Programa Ingeniero de Datos

Acerca de este curso

Conviértete en un profesional capaz de diseñar, gestionar y optimizar arquitecturas de datos modernas. El Programa Ingeniero de Datos – 4ta Edición combina teoría y práctica en un plan académico integral que te permitirá dominar desde la arquitectura y modelamiento de datos, hasta el procesamiento masivo con Apache Spark y la construcción de pipelines de datos con Airflow.

Con 245 horas de formación online en vivo, material exclusivo y un proyecto aplicado con tutoría personalizada, este programa está diseñado para que lleves tus habilidades de análisis y gestión de datos al siguiente nivel y generes impacto real en tu organización.

🎓 Certificación avalada por la Sociedad Ecuatoriana de Estadística (SEE).
💻 Modalidad 100% online y en vivo.
📊 Proyecto final aplicado con enfoque práctico.

👉 Da el siguiente paso en tu carrera y forma parte de la comunidad que lidera el futuro de los datos en Latinoamérica.

Diseñar sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos masivos.
Modelar y gestionar bases de datos relacionales y NoSQL.
Implementar arquitecturas de datos escalables en la nube (AWS, Azure).
Procesar datos analíticos para la toma de decisiones empresariales.
Ejecutar ETL en batch y en tiempo real con Apache Spark.
Garantizar calidad, trazabilidad e integración de datos.
Construir y administrar pipelines de datos con Apache Airflow.
Desarrollar un proyecto aplicado con tutoría personalizada.

Contenido del curso

Arquitectura de datos
- Fundamentos de Arquitectura de Datos. - Pre-procesamiento de Datos. - Computación en la Nube. - Dockers" Determinación de modelos, políticas y reglas para gestionar los datos.

Modelamiento & Diseño de Datos
Diseño de la base de datos, gestión de la implementación, mantenimiento y del soporte técnico. Bases de Datos relacionales, - Bases de Datos NoSQL

Procesamiento Analítico
Gestión del proceso de datos analítico y acceso a datos que servirán de apoyo para la toma de decisiones. Bases de Datos Distribuidas // AWS // Azure. Instalar, configurar, optimizar

Procesamiento masivo de datos mediante Apache Spark
Aprender uso de Apache Spark puro y también desde R y Python aplicado a ETL en batch y en tiempo real

Calidad de los datos
Definición, aseguramiento, control, mantenimiento, integración y mejora de la calidad de los datos de acuerdo con las necesidades del proyecto.

Data Pipelines con Apache Airflow
¿Qué es Apache Airflow? Características clave de Apache Airflow ¿Qué es un canal de datos? Características clave de un canal de datos Pasos para construir canalizaciones de datos con Apache Airflow Beneficios de las canalizaciones de datos con Apache Airflow" Aplicado a data quality checks, track data lineage

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Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del curso

Arquitectura de datos
- Fundamentos de Arquitectura de Datos. - Pre-procesamiento de Datos. - Computación en la Nube. - Dockers" Determinación de modelos, políticas y reglas para gestionar los datos.

Modelamiento & Diseño de Datos
Diseño de la base de datos, gestión de la implementación, mantenimiento y del soporte técnico. Bases de Datos relacionales, - Bases de Datos NoSQL

Procesamiento Analítico
Gestión del proceso de datos analítico y acceso a datos que servirán de apoyo para la toma de decisiones. Bases de Datos Distribuidas // AWS // Azure. Instalar, configurar, optimizar

Procesamiento masivo de datos mediante Apache Spark
Aprender uso de Apache Spark puro y también desde R y Python aplicado a ETL en batch y en tiempo real

Calidad de los datos
Definición, aseguramiento, control, mantenimiento, integración y mejora de la calidad de los datos de acuerdo con las necesidades del proyecto.

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Arquitectura de datos - Fundamentos de Arquitectura de Datos. - Pre-procesamiento de Datos. - Computación en la Nube. - Dockers" Determinación de modelos, políticas y reglas para gestionar los datos.

Modelamiento & Diseño de Datos Diseño de la base de datos, gestión de la implementación, mantenimiento y del soporte técnico. Bases de Datos relacionales, - Bases de Datos NoSQL

Procesamiento Analítico Gestión del proceso de datos analítico y acceso a datos que servirán de apoyo para la toma de decisiones. Bases de Datos Distribuidas // AWS // Azure. Instalar, configurar, optimizar

Procesamiento masivo de datos mediante Apache Spark Aprender uso de Apache Spark puro y también desde R y Python aplicado a ETL en batch y en tiempo real

Calidad de los datos Definición, aseguramiento, control, mantenimiento, integración y mejora de la calidad de los datos de acuerdo con las necesidades del proyecto.

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Arquitectura de datos
- Fundamentos de Arquitectura de Datos. - Pre-procesamiento de Datos. - Computación en la Nube. - Dockers" Determinación de modelos, políticas y reglas para gestionar los datos.

Modelamiento & Diseño de Datos
Diseño de la base de datos, gestión de la implementación, mantenimiento y del soporte técnico. Bases de Datos relacionales, - Bases de Datos NoSQL

Procesamiento Analítico
Gestión del proceso de datos analítico y acceso a datos que servirán de apoyo para la toma de decisiones. Bases de Datos Distribuidas // AWS // Azure. Instalar, configurar, optimizar

Procesamiento masivo de datos mediante Apache Spark
Aprender uso de Apache Spark puro y también desde R y Python aplicado a ETL en batch y en tiempo real

Calidad de los datos
Definición, aseguramiento, control, mantenimiento, integración y mejora de la calidad de los datos de acuerdo con las necesidades del proyecto.