Proyectos de Arquitectura de Datos en la Nube

Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:

• Comprender los conceptos fundamentales de las arquitecturas de datos en la nube y explorar servicios clave de Google Cloud Platform (GCP) para el manejo de datos.

• Diseñar e implementar pipelines de ingesta de datos batch y en tiempo real utilizando herramientas como Google Cloud Storage, Pub/Sub y Dataflow.

• Integrar herramientas como BigQuery y Firestore para procesamiento y almacenamiento de datos, garantizando escalabilidad y eficiencia en el sistema.

• Entrenar y desplegar modelos de Machine Learning en GCP utilizando BigQuery ML y Vertex AI, aplicando estos modelos en pipelines para análisis batch y en tiempo real.

• Diseñar dashboards interactivos en Looker Studio para la visualización de datos batch y flujos en tiempo real, y optimizar la implementación de arquitecturas de datos en la nube mediante prácticas de reducción de costos y validación de pipelines.

El curso está dirigido a:

• Arquitectos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores de software, y profesionales del área tecnológica interesados en especializarse en la implementación de arquitecturas de datos escalables en la nube. Este curso es ideal para aquellos que buscan aprender a diseñar, implementar y optimizar soluciones de procesamiento de datos en la nube utilizando herramientas de Google Cloud Platform (GCP). Está dirigido a quienes desean dominar el diseño de pipelines de ingesta y procesamiento de datos tanto en modalidad batch como en tiempo real, integrar modelos de Machine Learning y crear dashboards interactivos para análisis en tiempo real.

• Conocimientos básicos de programación en Python y experiencia en el manejo de bibliotecas como Pandas y NumPy para análisis de datos
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Familiaridad con conceptos fundamentales de bases de datos y arquitecturas de datos en la nube.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Experiencia básica en el uso de servicios de Google Cloud Platform (GCP), como Google Cloud Storage y BigQuery.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Conocimiento básico de procesamiento de datos batch y en tiempo real (streaming).
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
• Comprensión de conceptos fundamentales sobre Machine Learning y su integración en proyectos de datos.
• Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos: