Resumen:
Adquiere un conocimiento general de todas las tareas y destrezas que se requieren dentro de la ingeniería de datos empleando las principales nubes: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud Platform (GCP). Aprende a emplear los servicios en la nube para la ingesta, procesamiento y delivery de múltiples fuentes de datos. Desarrolla un conocimiento práctico de las tareas realizadas por un ingeniero de datos por medio de la construcción de pipelines. Ejecuta la construcción de ETLs al trabajar con datos provenientes de batch y streaming.
Beneficios:
- Metodología innovadora de enseñanza con enfoque práctico y dinámico (Learning by doing).
- Recibe una certificación open badge validada mediante tecnología blockchain.
- Camino de aprendizaje enfocado en una de las profesiones con mayor demanda laboral en la actualidad.
- Emplea herramientas en la nube sin la necesidad de instalar software en tu ordenador.
- Revisa el contenido de las sesiones al acceder a las grabaciones y materiales.
- Interactúa de forma dinámica con los instructores y otros estudiantes, realizando consultas a través de un canal de comunicación privado en Slack.
- Forma parte de nuestra comunidad de profesionales en Ingeniería de Datos que te ayudarán en tu camino de aprendizaje.
Perfil de Salida:
Al finalizar este curso tendrás la capacidad de:
- Crear pipelines de ingesta de datos en batch y streaming para múltiples fuentes de información.
- Construir pipelines ETL y realizar tareas de procesamiento de datos de forma eficiente.
- Crear modelos de datos que puedan ser consumidos por inteligencia de negocio y analítica avanzada.
- Poner en producción pipelines de datos sobre las nubes de Azure, AWS y GCP.
Lecciones
1.Fundamentos de ingeniería de datos, big data y cloud computing
Comprende las habilidades clave de un ingeniero de datos y adquiere un conocimiento de las temáticas relacionadas al procesamiento en batch y streaming, plataformas cloud y data pipelines.
2. Ingeniería de datos con Microsoft Azure
Construye data pipelines empleando los principales servicios de Microsoft Azure.
- Ingesta:
- Trabaja sobre múltiples fuentes de datos: Azure Data Lake, RDBMS, entre otras.
- Batch y streaming: Azure Data Factory y Event Hubs.
- Procesamiento:
- Crea ETLs empleando Apache Spark.
- Databricks
- Delivery:
- Opera sobre múltiples fuentes de destino: Azure Synapse, RDBMS, Azure Data Lake, etc.
3. Ingeniería de datos con Google Cloud Platform (GCP)
Construye data pipelines empleando los principales servicios de Google Cloud Platform.
- Ingesta:
- Trabaja sobre múltiples fuentes de datos: Google Cloud Storage, RDBMS, entre otras.
- Batch y streaming: Google Cloud Dataflow y Pub/Sub.
- Procesamiento:
- Crea ETLs empleando Apache Spark.
- Google Cloud Dataprep
- Delivery:
- Opera sobre múltiples fuentes de destino: Amazon Redshift, RDBMS, S3, etc.
4. Ingeniería de datos con Amazon Web Services (AWS)
Construye data pipelines empleando los principales servicios de Amazon Web Services.
- Ingesta:
- Trabaja sobre múltiples fuentes de datos: S3, RDBMS, entre otras.
- Batch y streaming: AWS Glue y Amazon Kinesis.
- Procesamiento:
- Crea ETLs empleando Apache Spark.
- AWS Glue
- Delivery:
- Opera sobre múltiples fuentes de destino: Amazon Redshift, RDBMS, S3, etc.
5. Proyecto Final
Pondrás en práctica lo aprendido al trabajar en un caso práctico guiado por el instructor.
Requerimientos técnicos
El participante deberá contar con:
- Un navegador Chrome o Firefox
- Acceso a internet
- Tarjeta de crédito para acceder a los recursos gratuitos que ofertan los proveedores de servicios en la nube
Requisitos de hardware y software:
- Un equipo con al menos: 6GB de RAM y 2 CPUs
- Sistema operativo Windows, MacOS o Linux
Detalles importantes
Modalidad: Masterclass online en vivo.
Dirigido: Profesionales con formación en Informática, Telecomunicaciones, Software, Ingenierías, Inteligencia de Negocios, Bases de Datos e Ingenieros de Datos
Preguntas frecuentes
Si tienes dudas, siempre puedes revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.
Solo los usuarios registrados que hayan comprado este producto pueden hacer una valoración.
Valoraciones
No hay valoraciones aún.