashboards, funnels, cohortes, experimentación, feature flags, observabilidad, tracking plans y documentación de decisiones.
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Prepara una implantación realista No plantea una transformación teórica: propone pilotos, métricas mínimas, governance ligera, roles, cadencias y adopción progresiva por equipos.
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.
Acceso a las grabaciones
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.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
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.
Ejercicios prácticos
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.
Practica y mejora con nuestra plataforma
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 que necesitan evaluar si las iniciativas digitales generan valor real, si los usuarios adoptan las soluciones y qué decisiones deben tomarse a partir de indicadores fiables.
UX researchers y diseñadores de experiencia
Equipos que quieren combinar investigación cualitativa, analítica cuantitativa, mapas de comportamiento, métricas de fricción, experimentos y aprendizaje continuo.
QA, SRE y equipos de operaciones
Profesionales que buscan conectar calidad funcional, rendimiento, errores, disponibilidad, incidencias, observabilidad y experiencia real de usuario con decisiones de desarrollo.
