Inicio Programas, Certificaciones y Cursos

Ingeniería de Datos en Plataformas en la Nube y Data Warehousing con Python

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

Matricularme Ahora

FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 17 Febrero 2026

DURACIÓN:

3 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Comprender los fundamentos de infraestructura en la nube y aplicar servicios de AWS y GCP en arquitecturas de datos.
Utilizar algoritmos y estructuras de datos para optimizar el procesamiento en entornos distribuidos.
Gestionar soluciones de almacenamiento y data warehousing en la nube con herramientas como S3, Redshift, BigQuery y GCP Storage.
Automatizar pipelines de datos con AWS Glue, AWS Lambda, Google Cloud Data Fusion y Google Cloud Functions usando Python.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, analistas, desarrolladores y profesionales tecnológicos que buscan especializarse en la gestión de datos en la nube y la automatización de pipelines ETL utilizando servicios avanzados de AWS y GCP para procesar datos a gran escala.

Prerrequisitos

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

Familiaridad con estructuras de control, funciones y bibliotecas para manejo de datos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Entender conceptos como IPs, DNS y servicios en la nube (IaaS, PaaS, SaaS).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Manejo básico de SQL y comprensión de almacenes de datos y sus aplicaciones.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción a Servicios en la Nube

Introducción a la infraestructura en la nube, modelos de servicio (IaaS, PaaS, SaaS) y proveedores de nube (AWS, GCP).

Revisión de algoritmos y estructuras de datos

Implementación de estructuras de datos y algoritmos optimizados para entornos distribuidos

Almacenamiento y Data Warehousing con Python

Introducción a soluciones de almacenamiento en la nube: Amazon S3 y Google Cloud Storage
Introducción a Data Warehousing con Redshift
Introducción a BigQuery para Data Warehousing

Ingeniería de datos en AWS usando Python

Introducción a AWS Glue para la creación de pipelines de datos.
Automatización de procesos de datos con AWS Lambda.
Optimización de pipelines de datos en AWS

Ingeniería de datos en GCP usando Python

Introducción a Google Cloud Data Fusion para orquestar pipelines de datos
Automatización con Google Cloud Functions
Optimización de procesos de datos en GCP

Duración y Horarios

Martes: 20:00 a 22:00 horas.

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

Jueves: 20:00 a 23:00 horas. (Hora Perú y Colombia)
Jueves: 19:00 a 22:00 horas. (Hora México)
Jueves: 21:00 a 00:00 horas. (Horario de invierno Chile)

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

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

Registra tus datos para que un asesor especializado pueda ayudarte en todo lo que requieras.

No soy yo . [Limpiar Formulario]

Certificación

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

Certificación emitida por BSG Institute que otorga 28 PDU’s reconocidas por INFORMS.

Solicitar Informacion

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.