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Pipelines de Datos y Automatización con Python

Área: Data Science | Sub Área: DataOps/MLOps

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 23 Octubre 2025

DURACIÓN:

2 meses

Objetivos

Al finalizar el curso estarás en la capacidad de:

Diseñar y construir pipelines ETL utilizando Python, gestionando datos desde diversas fuentes hacia diferentes destinos.
Implementar prácticas de optimización y manejo de errores para asegurar procesos eficientes y confiables.
Configurar y utilizar herramientas avanzadas como Apache Airflow y Luigi para la orquestación y automatización de tuberías.
Comparar y seleccionar las mejores herramientas según las necesidades del proyecto, maximizando la eficiencia en flujos de datos.
Integrar conocimientos en un proyecto práctico, resolviendo problemas reales con técnicas de automatización de datos.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales del área tecnológica interesados en dominar el diseño, construcción y automatización de pipelines de datos. Ideal para quienes buscan optimizar flujos de trabajo utilizando herramientas avanzadas como Apache Airflow y Luigi en proyectos de ingeniería de datos y análisis.

Prerrequisitos

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

Conocimiento intermedio de Python, incluidas bibliotecas como Pandas, NumPy y OS.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con conceptos básicos de ETL y manipulación de datos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Experiencia previa trabajando con fuentes de datos como archivos CSV, JSON y API.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Comprensión básica de herramientas de automatización y su aplicación en proyectos de datos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Diseño y Construcción de Pipelines de Datos usando Python

Introducción a Pipelines de Datos y Fundamentos de Python para ETL
Introducción a Pipelines de Datos y Fundamentos de Python para ETL
Construcción de Pipelines con Python
Manejo de Errores y Optimización de Pipelines

Automatización con Apache Airflow y Luigi

Introducción a la Orquestación de Pipelines con Apache Airflow
Automatización de Pipelines con Luigi
Proyecto Final: Pipeline Automatizado Completo

Duración y Horarios

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: 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 curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida a nombre de BSG Institute.

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Expositores

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.

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.