Big Data Academy

✅ ARQUITECTURAS DE BIG DATA, CLOUD COMPUTING Y DATA ENGINEERING: Aprende los fundamentos arquitectónicos que debe dominar un Data Engineer para diseñar soluciones modernas de datos. Comprende las arquitecturas de Big Data, almacenamiento y procesamiento distribuido, Cloud Computing y el funcionamiento de tecnologías como Hadoop, trabajando mediante laboratorios prácticos desde Google Colab y Databricks.

✅ DATA LAKE, DELTA LAKE Y ARQUITECTURAS MEDALLION: Aprende a diseñar y construir arquitecturas Data Lake utilizando zonas BRONZE y SILVER para organizar el aterrizaje, procesamiento y aseguramiento de calidad de los datos. Trabaja con Hive, formatos optimizados como PARQUET y DELTA, tablas particionadas y estrategias de particionamiento dinámico para procesar grandes volúmenes de información de forma eficiente.

✅ PROCESAMIENTO BIG DATA CON APACHE SPARK: Domina Apache Spark como uno de los principales motores de procesamiento distribuido utilizados en proyectos empresariales de Big Data. Aprende a leer y escribir información, definir esquemas de metadatos y desarrollar transformaciones utilizando Select, Filter, Group By y Join sobre DataFrames mediante laboratorios completamente prácticos.

✅ PROCESAMIENTO AVANZADO CON SPARK, UDF, JSON Y XML: Lleva tus conocimientos de Spark a escenarios avanzados mediante la creación de funciones UDF de uno y múltiples parámetros, procesamiento de información semi-estructurada en formatos JSON y XML e incorporación de librerías externas desde repositorios Maven. Implementa arquetipos reutilizables de procesamiento que podrás aplicar en proyectos reales de Data Engineering.

✅ DATA ENGINEERING Y DELTA LAKE SOBRE AWS: Implementa una arquitectura completa de datos sobre Amazon Web Services. Aprende a trabajar con redes VPC, identidades y políticas IAM, AWS Glue para procesos de calidad, Apache Spark para procesamiento distribuido, Amazon Athena como capa semántica de consultas, AWS Step Functions para flujos de procesos y Amazon EventBridge para la orquestación de soluciones de datos.

✅ DATA ENGINEERING Y BIG DATA SOBRE MICROSOFT AZURE: Construye soluciones de procesamiento y almacenamiento utilizando el ecosistema de Microsoft Azure. Aprende a implementar arquitecturas con Azure Synapse Analytics, Azure Databricks, Storage, Dataflows, Synapse Spark Pool, HDInsight y Synapse SQL, integrando cada servicio dentro de una arquitectura Data Lake orientada a escenarios empresariales.

✅ DATA ENGINEERING Y BIG DATA SOBRE GOOGLE CLOUD: Desarrolla arquitecturas de datos utilizando los principales servicios de Google Cloud Platform. Aprende a configurar proyectos e identidades, desplegar Cloud Data Fusion y Cloud Composer, implementar procesos de calidad, utilizar Apache Spark para procesamiento distribuido, consultar información mediante BigQuery y construir flujos de orquestación para soluciones Data Lake sobre GCP.

✅ PROCESAMIENTO DE DATOS EN REAL-TIME CON APACHE KAFKA: Aprende a diseñar soluciones de ingesta y procesamiento de información en tiempo real utilizando Apache Kafka. Comprende la arquitectura de tópicos, instala y configura Kafka y ZooKeeper, integra librerías de Kafka con PySpark y desarrolla Producers y Consumers para implementar pipelines de eventos y arquitecturas Real-Time.

✅ ARQUITECTURAS EMPRESARIALES, GOBIERNO DE DATOS Y DATA LAKES: Aprende a diseñar arquitecturas empresariales de datos considerando diferentes variaciones de Data Lake, integración entre ambientes On-Premise y Cloud, arquitecturas híbridas y patrones de ingesta para datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Comprende cómo organizar las capas de procesamiento y modelamiento para construir soluciones gobernadas, escalables y reutilizables.

✅ PATRONES, ARQUETIPOS Y ESTÁNDARES MULTI-CLOUD: Aprende a implementar soluciones siguiendo patrones y arquetipos reutilizables en lugar de desarrollar cada proyecto desde cero. Aplica una estructura común de Data Engineering sobre Databricks, AWS, Azure y GCP, permitiéndote trasladar los mismos principios de arquitectura, procesamiento, almacenamiento, calidad y orquestación entre diferentes plataformas Cloud.

✅ CIENCIA DE DATOS Y MACHINE LEARNING PARA DATA ENGINEERS: Amplía tu perfil comprendiendo cómo los datos preparados por un Data Engineer son utilizados posteriormente en proyectos de Ciencia de Datos y Machine Learning. Aprende Data Preparation con Spark y Pandas, variables Dummy, entrenamiento y validación de modelos, Regresión Lineal, mínimos cuadrados y gradiente descendente.

✅ MACHINE LEARNING E INTELIGENCIA ARTIFICIAL SOBRE AWS: Implementa de forma práctica un modelo predictivo utilizando servicios especializados de AWS. Aprende a trabajar con Amazon Athena, PySpark y Amazon SageMaker, prepara la infraestructura de entrenamiento, desarrolla un modelo de Regresión Lineal y evalúa sus resultados utilizando métricas como Error Absoluto, Error Cuadrático Medio y R² Score.

✅ MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING E I.A. GENERATIVA EN LA EMPRESA: Comprende cómo Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial e Inteligencia Artificial Generativa se integran dentro de las plataformas modernas de datos. Conoce el papel que cumple el Data Engineer en la preparación, calidad y disponibilidad de la información necesaria para desarrollar soluciones avanzadas de analítica e I.A. en escenarios empresariales.

✅ FORMACIÓN PRÁCTICA MULTI-CLOUD ORIENTADA AL MUNDO EMPRESARIAL: Consolida los conocimientos mediante decenas de laboratorios y ejercicios prácticos que recorren desde Hadoop, Spark y Data Lake hasta arquitecturas completas sobre AWS, Azure y GCP, procesamiento Real-Time con Kafka, Gobierno de Datos y Machine Learning. El objetivo es que puedas trasladar estos conocimientos a proyectos reales de Data Engineering y Big Data.

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