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Proyectos de DataOps

Área: Data Science | Sub Área: DataOps/MLOps

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

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FECHAS DE INICIO

Online sincrónica: 07 Mayo 2026

DURACIÓN:

1 mes

Objetivos

Al finalizar el curso estarás en la capacidad de:

Identificar y analizar los beneficios de DataOps, diferenciando enfoques tradicionales y ágiles en proyectos de datos.
Planificar proyectos DataOps, definiendo objetivos SMART, creando un backlog y estimando tareas mediante técnicas ágiles.
Diseñar y configurar pipelines de datos, implementando herramientas y tableros para monitoreo y automatización.
Aplicar métricas clave para evaluar el rendimiento y tomar decisiones informadas en proyectos DataOps.
Presentar proyectos completos que incluyen planificación, ejecución, monitoreo y lecciones aprendidas para casos reales.

Público Objetivo

El curso está dirigido a:

Arquitectos de datos, ingenieros de datos, gerentes de proyectos y profesionales de tecnología interesados en implementar metodologías ágiles para gestionar proyectos DataOps. Ideal para quienes buscan optimizar procesos de datos, mejorar la colaboración en equipos multidisciplinarios y tomar decisiones estratégicas basadas en datos confiables.

Prerrequisitos

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

Conocimiento básico en gestión de proyectos y metodologías ágiles (Scrum o Kanban).
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Familiaridad con conceptos de pipelines de datos y herramientas de integración continua.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Experiencia previa en el uso de herramientas de monitoreo y análisis de datos
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:
Habilidad para trabajar en equipos multidisciplinarios y colaborar en entornos dinámicos.
Para llevar el programa el participante debe cumplir los siguientes prerrequisitos:

Estructura Curricular

Vista Previa

Proyectos de DataOps

Introducción a los Proyectos DataOps y Metodologías Ágiles
Introducción a los Proyectos DataOps y Metodologías Ágiles
Planificación de Proyectos DataOps
Implementación y Automatización de Flujos de Trabajo
Monitoreo y Control en Proyectos DataOps
Casos Prácticos y Buenas Prácticas
Presentación de Proyecto Final y Evaluación

Duración y Horarios

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 curso, recibirán la siguiente certificación:

Certificación emitida a nombre de BSG Institute.

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Expositores

Juan Sandoval

Perú

Master en Big Data y Analytics por la Universitat Politècnica de Catalunya, con MBA por la Universidad Tecnológica del Perú y Maestría en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información por la UPC. Ingeniero de Sistemas con más de 20 años de experiencia en sectores automotriz, inmobiliario, turismo y financiero. Experto en Business Analytics, Machine Learning, automatización de procesos y visualización de datos con herramientas como Power BI y SQL Server. Actualmente, Especialista en Proyectos de Datos en CrediScotia Financiera, liderando iniciativas de actualización de datos y cumplimiento de la Ley de Protección de Datos Personales. Ha desarrollado soluciones personalizadas de Inteligencia de Negocios y optimizado procesos internos, contribuyendo significativamente al crecimiento organizacional. Posee habilidades avanzadas en gestión de proyectos, análisis financiero y diseño de sistemas integrados para la toma de decisiones estratégicas.

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.