OPTIMIZA TU CÓDIGO CON PATRONES DE DISEÑO Y ARQUETIPOS

Apréndelo aquí

El BIG DATA es esencial en toda empresa, ya que no solo permite procesar grandes cantidades de datos, sino que también permite aplicar técnicas de optimización avanzadas.


Aunque es cierto que pocos profesionales saben de esto, este conocimiento es fácil de aprender, sólo debes de conocer las soluciones estándar y cómo aplicarlas en la empresa, esto justamente es lo que un INGENIERO DE DATOS hace, y parte de su trabajo como ingeniero, es evitar reinventar la rueda de nuevo, pero siendo muy técnicos, ¿cómo solucionarlo?


Los PATRONES DE DISEÑO y ARQUETIPOS son soluciones ESTÁNDAR para problemas comunes aplicables a cualquier realidad empresarial. Al adoptarlos, no solo ahorras tiempo, sino que también aseguras que tu código sea más robusto y eficiente. Además, te permiten centrarte en las partes innovadoras de tu trabajo, elevando la calidad general de tus proyectos.


Implementar estos patrones te ayudará a OPTIMIZAR el uso de la RAM y la CPU en tus aplicaciones. Al utilizar soluciones probadas, reduces el consumo de recursos y mejoras los TIEMPOS de ejecución. Esto es esencial en un entorno como la empresa, donde la eficiencia y el rendimiento son clave para el éxito: No se trata solo de escribir código funcional, sino de crear software de ALTA CALIDAD.


Los ARQUETIPOS ofrecen una forma clara para estructurar tu código de manera efectiva. Siguiendo estos modelos, puedes acelerar el desarrollo y facilitar el mantenimiento a largo plazo. Adoptarlos es una forma inteligente de mejorar tus habilidades y aportar VALOR a tus proyectos.


En un mercado competitivo, dominar estos PATRONES DE DISEÑO y ARQUETIPOS te destaca como profesional, te permiten enfrentar desafíos complejos con soluciones eficientes y elegantes. Si buscas llevar tu carrera al siguiente nivel y destacar en tu campo, es el momento de incorporarlos en tu flujo de trabajo.


¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇

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

✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ El temario está adaptado a las certificaciones oficiales de Azure
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes

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

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

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En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:

✅Aplicar PATRONES DE DISEÑO Y ARQUETIPOS para no “crear la rueda de nuevo”, es decir soluciones estándares para problemas comunes y aplicables a cualquier realidad empresarial, te ayudarán a optimizar el uso de la RAM y la CPU, mejorar los tiempos y dar calidad a tu código.

✅Implementar ESTÁNDARES DE BIG DATA EN AZURE que te permitirán codificar con patrones de diseño sobre arquitecturas empresariales

✅Construir flujos de  GOBIERNO DE DATOS & DATA LAKES que te permitirán organizar los miles de procesos que las empresas tienen para evitar que se interrumpan entre sí y te ahorrará re-trabajos de codificación.

APLICAR AL MUNDO EMPRESARIAL todo lo aprendido, el contenido del curso tiene toda la experiencia y buenas prácticas de nuestro profesor con 14 años de experiencia en Big Data & I.A.

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

 

¡Un total de 8 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 8 sesiones

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

    • Introducción al rol de un Data Engineer.
    • Visión general de los servicios de Azure para datos.
    • Creación de una cuenta en Azure y configuración inicial.
    • Arquitectura de soluciones de datos en la nube.
    • Azure Data Lake: Almacenamiento y arquitectura.
    • Azure Storage Accounts: Tipos y uso en soluciones de datos.
    • Fundamentos de bases de datos relacionales y no relacionales en la nube.
    • Diferencias entre Azure SQL Database y Cosmos DB.
    • Introducción a las bases de datos analíticas en Azure.
    • Creación de un entorno de trabajo para ingeniería de datos en Azure.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE ETL/ELT CON AZURE DATA FACTORY

    • ¿Qué es un proceso ETL/ELT?
    • Introducción a Azure Data Factory (ADF).
    • Creación de un pipeline ETL básico en ADF.
    • Conectores y actividades en Azure Data Factory.
    • Ingestión de datos desde múltiples fuentes (SQL, Blob, etc.).
    • Transformación de datos con Data Flow.
    • Automatización de procesos ETL con triggers y monitoreo.
    • Control de versiones en Data Factory.
    • Mejoras de rendimiento y costos en pipelines.
    • Buenas prácticas para el manejo de errores y excepciones en ADF.
  • MÓDULO 3: ALMACENAMIENTO Y GESTIÓN DE DATOS CON AZURE DATA LAKE

