Formación en ingeniería de datos: programación en Python, bases de datos relacionales y no relacionales, procesos ETL y ELT, arquitectura de Big Data, orquestación en la nube con Azure, procesamiento en Databricks y diseño de pipelines de datos de punta a punta.
- Organiza: ICARO
- Fecha de Inicio: 01/04/2026
- Modalidad de Cursado: Presencial virtual - Interacción sincrónica mediadas por la tecnología entre docentes y estudiantes.
- Duración: 160 horas.
- Aranceles: Consultar
Formar a profesionales capaces de aplicar técnicas avanzadas de ingeniería de datos para el diseño y desarrollo de pipelines completos de datos en entornos Cloud, teniendo en cuenta aspectos de gobernanza y calidad de datos.
- Trabajadores o aspirantes a trabajar en el sector conocido como “Economía del conocimiento”.
- Estudiantes de grado y graduados de disciplinas científicas y técnicas que deseen incorporar conocimiento en la resolución de problemas complejos relacionados con la obtención y transformación de datos, utilizando herramientas modernas en entornos cloud.
- Docentes de informática y ciencias de la computación que deseen actualizar conocimientos.
- Gerentes, que deseen incorporar habilidades analíticas y de procesamiento de datos en entornos cloud a su experiencia profesional para causar impacto en sus carreras y organizaciones.
Módulo 1: Python
- Introducción a Python
- Conceptos claves de Python
- Funciones
- Objetos
Módulo 2: Bases de Datos
- Introducción a Bases de Datos
- Normalización de Bases de Datos
- SQL Server
- Queries
- Introducción al modelo No Relacional
- Buenas prácticas
Módulo 3: Data Engineering
- Introducción a la Ingeniería de Datos
- Conceptos claves de Ingeniería de Datos
- Data Warehousing y Modelado Dimensional
- Introducción a la nube de Azure
- Introducción a Azure Data Factory: Orquestación y movimiento de datos en la nube
- Ingestas complejas en Azure Data Factory
- Configuraciones avanzadas en Azure Data Factory
- Introducción a Data Bricks
- Data Bricks y Delta Tables
- Arquitectura Medallion en Data Bricks
- Diseño de un pipeline integrado
