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Arquitectura de Datos en la Nube con Python

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 19 Diciembre 2025

DURACIÓN:

2 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos escalables en la nube utilizando plataformas como AWS y Google Cloud Platform con Python.
Implementar soluciones de procesamiento de datos por lotes utilizando AWS Glue, optimizando la ingesta, calidad y análisis de datos en la nube.
Desarrollar soluciones de procesamiento en tiempo real (streaming) con AWS Lambda y Google Cloud Pub/Sub para la transmisión eficiente de mensajes y datos.
Configurar y gestionar sistemas de almacenamiento y análisis de datos en la nube, integrando servicios como BigQuery y Cloud Storage.
Crear productos de datos utilizando herramientas como APIs y modelos de Machine Learning en entornos de nube, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, arquitectos de soluciones en la nube, desarrolladores de software y profesionales del área tecnológica que buscan especializarse en el diseño y desarrollo de arquitecturas de datos en la nube utilizando Python. Este curso es ideal para aquellos interesados en trabajar con plataformas como AWS y Google Cloud Platform, y en la implementación de soluciones para el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real (streaming) mediante herramientas avanzadas como AWS Glue, Lambda, Cloud Dataflow y Pub/Sub.

Prerrequisitos

Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Conocimientos básicos de programación en Python, incluyendo la manipulación de datos y el uso de bibliotecas para interactuar con APIs y servicios en la nube.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con los conceptos fundamentales de la arquitectura en la nube y el uso de plataformas como AWS y Google Cloud Platform (GCP).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Experiencia básica en bases de datos y procesamiento de datos, tanto en entornos locales como en la nube.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Conocimientos previos de conceptos de procesamiento por lotes (batch) y procesamiento en tiempo real (streaming).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con herramientas de análisis de datos y servicios en la nube, como BigQuery, Cloud Storage, y AWS Lambda.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Arquitectura de Datos en AWS con Python

AWS Glue
AWS Lambda

Arquitectura de Datos en Google Cloud Platform con Python

Cloud Dataflow
Pub/Sub

Duración y Horarios

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):

Lunes: 20:00 a 23:00 horas. (Hora Perú y Colombia)
Lunes: 19:00 a 22:00 horas. (Hora México)
Lunes: 22:00 a 01:00 horas. (Hora de verano Chile)

(*) Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

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Certificación

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

Certificación emitida a nombre de BSG Institute.

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Expositores

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.

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.