Diplomatura en Ingeniería de Datos

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Se incluye el Curso Experto en Power BI
100% bonificado

Diplomatura en Ingeniería de Datos

6 cuotas s/int de

$75.000

Precio final: $450.000

Abono total transf.: $360.000 Ahorrás un 20%

Duración
20 semanas
Dedicación
4 a 6 hs semanales
Clases en vivo
No contiene
Dificultad
Principiante
Requisitos previos
Ninguno
Programa

Explorá todo el trayecto de aprendizaje

Módulo 1: Introducción a la Ingeniería de Datos
  • Unidad 1 ¿Qué es la Ingeniería de Datos
  • Unidad 2 El Ecosistema de Datos Actual
  • Unidad 3 Evolución de la Ingeniería de Datos
  • Unidad 4 Responsabilidades y Competencias de un Ingeniero de Datos
  • Unidad 5 Pantallazo de Algunas de las Aplicaciones Típicas y del Software Más Usado
Módulo 2: El Ecosistema de Datos
  • Unidad 1 Tipos de Datos
  • Unidad 2 Fuentes de Datos
  • Unidad 3 Trabajando con Datos y Fuentes Diversos
  • Unidad 4 Introducción a RDBMS
  • Unidad 5 Introducción a NoSQL
  • Unidad 6 Data Warehouses, Data Marts, y Data Lakes
  • Unidad 7 Consideraciones Generales para la Elección de Repositorios de Datos
  • Unidad 8 ETL, ELT, y el Data Pipeline: ¿Qué es?, ¿Qué Herramientas se Usan?
  • Unidad 9 Integración de Datos: Importancia de Estrategias Robustas
  • Unidad 10 Algunas Herramientas para Big Data: Hadoop, Hdfs, Spark, Hive
Módulo 3: Ciclo de Vida de la Ingeniería de Datos
  • Unidad 1 Consideraciones de Seguridad
  • Unidad 2 Recolección y Almacenamiento de Datos
  • Unidad 3 Introducción a Data Wrangling
  • Unidad 4 Análisis de Datos
  • Unidad 5 Visualización de Datos
  • Unidad 6 Gobernanza
  • Unidad 7 Compliance
Módulo 4: Bases de Datos Relacionales
  • Unidad 1 Introducción al Formato de Datos y Arquitectura
  • Unidad 2 Big Query: Setup y Queries Más Usadas
  • Unidad 3 Ejemplos de Aplicación en Ingeniería de Datos
Módulo 5: Bases de Datos NoSQL
  • Unidad 1 Introducción al Formato de Datos y Arquitectura
  • Unidad 2 MongoDB: Setup y Queries Más Usadas
  • Unidad 3 Ejemplos de Aplicación en Ingeniería de Datos
Módulo 6: Shell Scripting
  • Unidad 1 Comandos Básicos de Linux y Su Uso en Ingeniería de Datos
  • Unidad 2 Data Wrangling: Limpieza y Consolidación de los Datos
  • Unidad 3 Ejemplos de Aplicación a Data Wrangling y Procesamiento de Datos
Módulo 7: Big Data en Ingeniería de Datos
  • Unidad 1 Introducción a Apache Spark
  • Unidad 2 Introducción a Hadoop
  • Unidad 3 Ejemplos de Aplicación
Módulo 8: Introducción a ETL
  • Unidad 1 ETL y ELT: Fuentes de Datos, Consolidación, y Criterios Importantes para la Planificación
  • Unidad 2 Data Wrangling
  • Unidad 3 Diseñando Data Pipelines: Consideraciones Importantes
  • Unidad 4 Data Pipelines con Shell, Kafka y Airflow
  • Unidad 5 Ejemplos de Aplicación en Ingeniería de Datos
Módulo 9: Visualización de Datos
  • Unidad 1 Introducción a Tableau y Looker
  • Unidad 2 Tipos de Visualización Adecuadas para Cada Tipo de Dato, Contexto, y Audiencia
  • Unidad 3 ¿Cómo Contar Historias con Datos?
  • Unidad 4 Ejemplos de Aplicación con Looker y Tableau
Módulo 10: Introducción a Machine Learning
  • Unidad 1 Definiciones y Conceptos Básicos
  • Unidad 2 La Relación entre Ingeniería de Datos y Machine Learning: Ciclo de Vida en Machine Learning – Aplicaciones Típicas de Machine Learning
  • Unidad 3 Preparación y Análisis de Datos Teniendo en Cuenta los Objetivos Buscados
  • Unidad 4 Algunos Algoritmos Importantes y Cuál Usar en Cada Caso
  • Unidad 5 ¿Cómo Explicar los Resultados de Machine Learning a Distintas Audiencias?

Objetivos

El propósito central de esta diplomatura es formarte de manera integral como Ingeniero de Datos, capacitándote para diseñar, construir y mantener arquitecturas de datos modernas, escalables y de alto rendimiento. A lo largo del programa, desarrollarás una visión integral para gestionar el ciclo de vida completo del dato, asegurando su ingesta, procesamiento, seguridad y disponibilidad bajo las mejores prácticas de gobernanza y cumplimiento normativo.

Buscamos dotarte de las habilidades prácticas y estratégicas que demanda el mercado laboral tecnológico actual, permitiéndote conectar fuentes heterogéneas con soluciones de analítica avanzada y modelos predictivos. Al finalizar, serás capaz de liderar la infraestructura de datos de cualquier organización, resolviendo desafíos de escalabilidad y optimizando el flujo de información para una toma de decisiones ágil y basada en datos.

Lo que aprenderás

Comenzarás comprendiendo el rol, las responsabilidades y el ecosistema moderno de la Ingeniería de Datos, adquiriendo el criterio necesario para seleccionar y diseñar repositorios óptimos según el caso de uso, tales como Data Warehouses, Data Marts y Data Lakes. Dominarás tanto arquitecturas relacionales como no relacionales, aprendiendo a realizar consultas avanzadas y despliegues prácticos en plataformas líderes como Google BigQuery para entornos analíticos y MongoDB para bases de datos NoSQL.

Asimismo, desarrollarás una sólida base técnica en entornos Linux mediante Shell Scripting enfocado en tareas de Data Wrangling, lo que te permitirá limpiar, estructurar y consolidar volúmenes complejos de datos con autonomía. Te adentrarás en el procesamiento distribuido para Big Data utilizando motores como Apache Spark y el ecosistema Hadoop, y aprenderás a diseñar e implementar canalizaciones robustas (pipelines de ETL y ELT) integrando tecnologías clave de la industria como Apache Kafka para la transmisión de eventos y Apache Airflow para la orquestación y automatización de flujos.

Finalmente, cerrarás el circuito de valor asegurando la gobernanza, seguridad y compliance de los repositorios de datos. Aprenderás a transformar datos complejos en narrativas visuales de impacto aplicando técnicas de storytelling con herramientas de Business Intelligence como Tableau y Looker, y comprenderás cómo preparar, limpiar y optimizar conjuntos de datos para alimentar el ciclo de vida de modelos de Machine Learning, cerrando la brecha entre la ingeniería de infraestructura y la inteligencia artificial.

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