Curso de Recolección de datos automatizada
¿Por qué este curso?
El curso de Recolección de datos automatizada te proporcionará las habilidades necesarias para optimizar la extracción y gestión de información en la era digital. Aprenderás a diseñar e implementar soluciones automatizadas para la recopilación de datos desde diversas fuentes, ahorrando tiempo y recursos. Este programa te capacitará en el uso de herramientas y técnicas de web scraping, APIs y ETL (Extract, Transform, Load) para construir flujos de trabajo eficientes y escalables.
Ventajas diferenciales
- Dominio de herramientas de scraping: BeautifulSoup, Scrapy y Selenium.
- Integración con APIs: Obtén datos directamente de plataformas como Twitter, Facebook o Google.
- Automatización de flujos ETL: Diseña pipelines para transformar y cargar datos a bases de datos o data warehouses.
- Análisis y visualización de datos: Convierte la información recolectada en insights accionables.
- Casos prácticos reales: Aplica tus conocimientos a proyectos concretos y desafíos empresariales.
¿A quién va dirigido?
- Analistas de datos y científicos de datos que buscan automatizar la recopilación de datos y escalar sus proyectos.
- Ingenieros de software y desarrolladores web que desean integrar la recolección de datos en sus aplicaciones y mejorar la eficiencia.
- Profesionales de marketing digital y SEO que necesitan recopilar datos de la web de manera eficiente para análisis de mercado y optimización de campañas.
- Investigadores y académicos interesados en automatizar la extracción de datos para estudios y análisis de tendencias.
- Emprendedores y startups que buscan obtener datos relevantes del mercado de forma rápida y económica para la toma de decisiones estratégicas.
Flexibilidad y aplicabilidad
Diseñado para profesionales y estudiantes: Módulos concisos y prácticos, ejercicios con datos reales y acceso a herramientas y recursos actualizados.
Objetivos y competencias
Optimizar la eficiencia en la adquisición de información:
Implementar rutinas de verificación cruzada de datos (sensores, reportes, observaciones visuales) para minimizar errores y maximizar la precisión de la información recibida.
Facilitar el análisis predictivo y la toma de decisiones informadas:
Implementar modelos de Machine Learning para prever la demanda, optimizar rutas y anticipar fallos de maquinaria, integrando los resultados en dashboards de gestión accesibles y comprensibles.
Reducir la dependencia de procesos manuales propensos a errores:
Implementar sistemas de gestión de datos integrados y automatizados, validando la información con chequeos cruzados y alertas tempranas para asegurar la integridad y confiabilidad de la información.
Escalar la capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos:
Implementar arquitecturas de procesamiento distribuido (Spark, Hadoop) y optimizar algoritmos para reducir la latencia y aumentar el throughput.
Mejorar la calidad y consistencia de los datos recopilados:
Implementar protocolos de validación y limpieza de datos, estandarizar formatos de entrada y capacitar al personal en mejores prácticas de captura y registro.
Integrar fuentes de datos diversas y complejas:
«Normalizar, validar y transformar datos heterogéneos para crear una visión unificada y coherente.»
Plan de estudio - Módulos
- Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
- Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
- Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
- Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
- Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
- Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
- Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
- Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
- Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
- Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs
- Introducción a la Ingeniería de Datos y la Automatización
- Fundamentos de Pipelines de Datos: ETL vs ELT, diseño y patrones
- Herramientas de Orquestación: Apache Airflow, Prefect, Dagster
- Programación para Pipelines: Python, SQL, y scripting
- Ingesta de Datos: fuentes, conectores, formatos (JSON, CSV, Parquet)
- Transformación de Datos: limpieza, validación, enriquecimiento
- Almacenamiento de Datos: Data Lakes, Data Warehouses, bases de datos NoSQL
- Pruebas y Monitoreo de Pipelines: unit testing, integration testing, observabilidad
- Despliegue y Automatización: CI/CD, contenedores (Docker), Kubernetes
- Consideraciones de Seguridad y Gobernanza de Datos
‘
- Introducción a la Robótica de Datos: Conceptos, definiciones y evolución.
- Fundamentos de la Gobernanza Algorítmica: Principios, marcos y estándares.
- Ética en la Robótica de Datos: Sesgos, transparencia, equidad y responsabilidad.
- Privacidad y Protección de Datos: GDPR, CCPA y otras regulaciones relevantes.
- Arquitecturas de Datos para Robótica: Data lakes, data warehouses y data meshes.
- Ciclo de vida de los Algoritmos: Diseño, desarrollo, implementación y monitoreo.
- Técnicas de Auditoría Algorítmica: Metodologías y herramientas para la evaluación de algoritmos.
