¿Cómo gestionar miles de procesos sin perder el control?

Apréndelo aquí

Cuando haces un proyecto por cuenta propia, es probable que tengas que gestionar algunos cuantos procesos, pero cuando trabajas en una empresa deberás gestionar miles, o incluso, DECENAS DE MILES de estos procesos a la vez

Es necesario que apliques técnicas para GOBERNAR estos procesos y GARANTIZAR SU CALIDAD e integridad, ¿cómo puedes hacerlo?

Los flujos de GOBIERNO DE DATOS y DATA LAKES son la solución, pueden transformar la manera en que manejas los procesos en tu empresa. Estas herramientas te permiten ORGANIZAR los miles de procesos que las empresas tienen, evitando que se interrumpan entre sí. Además, te ahorran re-trabajos de codificación, mejorando la eficiencia y productividad en tus proyectos.

Implementar un sólido GOBIERNO DE DATOS es esencial para mantener la INTEGRIDAD y seguridad de la información. Los DATA LAKES te ofrecen una forma escalable y flexible de almacenar grandes volúmenes de datos. Esto facilita el acceso y análisis de la información, permitiéndote tomar DECISIONES más informadas y estratégicas para tu negocio.

Al organizar tus procesos con estas soluciones, evitas conflictos entre departamentos y mejoras la COORDINACIÓN interna. Esto no solo optimiza el flujo de trabajo, sino que también fomenta la COLABORACIÓN y la innovación. Reducirás los re-trabajos de codificación, ahorrando tiempo y recursos valiosos que puedes invertir en otras áreas clave.

Adoptar flujos de GOBIERNO DE DATOS y DATA LAKES es un paso crucial hacia la eficiencia y el éxito empresarial. Si buscas optimizar tus procesos y mantener una ventaja competitiva, este es el momento de dar el salto.


¿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.

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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 7:00AM a 10:00AM

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

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Requisitos

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

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Certificación Internacional

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

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¿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.

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Inicio: 07 de Diciembre - 8 sesiones

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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