¿Cómo puedo tener un alto salario?

Teniendo un conocimiento disruptivo

Tu conocimiento es disruptivo si cumple tres condiciones:

  1. Que sea reciente
  2. Que pocos lo dominen
  3. Que las empresas lo necesiten


Cuando hay alta demanda, y pocos trabajadores que cumplan esa demanda, es cuando tienes la oportunidad de cobrar un alto salario

Pero, ¿qué es disruptivo actualmente?

¡La Ingeniería de Datos es disruptiva!

Te asegura un alto salario

Según Cloudera, un profesional de Big Data es INDISPENSABLE en toda empresa si sabe cómo implementar procesos en un Data Lake 

Saber implementar el Big Data en la nube de Azure te permite tener un ALTO SALARIO, ya que son perfiles escasos.

Si sabes cómo integrar tus procesos de Big Data sobre modelos de I.A., te volverás un perfil disruptivo con un buen crecimiento salarial

Suena bueno, pero, ¿cómo domino la Ingeniería de Datos en Azure?

El gran secreto que pocos saben y aplican, ¿sabes cuál es?

Enfócate en lo empresarial, no en lo académico

El gran problema es que muchos se enfocan sólo en lo académico, pero no en como se aplica en la empresa

El mundo empresarial es muy diferente al mundo académico:

  • Tiempos limitados: "¡Lo quiero para ayer!"
  • Presupuestos estrictos: "¡Estas apunto de exceder el presupuesto!"
  • No se hacen experimentos: "¡Esta no es la universidad para que hagas un trabajo de investigación!, ¿tu propuesta es estándar?"
  • Tu proceso convive con otros: "¿Tu solución puede gobernarse?"


Si sabes cómo aplicar tus conocimientos a la empresa, las empresas te darán un alto salario

Tiene sentido, ¿y dónde aprendo todo esto empresarialmente?

AQUÍ, aprende como en la empresa

Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.

BENEFICIOS

✅ Dominarás los principales servicios de AWS para datos: S3, Glue, Redshift, DynamoDB, RDS, Kinesis y más
✅ Los profesores tienen experiencia directa implementando soluciones de Big Data dentro de empresas
✅ Es un curso 100% práctico, orientado a la ejecución de proyectos reales
✅ Implementarás soluciones de procesamiento en tiempo real con Kinesis y Lambda
✅ Los materiales y grabaciones estarán disponibles de forma permanente
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos y obtienen resultados laborales desde el tercer mes
✅ Aprenderás a integrar servicios con Step Functions y a optimizar costos en AWS

Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿𝐋𝐢𝐬𝐭𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐬𝐞𝐫 𝐮𝐧 Data Engineer❓

En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅ Construir pipelines de datos ETL/ELT escalables con AWS Glue: Diseñar procesos de extracción, transformación y carga eficientes para manejar grandes volúmenes de datos, optimizando el rendimiento y reduciendo costos.

✅ Implementar almacenamiento estructurado y no estructurado con Amazon S3 y DynamoDB: Gestionar datos en múltiples formatos y escalarlos automáticamente según la demanda, asegurando alta disponibilidad y acceso rápido.

✅ Crear soluciones de procesamiento en tiempo real con Amazon Kinesis y Lambda: Capturar, procesar y analizar datos en tiempo real para tomar decisiones inmediatas y detectar patrones o anomalías.

✅ Desarrollar bases de datos relacionales con Amazon RDS: Implementar bases de datos escalables y optimizadas para rendimiento, configurando alta disponibilidad y recuperación ante desastres.

✅ Implementar análisis distribuido con Amazon Redshift: Procesar grandes volúmenes de datos mediante consultas distribuidas y paralelismo, mejorando la velocidad y la precisión en los análisis.

✅ Automatizar y orquestar procesos con EMR y Step Functions: Utilizar Spark y PySpark para crear flujos de trabajo automatizados y optimizar procesos complejos de transformación de datos.

