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.

 

¿𝐋𝐢𝐬𝐭𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐬𝐞𝐫 𝐮𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 𝐒𝐞𝐧𝐢𝐨𝐫❓

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

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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

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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