Certified Python Big Data Engineer
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 21 Noviembre 2025
DURACIÓN:
Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:
Programar en Python utilizando estructuras, librerías y herramientas orientadas al análisis y procesamiento de datos en entornos Big Data.
Comprender la arquitectura de soluciones Big Data, incluyendo HDFS, YARN, Apache Spark y bases de datos NoSQL como HBase, Cassandra y MongoDB.
Diseñar y gestionar pipelines de datos mediante procesos ETL, aplicando técnicas de ingestión, transformación y automatización con Apache Airflow.
Aplicar técnicas de análisis avanzado de datos con PySpark y MLlib, integrando algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
Desarrollar proyectos integrales de Big Data incorporando prácticas de seguridad, control de acceso y gobernanza de datos en entornos distribuidos.
El programa está dirigido a::
Ingenieros de sistemas, electrónicos, informáticos, industriales y de computación que buscan especializarse en Big Data. El programa está orientado a quienes desean dominar herramientas como Python, Apache Spark, bases de datos NoSQL y frameworks ETL para liderar proyectos en entornos distribuidos y de computación en la nube.
- Conocimientos a nivel básico en programación en Python, tales como el uso de variables, estructuras de control y funciones.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Alguna experiencia en proyectos relacionados con análisis de datos, desarrollo de software o infraestructura tecnológica, preferentemente en entornos empresariales o académicos.
- Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:
Estructura Curricular
Vista PreviaPython para Big Data (15 horas cronológicas)
- Sintaxis básica, tipos de datos y estructuras de control
- Introducción a las bibliotecas (Numpy, Pandas)
- Python para el procesamiento y análisis de datos
Ecosistema y Arquitectura de Big Data (18 horas cronológicas)
- Introducción al Ecosistema de Big Data
- Procesamiento de Datos con Apache Spark
- Modelos de Bases de Datos NoSQL
Procesamiento de Datos y ETL con Python (18 horas cronológicas)
- Fundamentos del Procesamiento de Datos y ETL con Python
- Automatización y Orquestación de Procesos ETL
- Transformación y Procesamiento de Datos
- Proyecto Final de ETL con Python
Soluciones de Almacenamiento de Datos con Python (9 horas cronológicas)
- Trabajo con sistemas de archivos distribuidos usando Python
- Data lakes y data warehousing con Python
Análisis de Big Data con Python (18 horas cronológicas)
- Introducción a Big Data y Herramientas de Análisis
- Introducción a Big Data y Herramientas de Análisis
- Manipulación y Procesamiento de Datos con PySpark
- Machine Learning y Modelado Predictivo en Big Data
- Implementación y Despliegue de Modelos de Big Data
Seguridad y Gobernanza de Big Data (9 horas cronológicas)
- Implementación de Prácticas de Seguridad de Datos con Python
- Gobernanza de Datos con Herramientas Python
Proyectos y Estudios de Caso en Big Data (18 horas cronológicas)
- Introducción a Big Data
- Proyectos de Big Data
- Proyecto final de curso: Roadmap
- Proyecto final de curso: Ecosistema y Arquitectura Big Data
- Proyecto final de curso: Análisis Big Data con Python
- Proyecto final de curso: Post implementación
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Certificación
Los participantes que completen exitosamente el programa recibirán la siguiente certificación:
- Certificado de participación/aprobación del programa Certified Python Big Data Engineer, emitido por BSG Institute en su calidad de Professional Education Partner de INFORMS, que otorga 105 PDUs reconocidas por INFORMS
Expositores
Gabriel Céspedes
Chile
Magíster en Ciencia Matemática por la Universidad de Santiago de Chile y Diplomado en Python Profesional por la Pontificia Universidad Católica de Chile. Con experiencia en docencia y programación, ha impartido cursos sobre análisis y minería de datos, algoritmos de machine learning y aplicaciones de Python en ciencia de datos. Experto en bibliotecas como Pandas, Numpy y Matplotlib, domina el desarrollo de data pipelines y la resolución de problemas complejos en diversos contextos, incluido el análisis financiero. Su enfoque combina habilidades técnicas y pedagógicas para capacitar a profesionales en el uso de Python aplicado a la automatización y análisis avanzado en sectores como tecnología y finanzas.
Juan Sandoval
Perú
Master en Big Data y Analytics por la Universitat Politècnica de Catalunya, con MBA por la Universidad Tecnológica del Perú y Maestría en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información por la UPC. Ingeniero de Sistemas con más de 20 años de experiencia en sectores automotriz, inmobiliario, turismo y financiero. Experto en Business Analytics, Machine Learning, automatización de procesos y visualización de datos con herramientas como Power BI y SQL Server. Actualmente, Especialista en Proyectos de Datos en CrediScotia Financiera, liderando iniciativas de actualización de datos y cumplimiento de la Ley de Protección de Datos Personales. Ha desarrollado soluciones personalizadas de Inteligencia de Negocios y optimizado procesos internos, contribuyendo significativamente al crecimiento organizacional. Posee habilidades avanzadas en gestión de proyectos, análisis financiero y diseño de sistemas integrados para la toma de decisiones estratégicas.
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.
TITO REATEGUI
Perú
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.
Metodología Online De Este programa
Inversión
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