- Gestión de Riesgos Algorítmicos: Identificación, evaluación y mitigación de riesgos.
- Interpretación y Explicabilidad de Modelos: Técnicas de Explainable AI (XAI).
- Casos de Estudio: Aplicaciones de Robótica de Datos y Gobernanza Algorítmica en diferentes sectores.
‘
- Introducción a la Ingeniería de Datos: Conceptos, roles y ciclo de vida de los datos
- Fuentes de datos: Tipos, características, APIs, bases de datos, data lakes
- Captura de datos: Técnicas de extracción, ETL, ELT, herramientas de ingestión
- Automatización de la ingesta de datos: Programación de tareas, orquestación de workflows
- Infraestructura de datos: Almacenamiento, procesamiento distribuido, cloud computing
- Modelado de datos: Esquemas, normalización, dimensiones, hechos
- Integración de datos: Consolidación, limpieza, transformación, calidad de datos
- Data warehousing: Diseño, implementación, herramientas OLAP
- Calidad de datos: Monitoreo, perfiles, validación, gestión de metadatos
- Seguridad y gobernanza de datos: Control de acceso, encriptación, cumplimiento normativo
‘
- Introducción a la Ingeniería de Datos y el Data Pipeline
- Fundamentos de la Captura de Datos: Tipos de fuentes, formatos y protocolos
- Herramientas de Ingesta de Datos: Apache Kafka, Apache Flume, AWS Kinesis
- Automatización con Scripting: Python, Bash, y programación de tareas
- Orquestación de Flujos de Trabajo: Apache Airflow, Luigi, Prefect
- Diseño de Data Pipelines: ETL vs ELT, estrategias de procesamiento
- Control de versiones y gestión de configuración con Git
- Infraestructura como Código (IaC) con Terraform o Ansible
- Monitorización y Alertas: Métricas, logging y sistemas de notificación
- Buenas prácticas de seguridad y cumplimiento normativo en pipelines de datos
‘
- Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
- Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
- Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
- Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
- Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
- Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
- Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
- Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
- Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
- Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema
- Introducción a la Ingeniería de Datos: Fundamentos y Principios
- Arquitecturas de Datos Modernas: Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh
- Almacenamiento de Datos: Bases de Datos Relacionales y No Relacionales
- Procesamiento de Datos en Batch y Streaming: Conceptos y Tecnologías
- Herramientas ETL/ELT: Diseño, Implementación y Optimización
- Modelado de Datos: Esquemas en Estrella, Copo de Nieve y Data Vault
- Calidad de Datos: Perfilado, Limpieza, Enriquecimiento y Validación
- Orquestación de Flujos de Datos: Introducción a DataOps y sus Beneficios
- Infraestructura como Código (IaC): Automatización del Despliegue y Gestión
- Seguridad de Datos y Cumplimiento Normativo: GDPR, CCPA y otras regulaciones
‘
- Introducción a la Inteligencia Artificial para la Captura de Datos: conceptos básicos, tipos de IA, aplicaciones en la automatización.
- Fundamentos de la Captura de Datos: fuentes de datos, formatos, calidad de datos, preprocesamiento.
- Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): tokenización, stemming, lematización, análisis de sentimiento, NER (Named Entity Recognition).
- Automatización de la Extracción de Datos desde Documentos: OCR (Optical Character Recognition), ICR (Intelligent Character Recognition), extracción de tablas y formularios.
- Web Scraping y Crawling con IA: herramientas y frameworks, identificación de patrones, manejo de datos dinámicos, ética del web scraping.
- APIs y Integración de Datos: tipos de APIs, consumo de APIs, integración con sistemas existentes, seguridad en la transferencia de datos.
- Machine Learning para la Clasificación y Etiquetado de Datos: algoritmos de clasificación, entrenamiento de modelos, evaluación de rendimiento, autoaprendizaje.
- Automatización de la Limpieza y Validación de Datos: detección de anomalías, imputación de valores faltantes, estandarización, reglas de validación.
- Desarrollo de Bots y Agentes Inteligentes para la Captura de Datos: diseño, programación, despliegue, interacción con usuarios.
- Consideraciones Éticas y Legales: privacidad de datos, cumplimiento normativo (GDPR, CCPA), sesgos en la IA, transparencia y explicabilidad.
‘
- Introducción a la Ingeniería de Datos: Fundamentos y roles
- Fuentes de datos: Tipos, formatos y características
- Captura de datos: Métodos de ingestión (batch y streaming)
- Herramientas de automatización: ETL, ELT y orquestación
- Almacenamiento de datos: Data lakes, data warehouses y bases de datos
- Modelado de datos: Esquemas, normalización y optimización
- Calidad de datos: Limpieza, validación y transformación
- Gobernanza de datos: Políticas, seguridad y compliance
- Monitorización y observabilidad: Métricas, logs y alertas
- Infraestructura como código (IaC) y despliegue automatizado
‘
- Introducción a Big Data: Conceptos, desafíos y oportunidades
- Fuentes de datos masivos: Sensores, redes sociales, logs, etc.
