Course Catalog

Taller práctico dirigido a quienes ya conocen Power BI a nivel intermedio/avanzado: aprenderás a explorar el modelo, diseñar un esquema estrella, crear medidas DAX, mejorar la usabilidad y construir páginas de informe con Claude, además de auditar la calidad del resultado. No requiere conocimientos de programación

Curso avanzado para mejorar procesos de preparación de datos, modelado y expresiones DAX en Power BI. Se trabajan técnicas de seguridad(RLS y OLS), rendimiento y análisis avanzado, incluyendo visuales de IA y funciones de previsión. Asimismo, se profundizará en la administración de informes en Power BI Service, desde la actualización hasta su distribución y gobernanza.

Power BI es conjunto de servicios y herramientas que permiten el modelado, análisis, visualización y compartición de información a todos los miembros de una organización. Posibilita a usuarios finales la creación, colaboración y publicación de informes y paneles (dashboards) interactivos a partir de un número muy extenso de fuentes de datos. La principal herramienta de desarrollo del ecosistema Power BI es Power BI Desktop.
Python es un lenguaje de programación utilizado para crear aplicaciones, automatizar tareas y procesar datos. Muy utilizado en análisis de datos, inteligencia artificial y para construir scripts de automatización.
Este curso esta orientado en enseñar cómo aprovechar el potencial combinado de Power BI Desktop con scripts en lenguaje Python: agilizar transformación y carga de datos, realizar cálculos, crear gráficos personalizados con librerías gráficas de Python (Matplotlib y Seaborn) e invocar algoritmos ML de la librería scikit-learn.

El curso cubre las capacidades de Excel que permiten trabajar con volúmenes de datos significativos y construir soluciones de análisis y reporting mantenibles: Power Query, Power Pivot, funciones dinámicas y automatización.
Se trabaja sobre casos de reporting reales, desde la extracción de los datos hasta la construcción de un cuadro de mando, con el objetivo de sustituir procesos manuales y repetitivos por soluciones automatizadas y fiables.

El curso lleva al alumno de un uso básico de Excel a un uso profesional, en el que la hoja de cálculo se convierte en una herramienta de análisis y no solo de registro de datos.
El eje del curso son las funciones de búsqueda y las tablas dinámicas, que concentran la mayor parte del valor de Excel en el trabajo de gestión.

El curso proporciona una base sólida en el uso de Excel, con especial atención a las buenas prácticas en la organización de los datos, que son la base de todo el trabajo posterior y la causa de la mayoría de los problemas de los usuarios en niveles más avanzados.
Cada bloque se acompaña de ejercicios prácticos basados en situaciones habituales del trabajo administrativo y de gestión.

La IA generativa permite a usuarios de Excel de nivel medio resolver tareas que hasta ahora exigían conocimientos avanzados: fórmulas complejas, transformación de datos o automatización. Pero también introduce un riesgo específico: resultados aparentemente correctos que contienen errores difíciles de detectar.
El curso trabaja con tres asistentes (ChatGPT, Claude y Microsoft 365 Copilot) sobre los mismos casos prácticos, lo que permite comparar sus capacidades y limitaciones, y dedica una parte importante a las técnicas de validación de resultados.

Microsoft 365 Copilot integra la IA generativa en las aplicaciones que los usuarios ya utilizan y la conecta con la información de la organización: correo, documentos, reuniones y chats. Su valor depende en gran medida de que los usuarios sepan qué pedirle y en qué aplicación hacerlo.
El curso recorre las aplicaciones de Microsoft 365 con casos de uso reales de trabajo administrativo y de gestión, y dedica una parte específica a los permisos y la seguridad de la información, un aspecto que condiciona el despliegue de Copilot en cualquier organización.

Claude se ha convertido en uno de los asistentes de IA de referencia para el trabajo profesional, especialmente en tareas de análisis, redacción y elaboración de documentos. Con Claude Cowork, además, pasa de ser un asistente conversacional a poder ejecutar tareas de varios pasos sobre los archivos y aplicaciones del usuario.
El curso es eminentemente práctico y se orienta a tareas reales del alumno. Dado que el producto evoluciona con rapidez, el contenido se revisa antes de cada edición para reflejar las funcionalidades disponibles en ese momento.

La dirección no necesita conocer la tecnología en detalle, pero sí tomar las decisiones que determinan el éxito o el fracaso de la transformación: qué se prioriza, cuánto se invierte, cómo se gobierna y qué se espera obtener. Este curso se centra en esas decisiones.
El formato combina exposición breve, análisis de casos y debate entre los participantes. Se presta especial atención a los errores de dirección más frecuentes y al papel de la inteligencia artificial, que exige hoy a los órganos de dirección una posición clara sobre oportunidades, riesgos y gobierno.

Una parte significativa de las transformaciones digitales no alcanza sus objetivos, no por falta de tecnología ni de presupuesto, sino por problemas de ejecución: iniciativas desconectadas, ausencia de gobierno, proyectos que se entregan pero no se integran en la operación y un cambio organizativo que nunca llega a producirse. Este curso aborda la transformación desde la perspectiva de quienes tienen que ejecutarla.
El enfoque integra tres disciplinas que suelen tratarse por separado: la dirección de programas, la gestión de servicios y la arquitectura empresarial. Como caso práctico se utiliza la ejecución de un programa financiado con fondos europeos, donde los requisitos de gobierno, trazabilidad y justificación hacen especialmente visibles estos problemas.