    • Introducción a Azure Data Lake Storage (ADLS).
    • Diferencias entre ADLS Gen1 y ADLS Gen2.
    • Creación y configuración de un Data Lake en Azure.
    • Ingestión de datos en Azure Data Lake.
    • Estructuración y organización de datos en el Data Lake.
    • Políticas de acceso y seguridad en Data Lake.
    • Uso de ACLs y permisos en ADLS.
    • Integración de Data Lake con otros servicios de Azure.
    • Mejores prácticas de particionamiento y almacenamiento.
    • Acceso y análisis de datos en Data Lake usando Azure Synapse Analytics.
  • MÓDULO 4: BASES DE DATOS RELACIONALES EN AZURE (AZURE SQL DATABASE)

    • Introducción a las bases de datos relacionales en la nube.
    • Creación de una Azure SQL Database desde cero.
    • Opciones de escalabilidad y rendimiento en Azure SQL.
    • Modelado de datos relacional: Tablas, índices y relaciones.
    • Alta disponibilidad y recuperación ante desastres en Azure SQL.
    • Creación de procedimientos almacenados y funciones.
    • Importación y exportación de datos en Azure SQL.
    • Supervisión y optimización del rendimiento de consultas.
    • Integración de Azure SQL con otros servicios de datos en Azure.
    • Seguridad y cumplimiento de normativas en Azure SQL (Auditoría, TDE, etc.).
  • MÓDULO 5: BASES DE DATOS NOSQL CON AZURE COSMOS DB

    • Introducción a bases de datos NoSQL y su uso en Big Data.
    • Creación y configuración de Azure Cosmos DB.
    • Modelado de datos en Cosmos DB.
    • Elección del modelo de consistencia adecuado en Cosmos DB.
    • Integración con APIs múltiples (SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin).
    • Optimización de rendimiento en Cosmos DB (Throughput, Particionamiento).
    • Escalabilidad y replicación global con Cosmos DB.
    • Implementación de consultas distribuidas en Cosmos DB.
    • Estrategias de seguridad y cifrado en Cosmos DB.
    • Monitorización y métricas para bases de datos NoSQL en Azure.
  • MÓDULO 6: PROCESAMIENTO DE DATOS EN TIEMPO REAL CON AZURE STREAM ANALYTICS

    • Introducción al procesamiento en tiempo real.
    • Creación de un trabajo de Stream Analytics.
    • Conectores de entrada para datos en streaming (Event Hubs, IoT Hub).
    • Transformaciones en Stream Analytics con SQL.
    • Salidas a bases de datos y almacenamiento (Azure SQL, Data Lake).
    • Ventanas de tiempo y agregaciones en tiempo real.
    • Monitorización y optimización de trabajos de Stream Analytics.
    • Escalabilidad de soluciones de procesamiento en tiempo real.
    • Casos de uso: Monitoreo de eventos y detección de anomalías.
    • Integración de Stream Analytics con Power BI para visualización en tiempo real.
  • MÓDULO 7: BIG DATA Y ANÁLISIS DISTRIBUIDO CON AZURE SYNAPSE ANALYTICS

    • Introducción a Azure Synapse Analytics.
    • Comparativa entre Synapse y otras soluciones de Big Data.
    • Creación de un entorno de Synapse Analytics.
    • Uso de SQL Pools y Spark Pools en Synapse.
    • Integración con Azure Data Lake y almacenamiento.
    • Ejecución de consultas distribuidas y paralelismo.
    • Procesamiento de grandes volúmenes de datos con Apache Spark.
    • Seguridad y control de acceso en Synapse Analytics.
    • Optimización del rendimiento en Synapse (Particiones, Indexación).
    • Creación de un pipeline de datos y análisis con Synapse.
  • MÓDULO 8: AUTOMATIZACIÓN Y ORQUESTACIÓN CON AZURE DATABRICKS

    • Introducción a Apache Spark y Azure Databricks.
    • Creación de un clúster en Azure Databricks.
    • Ingestión de datos en Databricks desde múltiples fuentes.
    • Transformación de datos con Spark SQL y PySpark.
    • Uso de notebooks en Databricks para procesamiento de datos.
    • Orquestación de flujos de trabajo con Databricks Jobs.
    • Integración de Databricks con Azure Data Factory.
    • Escalado automático de clústeres en Databricks.
    • Monitoreo y optimización del rendimiento en Databricks.
    • Casos de uso: Machine Learning y análisis avanzado con Databricks.

Horario según tu país

INICIO: 07 de Diciembre - 8 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados y Domingos de 2:00PM a 5:00PM
  • Argentina, Uruguay, Chile, Paraguay

    • Sábados y Domingos de 4:00PM a 7:00PM
  • Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados y Domingos de 3:00PM a 6:00PM
  • México, Costa Rica

    • Sábados y Domingos de 1:00PM a 4:00PM

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

MATRICÚLATE

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¡De regalo un videocurso de 30 sesiones!

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Te llevas:

  1. 🧑‍💻CURSO EN VIVO: de Data Engineer en Azure
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*Válido hasta agotar las 10 primeras matrículas, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará

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Requisitos

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

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de "Big Data Engineer on Azure"

🎞️

¿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

Inicio: 07 de Diciembre - 8 sesiones

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