Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
DURACIÓN:
Al finalizar el programa estarás en la capacidad de:
Utilizar Python y SQLAlchemy para interactuar con bases de datos relacionales, creando y gestionando modelos de datos en PostgreSQL.
Diseñar y ejecutar consultas SQL complejas en PostgreSQL para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Implementar bases de datos NoSQL utilizando MongoDB y Cassandra, gestionando datos no estructurados y distribuidos.
Optimizar el rendimiento de bases de datos relacionales y NoSQL mediante técnicas de consulta avanzada y modelado adecuado.
Aplicar buenas prácticas en la gestión de bases de datos dentro de arquitecturas distribuidas y escalables en la nube.
El curso está dirigido a:
Ingenieros de datos, desarrolladores de software, analistas de bases de datos y profesionales del área tecnológica que buscan especializarse en la gestión de bases de datos relacionales y NoSQL utilizando Python. Es ideal para aquellos interesados en integrar estas tecnologías en arquitecturas de datos en la nube y optimizar el rendimiento y la escalabilidad de bases de datos en aplicaciones a gran escala.
Uso de Python con Bases de Datos Relacionales
Trabajo con Bases de Datos NoSQL con Python
Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):
Lunes: 20:00 a 23:00 horas. (Hora Perú y Colombia)
Lunes: 19:00 a 22:00 horas. (Hora México)
Lunes: 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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Los participantes que completen exitosamente el programa, recibirán la siguiente certificación:
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.
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