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Python Certified Data Engineer

Área: Big Data | Sub Área: Data Science

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 26 Septiembre 2024

DURACIÓN:

5 Meses

Objetivos

Al finalizar el programa el participante estará en la capacidad de:

Identificar y utilizar los componentes básicos de Python y SQL para procesar y analizar datos.
Comprender, desarrollar y aplicar algoritmos en el campo de data engineering.
Utilizar Python desde línea de comandos para la ciencia de datos.
Aplicar el uso de Git y GitHub para llevar el control de versiones.
Realizar análisis de datos avanzados usando Python y SQL.
Gestionar y optimizar bases de datos en entornos de producción usando PostgresSQL.
Implementar data pipelines robustos en Python.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Ingenieros, informáticos, analistas, financieros y cualquier profesional interesado en convertirse en ingeniero de datos y/o deseen adquirir conocimientos de Python.

Prerrequisitos

Para llevar el programa se requiere que el participante posea:

Conocimientos básicos de estadística, matemática, programación y Python.

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción a Python (16 horas cronológicas)

Introducción a Python para Data Engineering
Diccionarios, funciones y ordenamiento
Bucles y Manejo de errores
Conceptos de programación orientada a objetos en Python
Jupyter Notebook

Algoritmos para Data Engineering (6 horas cronológicas)

Algoritmos de ordenamiento y clasificación
Análisis de la complejidad espacial y temporal

Línea de comandos en Python para Data Science (12 horas cronológicas)

Línea de comandos para Data Science
Procesamiento de textos para Data Science.
Línea de comandos a nivel intermedio para Data Science

Control de versiones con Git (3 horas cronológicas)

Intruducción y fundamentos
Trabando con el repositorio
Colaboración y exploración

Trabajando con bases de datos en SQL (15 horas cronológicas)

Introducción a SQL
Análisis de Datos en SQL
Combinación de Tablas en SQL
Trabajando con Bases de Datos desde Python
Subqueries en SQL

Bases de datos en entornos de producción (9 horas cronológicas)

Introducción a PostgreSQL
Optimización de Bases de Datos con PostgreSQL

Manejo de grandes volúmenes de datos en Python (15 horas cronológicas)

NumPy para Data Engineering
Procesamiento de big data en Pandas
Procesamiento en paralelo para Data Engineering
Estructuras de datos
Recursividad y árboles para Data Engineering

Implementación de data pipelines en Python (3 horas cronológicas)

Programación Funcional en Python
Closures y Decorators en Python
Implementación de Data Pipelines robustos

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida por BSG Institute que otorga 79 PDUs reconocidos por INFORMS

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Expositores

RAY TORRES

Perú

Master of Science in Data Science por la Universidad of Colorado Boulder de USA, Especialización en “Python for Everybody” por la Universidad de Michigan de USA, Ingeniero de Sistemas de Información por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas de Lima. Cuenta con más de 10 años de experiencia en la gestión de datos, diseño de modelado de datos, dasboards y reportes operativos, para gobierno de datos, gestión del proceso de calidad y aplicación de políticas de protección de datos sensibles en el sector privado. Además, se desempeña como instructor IBM y de Big Data. Ha ocupado cargos importantes como Líder técnico en Factor IT, Consultor Senior de Analytics en Focus Business Solutions, Implementador de IBM Cognos Analytics 11.0.6 en Volcan Compañía Minera S.A.A., Analista en Informática de la Superintendencia de Transporte Terrestre de Personas, Carga y Mercancías, entre otros.

DANIEL CHAVEZ

Perú

Master en Data Science por la Universidad Ricardo Palma. Master en Marketing y Dirección Comercial por la Universidad San Ignacio de Loyola y Business Marketing School ESIC, España. Con un Diplomado en Business Analytics por la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas y Especializaciones en Ciencias de Datos Aplicado a los Negocios, Finanzas y Marketing por la Universidad Ricardo Palma, en Business Intelligence Developer, en Data Mining, en Base de Datos SQL Server y Visual Basic Developer por la Universidad Nacional de Ingeniería. Actualmente se desempeña como Líder Data Science en Entel Perú. Cuenta con amplia experiencia en Aplicaciones Estadísticas Estratégicas para la Toma de Decisiones en las Áreas de Investigación Científica, Marketing Estratégico, Comercial, Retail, Banca, Telecomunicaciones e Inteligencia Analítica, con conocimientos en Programación y Simulación, Inteligencia de Negocios, Manejo de Analítica de Datos y dominio de Softwares Estadísticos y de Programación como Python, Java, Modeler, R, entre otros. Ha ocupado cargos importantes como Consultor en Procesos de nalytics en Digitex Perú, Jefe de Proyectos de Business Analytics en Atento Perú y Líder de Proyectos Big Data trabajando con empresas como Corporación Lindley y Promperú.

DAVID LOPEZ

Mexico

Magister en Data Science por el Instituto Tecnológico Autónomo – ITAM de México. Cuenta con amplia experiencia en Implementación de Modelos Predictivos utilizando diversas tecnologías como; R, PHP, Python, Scala, Java, Objective-C, PHP, MongoDB, Hadoop, Pig, Hive, Spark, Apache, Django, Nginx, entre otros. Actualmente se desempeña como Data Scientist y Experto en Big Data en la empresa SISDEF Ltda. Es miembro fundador de la Sociedad de Data Scientists de México. Es Ingeniero en Computación por el Instituto Tecnológico Autónomo – ITAM de México.

DAVID MENESES

Colombia

Executive MBA por la Universidad Francisco de Vitoria – Madrid y Master of Science in Management (MSc) por la Swiss Business School - Sede Bogotá. Actualmente se desempeña como Consultor Senior en Decisiones Logísticas S.A.S. – Colombia. Especialista en Dirección Comercial, Management Skills, Management Development y Business Innovation. Cuenta con amplia experiencia en el dominio en optimización, simulación, análisis de Data Mining and Business Intelligence (BI) haciendo uso de herramientas especializadas como Tableau, ProModel, Arena, Ilog, Slim4.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.