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Monitoreo y Registro 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: 27 Agosto 2026

DURACIÓN:

1 mes

Objetivos

Al finalizar el curso estarás en la capacidad de:

Implementar sistemas de monitoreo en tiempo real utilizando herramientas como Prometheus y Grafana.
Configurar pipelines de recolección y procesamiento de logs con ELK Stack, optimizando el análisis y almacenamiento de datos históricos.
Diseñar paneles interactivos para la visualización de métricas y detección de anomalías en sistemas computacionales.
Programar alertas automatizadas que faciliten la identificación y resolución de problemas críticos en aplicaciones y sistemas.
Diagnosticar problemas de rendimiento y garantizar la estabilidad de sistemas mediante el análisis avanzado de métricas y registros.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de sistemas, administradores de infraestructura, analistas de datos y profesionales tecnológicos interesados en monitorear, analizar y visualizar el rendimiento de sistemas y aplicaciones en tiempo real. Ideal para quienes buscan implementar paneles interactivos, diagnosticar problemas críticos y garantizar la estabilidad y eficiencia en sistemas computacionales mediante herramientas avanzadas como Prometheus, Grafana y ELK Stack

Prerrequisitos

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

Conocimientos básicos de programación en Python.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con sistemas operativos y su monitoreo.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Experiencia previa en manejo de métricas de sistemas y recolección de troncos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Compresión de herramientas básicas de visualización y análisis de datos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Fundamentos de la Monitorización y Observabilidad

Introducción a la Observabilidad y las Herramientas
Recolección de Datos con Prometheus y Logstash
Modelos de Datos y Querying
Visualización y Alertas Básicas

Ejemplos de Configuraciones y aplicaciones

Prometheus

Ejemplos de Configuraciones y aplicaciones

Prometheus
Logstash
Kibana
Alertas y notificaciones

Gestión de Logs, Métricas y Dashboards

Elasticsearch
Grafana
Optimización de Consultas y Escalabilidad
Integración

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Certificación

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

Al completar el curso completo “Monitoreo y Registro con Python”, el participante recibirá un certificado institucional de participación/aprobación emitido por BSG Institute.
Certificación institucional otorgada por BSG Institute

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Expositores

CESAR MALDONADO

Mexico

Doctor en Física Matemática por la Universidad de Glasgow y Maestro en Física de Partículas por la Universidad de Durham. Licenciado en Ciencias Matemáticas por la UNAM. Con especialización en aprendizaje profundo y certificados en redes generativas antagónicas (GAN). Experto en Python y bibliotecas avanzadas como Pytorch, Pandas y Sklearn, además de experiencia en MLOps, GCP y gestión de datos. Actualmente, desarrolla bots comerciales de inteligencia artificial para criptomonedas en Digital Hedge Capital y lidera proyectos de machine learning. Ha ocupado cargos destacados en empresas como Nearshore Delivery Solutions y BrightMind, desarrollando soluciones para predicción de calidad del agua, análisis de ventas y chatbots. Como docente del ITESM, lideró proyectos de energías renovables y análisis predictivo. Su experiencia combina liderazgo técnico, diseño de algoritmos de aprendizaje automático y soluciones de inteligencia artificial en diversas industrias.

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.