CURSO FUNDAMENTOS DE INGENIERÍA DE DATOS Y COMPUTACIÓN EN LA NUBE
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Docentes Expertos
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¿Qué aprenderás en este curso?
Comprender el rol del ingeniero de datos y el ciclo de vida de los datos.
Diferenciar modelos de servicio en la nube (IaaS, PaaS, SaaS) y los principales proveedores.
Identificar cuándo utilizar procesamiento batch o en tiempo real.
Introducirte a Apache Kafka y arquitecturas event-driven.
Publico objetivo
Estudiantes y profesionales que desean iniciarse en ingeniería de datos o migrar hacia perfiles cloud.
Personas que trabajen con grandes volúmenes de datos y necesiten optimizar su procesamiento.
Analistas de datos, desarrolladores y técnicos de TI que buscan ampliar sus conocimientos hacia arquitecturas modernas.
Resultados esperados
Dominio conceptual de las tecnologías clave en ingeniería de datos y cloud computing.
Capacidad para evaluar e implementar soluciones de procesamiento batch o streaming según el contexto.
Conocimiento básico del uso de herramientas como Apache Spark, Flink y Kafka.
Preparación para avanzar hacia cursos más técnicos de cloud, big data o arquitecturas distribuidas.
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial.
Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."
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