Programación en Python para DataOps
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 07 Agosto 2025
DURACIÓN:
Al finalizar el curso estarás en la capacidad de:
Dominar los fundamentos de programación en Python para su aplicación en DataOps.
Construir y gestionar pipelines de datos utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y Apache Airflow.
Implementar prácticas de automatización para la limpieza, validación y análisis de datos en proyectos reales.
Utilizar herramientas avanzadas para la integración y despliegue continuo de soluciones de datos.
Participar en proyectos colaborativos que integran metodologías ágiles para resolver problemas del mundo real.
El curso está dirigido a:
Ingenieros de datos, desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales interesados en aplicar Python para automatizar procesos en proyectos de DataOps. Ideal para quienes buscan optimizar flujos de trabajo, garantizar la calidad de datos y gestionar el ciclo de vida de modelos de Machine Learning en entornos productivos.
- Conocimientos básicos de programación y sintaxis en Python.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Familiaridad con conceptos de gestión de datos y metodologías ágiles.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Experiencia previa con bibliotecas de Python como Pandas o NumPy.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Comprensión básica de flujos de trabajo en proyectos de datos.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Estructura Curricular
Vista PreviaProgramación en Python para DataOps (12 horas cronológicas)
- Fundamentos de Python
- Bibliotecas de Python para DataOps
Fundamentos de Ingeniería de Datos con Python (21 horas cronológicas)
- Técnicas de ingesta de datos con Python
- Transformación y ETL de datos con Python
Pipelines de Datos y Automatización con Python (18 horas cronológicas)
- Diseño y Construcción de Pipelines de Datos usando Python
- Automatización con Apache Airflow y Luigi
CI/CD para Workflows de Datos con Python (18 horas cronológicas)
- Configuración de pipelines CI/CD con Python
- Pruebas y validación automatizadas usando Python
Calidad y Gobernanza de Datos con Python (12 horas cronológicas)
- Calidad y Gobernanza de datos con Python
Monitoreo y Registro con Python (12 horas cronológicas)
- Fundamentos de la Monitorización y Observabilidad
- Ejemplos de Configuraciones y aplicaciones
- Ejemplos de Configuraciones y aplicaciones
- Gestión de Logs, Métricas y Dashboards
DataOps en Plataformas en la Nube con Python (9 horas cronológicas)
- DataOps en AWS con Python
- DataOps en Google Cloud Platform con Python
Seguridad en DataOps con Python (6 horas cronológicas)
- Implementación de prácticas de seguridad de datos con Python
- Cumplimiento de requisitos regulatorios con Python
Proyectos de DataOps (12 horas cronológicas)
- Proyectos de DataOps
Duración y Horarios
En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):
Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia en el siguiente horario (*):
- Jueves: 20:00 a 23:00 horas.
(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.
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.
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.
Inversión
Formas de Pago
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