Certificación Profesional en Python Data Applications

PRECIO

$890,000

Fecha

18/09/2024

Modalidad

Virtual

Realizar consulta

Certificación Profesional en Python Data Applications

Certificación Profesional en Python Data Applications

$890,000

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En la actualidad, las empresas que buscan extraer valor de sus vastas cantidades de datos necesitan profesionales capaces de prepararlos, manipularlos y hacerlos accesibles. En este contexto, el Data Engineer emerge como un rol esencial y muy solicitado en el campo de la ciencia de datos.

Los Data Engineers se encargan de la preparación de los datos y la automatización de los procesos. Estos profesionales dedican entre el 80% y el 90% del tiempo total de un proyecto a asegurar la correcta implementación y evolución de las soluciones de datos. Este enfoque resulta evidente cuando consideramos que, a pesar de la importancia de las técnicas avanzadas de análisis, la mayor parte de las habilidades requeridas para estas tareas son específicas del ámbito de los datos.

El auge de las soluciones basadas en analítica avanzada, optimización y Cloud Computing, ha elevado aún más la relevancia del perfil de Data Engineer y Data Architect. Estos son los profesionales encargados de crear y mantener la infraestructura que permite a las empresas obtener información valiosa de sus datos.

En este curso, los participantes aprenderán a utilizar Python para el desarrollo de aplicaciones de datos. Se inicia con un enfoque en las modernas técnicas de software engineering y data engineering. Posteriormente, se formarán en diversas herramientas y soluciones para diseñar y gestionar arquitecturas de datos eficientes y escalables. Nuestro objetivo es preparar a los estudiantes para satisfacer las necesidades de infraestructura de datos en las empresas, habilitando un uso efectivo de estos activos corporativos para generar valor.

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Perfil del participante:

Profesionales con experiencia en programación que quieran desempeñarse en el mundo de los datos, especialmente en los procesos de Arquitectura Cloud y construcción de procesos que involucren datos, más conocidos como “data pipelines,” y sistemas de Machine Learning.

Plan de estudios

  • Desarrollo de aplicaciones: manejo de Visual Studio Code, manejo de dependencias, versionado de código con git y utilizando Github, debugging, armado de paquetes, manejo de memoria.
  • Testing
  • Introducción a las librerías de datos Pandas y Numpy.
  • Interacción con APIs y Bases de Datos con SQL.
  • Scheduling de procesos con Apache Airflow.
  • Deployment local de Airflow con Docker y docker-compose.
  • Escritura de ETLs y ELTs.
  • Armado, mantenimiento e implementación de un Data Warehouse.
  • Conceptos y armado de Data Lakes.
  • Utilización de formatos de datos comprimidos: Parquet.
  • Utilización de servicios de storage y Data Warehousing de la nube de Google (GCP).
  • Intro a Apache Spark para implementación de pipelines.

Cuerpo Docente

Axel es un apasionado profesional de datos con una amplia experiencia en el campo. Graduado de la Universidad Tecnológica Nacional como Ingeniero en Sistemas. Con casi 10 años en la industria, ha desarrollado habilidades como desarrollador, consultor y analista en el ámbito del software. Ha trabajado en roles de ingeniería de datos senior en empresas como Toptal y Distillery, utilizando nubes como Google Cloud, AWS y tecnologías como Python, Airflow, BigQuery, Terraform, entre otras. También se desempeñó como arquitecto de datos en Thirstie, una empresa neoyorquina, donde diseñó e implementó soluciones de datos desde cero para uso interno y para la plataforma presentada a los clientes. Además, le apasiona escribir contenido técnico en Medium y en otras plataformas de cursos online. Con una sólida formación académica y una amplia experiencia práctica, Axel se destaca como un experto en el campo de la ingeniería de datos y el análisis.

Sr. Data Engineer en Distillerry

Data Platform Engineer en Solvd, Inc.

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