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CURSO FUNDAMENTOS DE INGENIERÍA DE DATOS Y COMPUTACIÓN EN LA NUBE

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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.

INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DE DATOS

  • Rol del ingeniero de datos en el ecosistema de datos.
  • Ciclo de vida de los datos: adquisición, procesamiento, almacenamiento y consumo.
  • Herramientas y tecnologías clave en la ingeniería de datos.

FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN EN LA NUBE

  • Conceptos clave de Computación en la Nube: ventajas y modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS).
  • Principales proveedores de nube: AWS, GCP, AZURE y sus diferencias.
  • Seguridad, escalabilidad y costos en la nube.

PROCESAMIENTO DE DATOS: LOTES VS. STREAMING

  • Diferencias entre procesamiento por lotes (Batch) y procesamiento en flujo (Streaming).
  • Casos de uso y cuándo utilizar cada enfoque.
  • Integración con herramientas como Apache Spark y Apache Flink.

INTRODUCCIÓN A KAFKA Y ARQUITECTURAS BASADAS EN EVENTOS

  • Fundamentos de Apache Kafka y su ecosistema.
  • Productores, consumidores y topics en Kafka.
  • Comparación entre arquitecturas tradicionales y arquitecturas event-driven.
  • Patrones de diseño en arquitecturas basadas en eventos.

INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DE DATOS

  • Rol del ingeniero de datos en el ecosistema de datos.
  • Ciclo de vida de los datos: adquisición, procesamiento, almacenamiento y consumo.
  • Herramientas y tecnologías clave en la ingeniería de datos.

FUNDAMENTOS DE COMPUTACIÓN EN LA NUBE

  • Conceptos clave de Computación en la Nube: ventajas y modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS).
  • Principales proveedores de nube: AWS, GCP, AZURE y sus diferencias.
  • Seguridad, escalabilidad y costos en la nube.

PROCESAMIENTO DE DATOS: LOTES VS. STREAMING

  • Diferencias entre procesamiento por lotes (Batch) y procesamiento en flujo (Streaming).
  • Casos de uso y cuándo utilizar cada enfoque.
  • Integración con herramientas como Apache Spark y Apache Flink.

INTRODUCCIÓN A KAFKA Y ARQUITECTURAS BASADAS EN EVENTOS

  • Fundamentos de Apache Kafka y su ecosistema.
  • Productores, consumidores y topics en Kafka.
  • Comparación entre arquitecturas tradicionales y arquitecturas event-driven.
  • Patrones de diseño en arquitecturas basadas en eventos.
María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"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 Rodríguez
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 Méndez
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 Fernández
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 Salazar
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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