La transformación digital se presenta a menudo como un asunto tecnológico o como una sucesión de proyectos de implantación de herramientas. En la práctica, su éxito depende de que las personas comprendan qué se pretende cambiar, por qué y qué papel les corresponde. Este curso proporciona esa comprensión a profesionales de cualquier área.
El curso combina conceptos, casos reales de organizaciones públicas y privadas y ejercicios aplicados al puesto de trabajo de cada participante, con una visión equilibrada que evita tanto el entusiasmo acrítico como la resistencia al cambio.

El curso ofrece una comprensión rigurosa de Scrum a partir de la Guía de Scrum 2020, evitando las interpretaciones simplificadas que suelen reducirlo a un conjunto de reuniones. Se explica el porqué de cada elemento del marco, lo que permite aplicarlo con criterio y adaptarlo sin desvirtuarlo.
El curso combina exposición, simulaciones de sprints y análisis de casos reales, incluyendo la aplicación de Scrum en contextos con restricciones de contratación, gobierno o dependencia de proveedores, habituales en la Administración Pública y en la gran empresa.

La IA generativa puede reducir de forma notable el esfuerzo de tareas como la redacción de historias de usuario, el refinamiento o el análisis de retrospectivas. Pero un uso mal planteado puede erosionar lo esencial de Scrum: la conversación, la transparencia y la responsabilidad compartida del equipo.
El curso recorre el marco Scrum aplicando la IA en cada punto con un criterio claro: usarla para liberar tiempo y mejorar la calidad de la información, no para sustituir las interacciones del equipo. Las prácticas se realizan con herramientas de uso habitual como Jira y asistentes de IA generativa.

Kanban se suele reducir a un tablero con columnas, lo que explica que muchas implantaciones no produzcan mejoras reales. Este curso aborda Kanban como método de gestión del flujo, con su base en la limitación del trabajo en curso, las políticas explícitas y la medición, que son los elementos que permiten mejorar la previsibilidad y reducir los tiempos de entrega.
El curso se desarrolla en tres partes: una simulación sin herramienta para comprender el funcionamiento del flujo, la implantación de un tablero en Jira y el análisis de métricas y mejora. Es aplicable tanto a equipos de proyecto como a equipos de servicio, donde Kanban es el modelo de trabajo natural.

La IA generativa ya forma parte del trabajo diario de muchos jefes de proyecto, pero con frecuencia se utiliza de forma intuitiva y sin control sobre la calidad de los resultados.
Este curso aborda su aplicación a lo largo de todo el ciclo de vida del proyecto con un enfoque práctico y crítico: dónde aporta valor real, dónde introduce riesgos y cómo mantener la responsabilidad del jefe de proyecto sobre las decisiones.
Las prácticas se realizan sobre un proyecto de referencia, utilizando los asistentes disponibles en la organización del alumno. El resultado es una biblioteca de instrucciones y plantillas que el alumno puede incorporar directamente a su trabajo.

El curso capacita al alumno para utilizar Microsoft Project como herramienta profesional de planificación y control, no solo como un diagramador de Gantt. Se pone especial énfasis en comprender la lógica del motor de programación, que es la causa principal de los errores y de la pérdida de confianza en las planificaciones.
Todo el curso se desarrolla sobre un proyecto práctico que el alumno construye, asigna, sigue y reporta. Se incluye además una visión del ecosistema de gestión de proyectos de Microsoft, dado que Project Online se retira el 30 de septiembre de 2026 y las organizaciones están migrando hacia Project de escritorio, Planner y otras soluciones.

El curso proporciona una base metodológica sólida para dirigir proyectos en organizaciones públicas y privadas. Parte de los marcos de referencia más utilizados en Europa (PM², desarrollado por la Comisión Europea, y P3.express) y los complementa con las buenas prácticas del PMBOK, de modo que el alumno adquiere un método aplicable con independencia del sector o del tipo de proyecto.
El enfoque es eminentemente práctico. Cada bloque se trabaja sobre un caso integrador que el alumno desarrolla a lo largo del curso, desde el caso de negocio hasta el cierre, con plantillas reutilizables en su propio entorno profesional.

Expresiones regulares con Python, practicando en un intérprete en vivo: datos de logs, limpieza de datos, detección de secretos y patrones que rinden.

Curso avanzado de 16h sobre seguridad de servidores MCP en producción. Modelo de amenazas, ataques reales, gateway con RBAC y detección. Con laboratorio.
Los servidores MCP dejaron de ser un experimento. Están en producción, conectados a bases de datos, correo corporativo y sistemas de ticketing, y los invoca un agente que decide por su cuenta cuándo llamarlos.
Ese cambio abrió una superficie de ataque que no se parece a la de una API convencional, y el ecosistema ya tiene la lista de incidentes que lo demuestra: paquetes distribuidos por npm con puertas traseras, ejecución remota de código en clientes de uso masivo, una plataforma de alojamiento que expuso las claves de tres mil servidores, y el primer ataque agéntico que no necesita que nadie haga clic. En mayo de 2026 la NSA publicó una guía de diseño específica para el protocolo, lo que da la medida de dónde estamos.
Este curso monta el perímetro que faltaba en todos esos casos. Trabajamos sobre un laboratorio con infraestructura real, no sobre un simulador: cada participante despliega un gateway delante de una flota de servidores MCP, ejecuta contra ellos los ataques documentados en el ecosistema, y después escribe las políticas que los detienen.
La formación separa siempre y de forma explícita tres niveles de madurez: lo que está en la especificación ratificada, lo que es extensión experimental, y lo que es material comercial de un fabricante. Quien termina sabe dónde está cada frontera, que es lo que permite decidir si algo se despliega el lunes, se prototipa en preproducción, o se comprueba antes de creerlo.
Es la continuación natural del curso de introducción a MCP: aquel enseña a construir e integrar servidores MCP, este enseña a defenderlos en producción.