Arquitectura de Datos para Big Data con Python

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

• Diseñar y desarrollar arquitecturas de datos escalables y eficientes para el manejo de grandes volúmenes de datos utilizando Python y herramientas especializadas como Apache Spark y Flink.

• Implementar soluciones de almacenamiento de datos en plataformas de Big Data, como Data Lakes y Data Warehouses, optimizando la consulta y el análisis de datos.

• Aplicar arquitecturas avanzadas como Lambda y Kappa para el procesamiento de datos en tiempo real, aprovechando tecnologías como Kafka, Spark y Flink.

• Crear y gestionar pipelines de datos para Machine Learning, integrando herramientas como Apache Spark y Flink en la infraestructura de datos.

• Evaluar, seleccionar y aplicar tecnologías adecuadas para cada escenario de Big Data, considerando los requisitos de negocio y las mejores prácticas de la industria.

El curso está dirigido a:

• Ingenieros de datos, arquitectos de datos, desarrolladores de software y profesionales del área tecnológica que buscan especializarse en el diseño y desarrollo de arquitecturas de datos escalables y eficientes para manejar grandes volúmenes de datos (Big Data). Este curso es ideal para aquellos interesados en utilizar Python y herramientas especializadas como Apache Spark y Flink, para crear soluciones de procesamiento de datos en entornos de Big Data. También es adecuado para quienes desean aprender sobre las mejores prácticas en la implementación de repositorios de datos, Data Lakes y Data Warehousing, así como la infraestructura de datos para Machine Learning.

• Conocimientos básicos de programación en Python, incluyendo estructuras de datos, manejo de archivos y el uso de bibliotecas como Pandas y NumPy.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Familiaridad con los conceptos fundamentales de bases de datos, procesamiento de datos y arquitecturas de datos.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Conocimiento básico sobre Big Data, incluyendo los desafíos y herramientas asociadas con el manejo de grandes volúmenes de datos.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Experiencia previa en el uso de tecnologías de procesamiento de datos como Apache Spark o Flink (opcional, pero recomendable).
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Comprensión básica de los conceptos de Machine Learning y cómo los datos se integran en estos procesos.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos: