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Procesos ETL para Workloads de AI

Área: Data Science | Sub Área: Data Engineering

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: Por definir

DURACIÓN:

2 meses

Objetivos

Al finalizar el curso el participante estará en la capacidad de:

Comprender los fundamentos de los procesos ETL y su impacto en proyectos de inteligencia artificial.
Aplicar herramientas como Apache Airflow y Spark para la orquestación y procesamiento de datos.
Diseñar pipelines ETL escalables para conjuntos de datos masivos en entornos cloud.
Evaluar estrategias de procesamiento por lotes y en tiempo real para workloads de AI.
Optimizar la transformación, limpieza y almacenamiento de datos para mejorar el rendimiento de modelos AI.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Ingenieros de datos, ingenieros eléctricos, electrónicos, de sistemas, mecatrónicos y otros profesionales del ámbito tecnológico que forman parte del desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial, quienes desean dominar la construcción de pipelines ETL eficientes utilizados en modelos de lenguaje (LLMs) y workloads de machine learning dentro de entornos cloud y distribuidos.

Prerrequisitos

Es recomendable que el participante posea:

Conocimientos en tecnologías disruptivas para la minería 4.0.
Es recomendable que el participante posea:

Estructura Curricular

Vista Previa

Introducción a los Procesos ETL y su Importancia en AI

Conceptos Fundamentales de ETL
Desafíos y Consideraciones en el Manejo de Datos para AI

Herramientas ETL en el Ecosistema de A

Apache Airflow para la Orquestación de Pipelines

Herramientas ETL en el Ecosistema de AI

Apache Airflow para la Orquestación de Pipelines
Apache Spark para Procesamiento Distribuido de Datos
Herramientas ETL Nativas en la Nube

Construcción de Pipelines ETL para Conjuntos de datos de gran escala

Diseño de Pipelines ETL Escalables
Transformación y Limpieza de Datos
Almacenamiento Eficiente de Datos

Procesamiento en Tiempo Real vs. por Lotes para Workloads de AI

Procesamiento por Lotes en AI
Procesamiento en Tiempo Rea
Comparativa y Elección entre Tiempo Real y por Lotes

Duración y Horarios

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Certificación

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

Certificación emitida por BSG Institute.

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Expositores

Ignacio Zambrano

Chile

Master en Gestión y Emprendimiento Tecnológico por la Universidad Adolfo Ibáñez (Chile), con experiencia en innovación tecnológica, inteligencia artificial aplicada y diseño de programas formativos. Ha liderado proyectos de aprendizaje adaptativo, capacitación en tecnologías emergentes y transferencia tecnológica en instituciones y empresas. Actualmente es CEO y cofundador de una empresa de inteligencia artificial aplicada al aprendizaje, profesor visitante en Brasil y docente en programas de formación en IA. Posee diversas certificaciones y una sólida trayectoria en el desarrollo de soluciones basadas en tecnología para impulsar la productividad y el aprendizaje.

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.