11 DE OCTUBRE
SÁBADOS Y DOMINGOS: 7 - 9PM (HORA PERÚ)
Dirigido a:
Al finalizar el programa, el participante será capaz de:
Introducción práctica a la Ingeniería de Datos utilizando Claude AI como herramienta de apoyo para el diagnóstico y limpieza de datos, generación de código Python, elaboración de reportes y creación de dashboards. También aborda fundamentos de gobernanza, privacidad y uso responsable de la IA.
Introduce el rol del ingeniero de datos, el ecosistema de herramientas y los fundamentos de pipelines ETL/ELT, procesamiento Batch y Streaming y arquitecturas cloud con AWS, Azure y GCP.
Aborda la evolución hacia entornos Multicloud, Big Data, arquitecturas Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse, procesamiento distribuido, arquitecturas híbridas y fundamentos de gobernanza, seguridad y calidad del dato.
Desarrolla competencias para diseñar arquitecturas cloud, trabajar con procesamiento Batch y Streaming, optimizar rendimiento y utilizar Apache Spark, Apache Flink, Databricks y Apache Kafka para construir flujos de datos en tiempo real.
Aplica Python como herramienta central para Ingeniería de Datos e IA en la nube, incorporando NumPy, Pandas, PySpark y Dask, manipulación de grandes volúmenes de datos, automatización con IA generativa y modelos de Machine Learning.
Profundiza en Databricks, Spark SQL, PySpark y Delta Lake, abordando procesamiento incremental, optimización, Workflows, Delta Live Tables, Unity Catalog y la integración de IA generativa, RAG y Model Serving.
Desarrolla soluciones de ingeniería de datos sobre AWS, trabajando con IAM, Glue, Lambda, S3, Kinesis, DynamoDB y servicios de bases de datos. Incluye además la integración de Amazon Bedrock, SageMaker y Claude AI para soluciones de IA generativa.
Aborda la construcción de pipelines y arquitecturas de datos en Azure, utilizando Data Factory, Synapse, ADLS Gen2, Event Hubs, IoT Hub, Cosmos DB y Azure Machine Learning, junto con la integración de Claude AI y Power BI.
Desarrolla soluciones sobre Google Cloud Platform, trabajando con BigQuery, Dataflow, Dataproc, Dataplex y Vertex AI. Incluye procesamiento de datos, gobernanza, Machine Learning e integración de Claude AI vía Vertex AI.
Integra Microsoft Fabric, OneLake, Spark, Dataflows Gen2, Eventstream y Eventhouse para construir arquitecturas Lakehouse y flujos de datos en tiempo real. Culmina con un proyecto empresarial End-to-End utilizando Fabric, Power BI y Claude AI.
Introducción práctica a la Ingeniería de Datos utilizando Claude AI como herramienta de apoyo para el diagnóstico y limpieza de datos, generación de código Python, elaboración de reportes y creación de dashboards. También aborda fundamentos de gobernanza, privacidad y uso responsable de la IA.
Introduce el rol del ingeniero de datos, el ecosistema de herramientas y los fundamentos de pipelines ETL/ELT, procesamiento Batch y Streaming y arquitecturas cloud con AWS, Azure y GCP.
Aborda la evolución hacia entornos Multicloud, Big Data, arquitecturas Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse, procesamiento distribuido, arquitecturas híbridas y fundamentos de gobernanza, seguridad y calidad del dato.
Desarrolla competencias para diseñar arquitecturas cloud, trabajar con procesamiento Batch y Streaming, optimizar rendimiento y utilizar Apache Spark, Apache Flink, Databricks y Apache Kafka para construir flujos de datos en tiempo real.
Aplica Python como herramienta central para Ingeniería de Datos e IA en la nube, incorporando NumPy, Pandas, PySpark y Dask, manipulación de grandes volúmenes de datos, automatización con IA generativa y modelos de Machine Learning.
Profundiza en Databricks, Spark SQL, PySpark y Delta Lake, abordando procesamiento incremental, optimización, Workflows, Delta Live Tables, Unity Catalog y la integración de IA generativa, RAG y Model Serving.
Desarrolla soluciones de ingeniería de datos sobre AWS, trabajando con IAM, Glue, Lambda, S3, Kinesis, DynamoDB y servicios de bases de datos. Incluye además la integración de Amazon Bedrock, SageMaker y Claude AI para soluciones de IA generativa.
Aborda la construcción de pipelines y arquitecturas de datos en Azure, utilizando Data Factory, Synapse, ADLS Gen2, Event Hubs, IoT Hub, Cosmos DB y Azure Machine Learning, junto con la integración de Claude AI y Power BI.
Desarrolla soluciones sobre Google Cloud Platform, trabajando con BigQuery, Dataflow, Dataproc, Dataplex y Vertex AI. Incluye procesamiento de datos, gobernanza, Machine Learning e integración de Claude AI vía Vertex AI.
Integra Microsoft Fabric, OneLake, Spark, Dataflows Gen2, Eventstream y Eventhouse para construir arquitecturas Lakehouse y flujos de datos en tiempo real. Culmina con un proyecto empresarial End-to-End utilizando Fabric, Power BI y Claude AI.
