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Pipelines de Datos y ETL 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: 11 Diciembre 2025

DURACIÓN:

3 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Diseñar y construir pipelines ETL escalables utilizando Python y herramientas como Apache Airflow, Apache Spark y Databricks.
Automatizar flujos de trabajo de datos mediante la creación y gestión de DAGs en Apache Airflow.
Aplicar Apache Spark para el procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, analistas, desarrolladores y profesionales del área tecnológica interesados en construir pipelines ETL con Python, automatizar flujos de trabajo y procesar datos a gran escala con herramientas como Apache Airflow y Apache Spark.

Prerrequisitos

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

Familiaridad con bibliotecas como Pandas y capacidad para crear scripts básicos en Python.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Conocimiento práctico en el manejo y transformación de datos tabulares y no tabulares.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Comprensión básica de procesos ETL y nociones generales de orquestación de datos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Diseño y construcción de pipelines ETL usando Python

Introducción a pipelines ETL y herramientas clave
Construcción de pipelines ETL con Python
Integración de Apache Spark en pipelines ETL
Introducción a Databricks para la gestión de pipelines
Optimización y escalabilidad de pipelines

Orquestación con Apache Airflow

Fundamentos de Apache Airflow
Diseño y desarrollo de DAGs en Airflow
Optimización y automatización de flujos de trabajo

Procesamiento distribuido con Apache Spark

Introducción a Apache Spark y su ecosistema
Optimización de procesos en Apache Spark

Duración y Horarios

Jueves: 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.

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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.

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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.

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.