✅ Aplicar buenas prácticas de seguridad y optimización de costos en AWS: Configurar permisos, cifrado y monitoreo para garantizar el uso eficiente y seguro de los servicios de AWS.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 8 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 8 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA INGENIERÍA DE DATOS EN AWS

    • Introducción al rol de un Data Engineer.
    • Visión general de los servicios de AWS para datos (S3, RDS, Redshift, DynamoDB, Glue, etc.).
    • Creación de una cuenta en AWS y configuración inicial.
    • Arquitectura de soluciones de datos en la nube con AWS.
    • Amazon S3: Almacenamiento y arquitectura.
    • Amazon S3 Glacier: Almacenamiento en frío y recuperación de datos.
    • Fundamentos de bases de datos relacionales y no relacionales en la nube.
    • Diferencias entre Amazon RDS (relacional) y DynamoDB (NoSQL).
    • Introducción a las bases de datos analíticas en AWS (Redshift).
    • Creación de un entorno de trabajo para ingeniería de datos en AWS.
  • MÓDULO 2: ALMACENAMIENTO Y GESTIÓN DE DATOS CON AMAZON S3

    • Introducción a Amazon S3.
    • Diferencias entre S3 Standard, S3 Glacier y S3 Intelligent-Tiering.
    • Creación y configuración de un bucket de S3.
    • Ingestión de datos en S3 desde diferentes fuentes.
    • Estructuración y organización de datos en S3.
    • Políticas de acceso y seguridad en S3.
    • Uso de ACLs y permisos en S3.
    • Integración de S3 con otros servicios de AWS (Glue, Redshift, Athena).
    • Mejores prácticas de particionamiento y almacenamiento en S3.
    • Acceso y análisis de datos en S3 usando Amazon Athena.
  • MÓDULO 3: ETL/ELT CON AWS GLUE

    • ¿Qué es un proceso ETL/ELT?
    • Introducción a AWS Glue.
    • Creación de un pipeline ETL básico en AWS Glue.
    • Conectores y actividades en AWS Glue.
    • Ingestión de datos desde múltiples fuentes (RDS, S3, DynamoDB, etc.).
    • Transformación de datos con Glue ETL (PySpark y Spark SQL).
    • Automatización de procesos ETL con triggers y monitoreo en AWS CloudWatch.
    • Control de versiones en Glue Jobs.
    • Mejoras de rendimiento y costos en pipelines.
    • Buenas prácticas para el manejo de errores y excepciones en Glue.
  • MÓDULO 4: BASES DE DATOS RELACIONALES EN AWS (AMAZON RDS)

    • Introducción a las bases de datos relacionales en AWS.
    • Creación de una Amazon RDS desde cero (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).
    • Opciones de escalabilidad y rendimiento en RDS.
    • Modelado de datos relacional: Tablas, índices y relaciones.
    • Alta disponibilidad y recuperación ante desastres en RDS (Multi-AZ).
    • Creación de procedimientos almacenados y funciones.
    • Importación y exportación de datos en RDS.
    • Supervisión y optimización del rendimiento de consultas (CloudWatch).
    • Integración de RDS con otros servicios de AWS.
    • Seguridad y cumplimiento de normativas en RDS (KMS, IAM).
  • MÓDULO 5: BASES DE DATOS NOSQL CON AMAZON DYNAMODB

    • Introducción a bases de datos NoSQL y su uso en Big Data.
    • Creación y configuración de Amazon DynamoDB.
    • Modelado de datos en DynamoDB (Claves de partición y clasificación).
    • Elección del modelo de consistencia adecuado en DynamoDB.
    • Integración con APIs múltiples (REST, GraphQL).
    • Optimización de rendimiento en DynamoDB (Throughput, Particionamiento).
    • Escalabilidad y replicación global con DynamoDB.
    • Implementación de consultas distribuidas en DynamoDB.
    • Estrategias de seguridad y cifrado en DynamoDB (KMS).
    • Monitorización y métricas para bases de datos NoSQL en AWS.
  • MÓDULO 6: AUTOMATIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN CON AWS EMR Y STEP FUNCTIONS