- Arquitecturas de captura de datos: Batch vs. Streaming
- Ingesta de datos en tiempo real: Kafka, Flume, Spark Streaming
- Almacenamiento distribuido: Hadoop, HDFS, NoSQL (Cassandra, MongoDB)
- Procesamiento paralelo de datos: MapReduce, Spark, Flink
- Calidad de datos: Limpieza, transformación y validación
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Visualización, estadísticas descriptivas
- Modelos de análisis predictivo: Regresión, clasificación, clustering
- Implementación de pipelines de datos para análisis predictivo
‘
Salidas profesionales
- Analista de datos: Extracción, limpieza y análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
- Ingeniero de automatización: Diseño e implementación de sistemas automatizados para la recolección y procesamiento de datos.
- Científico de datos: Desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de machine learning a partir de los datos recolectados.
- Especialista en inteligencia de negocios (BI): Creación de dashboards e informes para la visualización y el análisis de datos, apoyando la toma de decisiones estratégicas.
- Consultor en automatización de procesos: Asesoramiento a empresas sobre la implementación de sistemas de recolección de datos automatizados para mejorar la eficiencia.
- Desarrollador de software: Creación de aplicaciones y herramientas para la recolección, el almacenamiento y el procesamiento de datos.
- Administrador de bases de datos: Gestión y mantenimiento de bases de datos para asegurar la integridad y la disponibilidad de los datos recolectados.
- Investigador de mercados: Utilización de datos automatizados para el análisis del comportamiento del consumidor y la identificación de oportunidades de mercado.
«`
Requisitos de admisión
Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.
Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.
Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.
Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas
1. Solicitud
online
(formulario + documentos).
2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).
3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).
4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.
5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- Automatiza tu Data Pipeline: aprende a extraer datos de múltiples fuentes web de forma eficiente y sin código.
- Técnicas de Web Scraping Avanzadas: domina el arte de la recolección selectiva, evitando bloqueos y optimizando el proceso.
- Herramientas No-Code: descubre plataformas intuitivas para construir flujos de datos complejos sin necesidad de programación.
- Análisis y Visualización: transforma los datos recolectados en insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas.
- Casos Prácticos Reales: aplica lo aprendido en proyectos prácticos y obtén resultados tangibles desde el primer día.
Testimonios
Logré automatizar la recopilación de datos de precios de competidores de 50 sitios web, reduciendo el tiempo de análisis de 2 días a 30 minutos y eliminando errores manuales, lo que permitió a la empresa tomar decisiones de precios más rápidas y estratégicas.
Apliqué los conocimientos del curso de Robótica y Tecnología Submarina para desarrollar un sistema de navegación autónomo para un ROV de inspección de plataformas petrolíferas, lo que redujo el tiempo de inspección en un 40% y aumentó la precisión de los datos recolectados, generando un ahorro significativo en costos operativos para la empresa.
Implementé un sistema de recolección de datos automatizado que redujo el tiempo de procesamiento de datos en un 80% y eliminó los errores manuales, permitiendo al equipo de análisis enfocarse en la interpretación de datos y la toma de decisiones estratégicas.
Implementé un sistema de recolección de datos automatizado que redujo el tiempo de procesamiento de datos en un 60% y eliminó los errores de entrada manual, permitiendo a nuestro equipo de análisis enfocarse en la interpretación de datos y la toma de decisiones estratégicas.
Preguntas frecuentes
Implica el uso de tecnología para recopilar datos sin intervención humana o con una mínima intervención, lo que permite mayor eficiencia, precisión y alcance.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Extracción de datos de sitios web, formularios, bases de datos y documentos.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
- Introducción a Big Data: Conceptos, desafíos y oportunidades
- Fuentes de datos masivos: Sensores, redes sociales, logs, etc.
- Arquitecturas de captura de datos: Batch vs. Streaming
- Ingesta de datos en tiempo real: Kafka, Flume, Spark Streaming
- Almacenamiento distribuido: Hadoop, HDFS, NoSQL (Cassandra, MongoDB)
- Procesamiento paralelo de datos: MapReduce, Spark, Flink
- Calidad de datos: Limpieza, transformación y validación
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Visualización, estadísticas descriptivas
- Modelos de análisis predictivo: Regresión, clasificación, clustering
- Implementación de pipelines de datos para análisis predictivo
‘
Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
