Pipelines de Datos y ETL con Python
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 15 Septiembre 2025
DURACIÓN:
Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:
Dominar los principios de construcción de pipelines ETL utilizando Python y herramientas como Apache Airflow, Apache Spark y Databricks, diseñando soluciones eficientes y escalables para la extracción, transformación y carga de datos.
Implementar flujos de trabajo automatizados utilizando Apache Airflow, diseñando DAGs efectivos y gestionando tareas en proyectos ETL para optimizar la orquestación de procesos de datos.
Aplicar los fundamentos de Apache Spark para el procesamiento de datos a gran escala, desarrollando soluciones distribuidas que manejen eficientemente grandes volúmenes de información.
El curso está dirigido a:
Ingenieros de datos, desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales de tecnología que buscan especializarse en la construcción de pipelines de datos y procesos ETL utilizando Python. También es ideal para quienes desean implementar flujos de trabajo automatizados y manejar grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos, optimizando procesos empresariales con herramientas como Apache Airflow y Apache Spark.
- Familiaridad con bibliotecas como Pandas y capacidad para crear scripts básicos y estructurados.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Conocimiento práctico en manejo de conjuntos de datos tabulares y no tabulares, además de operaciones básicas de transformación y limpieza de datos.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
- Entender los fundamentos de la extracción, transformación y carga de datos, y nociones generales de orquestación de procesos.
- Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Estructura Curricular
Vista PreviaDiseño 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: 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 programa, recibirán la siguiente certificación:
- Certificación emitida por BSG Institute que otorga 28 PDU’s reconocidas por INFORMS.
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.
Inversión
Formas de Pago
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