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Certified Python Data Cloud Architect

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 06 Junio 2025

DURACIÓN:

14 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Desarrollar soluciones en Python para arquitectura de datos, aplicando estructuras de datos, análisis y visualización.
Diseñar y gestionar bases de datos relacionales y NoSQL, optimizando el almacenamiento y acceso a la información.
Implementar procesos ETL y soluciones de almacenamiento distribuido, integrando datos en entornos escalables.
Diseñar arquitecturas de datos en la nube con Python, utilizando plataformas como AWS y Google Cloud.
Aplicar seguridad, gobernanza y gestión de Big Data, asegurando el manejo eficiente y confiable de grandes volúmenes de datos.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Ingenieros de sistemas, ingenieros electrónicos, ingenieros de datos, desarrolladores de software y profesionales de otras áreas relacionadas que buscan especializarse en arquitectura de datos en la nube, integrando Python, ETL, bases de datos, AWS y Google Cloud para optimizar el almacenamiento, procesamiento y seguridad de datos en entornos escalables.

Prerrequisitos

Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:

Conocimientos básicos de Python y bases de datos (SQL y NoSQL), incluyendo manipulación de datos y estructuras fundamentales.
Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:
Familiaridad con entornos en la nube y procesos ETL, con nociones sobre almacenamiento, integración y manejo de grandes volúmenes de datos.
Para llevar el programa se recomienda que el participante posea:

Estructura Curricular

Vista Previa

Programación en Python para Arquitectura de Datos (15 horas cronológicas)

Introducción a Python, instalación y entorno de desarrollo. Conceptos básicos de sintaxis, variables y tipos de datos.
Manejo de operadores aritméticos, lógicos y de comparación. Entrada y salida de datos. Estructura de datos: Listas, Tuplas, Diccionarios
Métodos en Diccionarios y Estructuras de Control
Metodologías de modelamiento CRISP Y SEMMA
Manejo de datos estructurados, análisis descriptivo y visualización
Introducción a la implementación de modelos Machine Learning

Modelado y Diseño de Datos con Python (21 horas cronológicas)

Introducción al Modelado y Diseño de Datos
Diseño y Representación de Datos
Diseño de Bases de Datos
Modelado de Datos Avanzado

Sistemas de Gestión de Bases de Datos con Python (18 horas cronológicas)

Uso de Python con Bases de Datos Relacionales
Trabajo con Bases de Datos NoSQL con Python

Integración de Datos y ETL con Python (18 horas cronológicas)

ETL Básico
ETL mediana complejidad
ETL Complejos

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

Arquitectura de Datos en la Nube con Python (18 horas cronológicas)

Arquitectura de Datos en AWS con Python
Arquitectura de Datos en Google Cloud Platform con Python

Seguridad y Gobernanza de Datos con Python (9 horas cronológicas)

Introducción a la Seguridad y Gobernanza de Datos
Fundamentos de Python para la Seguridad de Datos
Implementación de Seguridad de Datos
Implementación de Gobernanza de datos

Arquitectura de Datos para Big Data con Python (9 horas cronológicas)

Introducción a Big Data y fundamentos de arquitectura de datos
Fundamentos de repositorio de datos: Data Warehouse y Data Lake
Fundamentos para la transmisión de datos e infraestructura de datos para Machine Learning

Proyectos de Arquitectura de Datos en la Nube (18 horas cronológicas)

Introducción y fundamentos
Ingesta de Datos
Procesamiento y almacenamiento
Desarrollo de modelo de Machine Learning
Visualización y análisis
Reales de Arquitectura de Datos en la Nube usando Python

¿Tienes dudas sobre algún aspecto del programa?

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Certificación

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

Certificación emitida a nombre de BSG Institute que otorga 135 PDUs reconocidos por Informs.

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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.

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.

TITO REATEGUI

Perú

ALBERTO DE OBESO

Mexico

PhD en Informática por la universidad Sussex – Brighton, Reino Unido. Especialización en Modelación Cognitiva ACT-R por la universidad Carnegie Mellon – Pensilvania, Estados Unidos. Actualmente se desempeña como Director de la División de Big Data para Intersys Consulting. Cuenta con más de 15 años de experiencia Desarrollando y Diseñando Softwares principalmente con tecnologías .NET y Java (evaluación de requisitos, análisis, diseño, desarrollo, pruebas, implementación y mantenimiento) y en el Desarrollo de Soluciones de Business Intelligence (ciencia de datos, modelado de datos, visualización de datos, sistemas expertos, modelado cognitivo). Ha ocupado cargos importantes como Data Scientist en Luxoft, Chief Data Scientist en Daylight Intelligence, entre otros.

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.