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Certified Python Data Engineer

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 17 Junio 2025

DURACIÓN:

10 meses

Objetivos

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

Dominar Python para la manipulación, procesamiento y transformación de datos a gran escala.
Diseñar y gestionar bases de datos relacionales y NoSQL, optimizando consultas y almacenamiento.
Construir pipelines ETL escalables y automatizar flujos de trabajo con Apache Airflow y Apache Spark.
Implementar soluciones de ingeniería de datos en la nube con AWS, Google Cloud y Snowflake.
Aplicar técnicas avanzadas en proyectos reales para el análisis y procesamiento eficiente de datos.

Público Objetivo

El programa está dirigido a:

Ingenieros de sistemas, ingenieros electrónicos, y profesionales de otras áreas relacionadas, que buscan especializarse en gestión de datos, pipelines ETL y almacenamiento en la nube con Python, Apache Airflow, PostgreSQL y Snowflake.

Prerrequisitos

Para llevar el programa se requiere que el participante posea:

Conocimientos básicos de programación en Python, estructuras de datos y fundamentos de bases de datos relacionales y NoSQL.
Para llevar el programa se requiere que el participante posea:
Alguna experiencia en análisis de datos o entornos de desarrollo tecnológico, aunque no es requerida experiencia avanzada en ingeniería de datos.
Para llevar el programa se requiere que el participante posea:

Nota: Los alumnos deben tener instalado Python.

Estructura Curricular

Vista Previa

Programación en Python para Ingeniería de Datos (24 horas cronológicas)

Fundamentos de Python y estructuras de datos.
Procesamiento numérico con NumPy.
Manipulación de datos con Pandas.
Automatización de flujos de trabajo de datos.
Proyecto final y revisión.

Control de Versiones con Git (4 horas cronológicas)

Introducción y fundamentos
Trabajando con el repositorio
Colaboración y exploración

Manipulación y Procesamiento de Datos con Python (24 horas cronológicas)

Manipulación de Datos con Pandas
Procesamiento de Datos con Numpy
Manejo de Datos No Tabulares

Bases de Datos y SQL con Python (28 horas cronológicas)

Introducción a las bases de datos con python
SQLAlchemy para bases de datos relacionales
Fundamentos de PostgreSQL y su integración con Python
Consultas avanzadas y optimización en PostgreSQL
Introducción a bases de datos NoSQL y MongoDB
Operaciones avanzadas en MongoDB
Bases de datos NoSQL con Redis
Introducción a Snowflake para almacenamiento de datos en la nube
Consultas avanzadas y análisis de datos en Snowflake

Pipelines de Datos y ETL con Python (28 horas cronológicas)

Diseño y construcción de pipelines ETL usando Python
Orquestación con Apache Airflow
Procesamiento distribuido con Apache Spark

Ingeniería de Datos en Plataformas en la Nube y Data Warehousing con Python (28 horas cronológicas)

Introducción a Servicios en la Nube
Revisión de algoritmos y estructuras de datos
Almacenamiento y Data Warehousing con Python
Ingeniería de datos en AWS usando Python
Ingeniería de datos en GCP usando Python

Proyectos de Ingeniería de Datos (24 horas cronológicas)

Proyectos reales de ingeniería de datos usando Python
Proyecto final

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Certificación

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

Certificación emitida por BSG Institute que otorga 148 PDUs reconocidos por INFORMS

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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.

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.

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.