    • Introducción a Apache Spark y Amazon EMR.
    • Creación de un clúster en Amazon EMR.
    • Ingestión de datos en EMR desde múltiples fuentes (S3, Kinesis, etc.).
    • Transformación de datos con Spark SQL y PySpark.
    • Uso de notebooks en EMR para procesamiento de datos.
    • Orquestación de flujos de trabajo con AWS Step Functions.
    • Integración de EMR con AWS Glue.
    • Escalado automático de clústeres en EMR.
    • Monitorización y optimización del rendimiento en EMR.
    • Casos de uso: Machine Learning y análisis avanzado con EMR.
  • MÓDULO 7: BIG DATA Y ANÁLISIS DISTRIBUIDO CON AMAZON REDSHIFT

    • Introducción a Amazon Redshift.
    • Comparativa entre Redshift y otras soluciones de Big Data.
    • Creación de un entorno de Redshift.
    • Uso de Redshift con Redshift Spectrum para consultas distribuidas.
    • Integración con S3 y otros servicios de AWS.
    • Ejecución de consultas distribuidas y paralelismo.
    • Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Redshift.
    • Seguridad y control de acceso en Redshift.
    • Optimización del rendimiento en Redshift (Sort Keys, Dist Keys).
    • Creación de un pipeline de datos y análisis con Redshift.
  • MÓDULO 8: PROCESAMIENTO DE DATOS EN TIEMPO REAL CON AMAZON KINESIS

    • Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
    • Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (AWS).
    • Implementación de agentes especializados: chatbots, SQL, reportería, copiloto.
    • Uso de APIs para la orquestación de múltiples agentes en tiempo real.
    • Ejemplo práctico: Integración de un agente SQL para consultas de base de datos.
    • Sincronización de múltiples agentes para cumplir funciones simultáneas.
    • Gestión de peticiones y respuestas en un sistema multi-agente.
    • Implementación en AWS: uso de AWS Lambda para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con Nova Premier

Horario según tu país

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

 INICIO: Viernes 11 de Abril - 8 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Viernes de 7:00 PM a 10:00 PM y
    • Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Chile, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Viernes de 8:00 PM a 11:00 PM y
    • Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Argentina, Uruguay, Paraguay

    • Viernes de 9:00 PM a 12:00 AM y
    • Domingos de 10:00 AM a 1:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

    • Viernes de 6:00 PM a 9:00 PM y
    • Domingos de 7:00 AM a 10:00 AM

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

✅EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

Profesora

"He trabajado en proyectos de todo tamaño, desde soluciones pequeñas hasta grandes implementaciones, siempre enfocada en transformar datos en valor estratégico para las organizaciones"

✅EXPERTA EN DATA SCIENCE, ML y CLOUD
✅10 años de experiencia
✅6 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Layla Scheli

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

 

MATRICÚLATE

OFERTA

¡De regalo un videocurso de 30 sesiones!

  1. Curso de Data Engineer en AWS +
  2. Videocurso de Fundamentos de Spark para Big Data

Todo por 129 dólares

🎁 ¿Quieres un 20% de DCTO?, usa el código:
descuentobda

*¿Quieres una mejor oferta?, sigue bajando para obtenerla

Matricúlate aquí 👈

🚨

¿Quieres una mejor oferta?

Sólo por esta semana tienes acceso a una oferta especial, sigue leyendo y conócela

¡Llévate mucho más!

Sólo por esta semana, para las 10 primeras matrículas

Te llevas:

  1. 🧑‍💻EL CURSO EN VIVO: de Data Engineer en AWS
  2. 🎁VIDEOCURSO: Fundamentos de Spark para Big Data
  3. 🎁EDICIÓN GRABADA: Del curso ""Data Engineer & Big Data Multi-Cloud"" de 12 sesiones, valorizado en 119 dólares
  4. 🎁WORKSHOP GRABADO: De 3 días de ""Construye tu Primera Red Neuronal"" valorizado en 29 dólares

PROMOCIÓN: Sólo a ⚡$209 dólares *

🎁 ¿Quieres un 20% de DCTO?, usa el código:
descuentobda

*Válido hasta agotar las 10 primeras matrículas, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará
Llévatelo TODO AQUÍ 👈

📋

Requisitos

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el videocurso obtendrás los certificados de "Data Engineer on AWS", "Data Architect Fundamentals on AWS" y "Data Leader on AWS"

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

 INICIO: Viernes 11 de Abril - 8 sesiones en vivo

Matricúlate aquí 👈

Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales