DOMINA LOS PIPELINES DE DATOS Y EL MONITOREO EN ARQUITECTURAS MULTI-CLOUD Y ON-PREMISE


En el mundo del BIG DATA, no basta con procesar datos: es fundamental AUTOMATIZAR y optimizar los pipelines de información. En este curso, aprenderás a diseñar workflows escalables de ingeniería de datos utilizando PYSPARK, aplicando buenas prácticas para estructurar procesos robustos capaces de ejecutarse en entornos MULTI-CLOUD y ON-PREMISE, asegurando eficiencia y control en el procesamiento de grandes volúmenes de información.

El MONITOREO del procesamiento distribuido es clave para garantizar calidad y rendimiento en proyectos de datos. Aprenderás a estructurar pipelines confiables mediante particionamiento, optimización de consultas y control de ejecución en arquitecturas DATA LAKE y Lakehouse. Un pipeline bien diseñado permite detectar cuellos de botella, optimizar recursos y asegurar consistencia en los resultados analíticos.

Además, conocerás cómo organizar proyectos de INGENIERÍA DE DATOS siguiendo buenas prácticas profesionales, permitiendo reutilizar código, mantener trazabilidad de los procesos y facilitar la evolución de soluciones analíticas en entornos empresariales. La correcta estructuración de PIPELINES permite mejorar la calidad de los datos y asegurar procesos confiables para analítica avanzada y machine learning.

El procesamiento de datos no es solo ejecución de código, es diseño de arquitectura, optimización de recursos y CONTROL de cada etapa del flujo de información. Si buscas desarrollar habilidades alineadas a entornos empresariales modernos, dominar PYSPARK y el diseño de pipelines distribuidos es un paso fundamental para crecer profesionalmente en el mundo del Data Engineering.

¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇

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Creamos este VIDEOCURSO diseñado para resolver todos esos desafíos 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 real.

BENEFICIOS

✅ Aplicaciones prácticas con PySpark, DataFrames, SQL y procesamiento distribuido
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un videocurso 100% de laboratorios prácticos
✅ Construcción de pipelines de datos escalables utilizados en entornos empresariales
✅ Diferencias entre procesamiento tradicional y procesamiento distribuido
✅ Obtendrás 3 certificaciones: ""PySpark Engineer"", ""PySpark Architect"" y ""PySpark Leader""
✅ 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 videocurso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.

¿Listo para ser un experto en PySpark Multi-Cloud & On-Premise❓

NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, en este VIDEOCURSO aprenderás:

✅ FUNDAMENTOS DE BIG DATA Y PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO: Aprende desde cero los conceptos clave de Big Data y procesamiento distribuido. Comprende cómo funcionan los clústeres de datos, la ejecución en paralelo y el rol de PySpark dentro del ecosistema moderno de Data Engineering. Conoce cómo las empresas procesan grandes volúmenes de información para mejorar la toma de decisiones.

✅ INFRAESTRUCTURA Y ENTORNO DE DESARROLLO PARA PYSPARK: Configura tu entorno de trabajo para proyectos de Big Data. Aprende a instalar y utilizar PySpark, trabajar con notebooks y estructurar entornos de desarrollo orientados al procesamiento masivo de datos. Comprende cómo organizar datasets y preparar la base para pipelines escalables.

✅ DATAFRAMES Y TRANSFORMACIONES DE DATOS: Domina el uso de DataFrames en PySpark para leer, transformar y limpiar grandes volúmenes de información. Aprende a aplicar filtros, agregaciones, joins y transformaciones que permiten preparar datos para analítica avanzada y proyectos empresariales.

✅ PROCESOS ETL Y PREPARACIÓN DE DATOS: Aprende a diseñar procesos ETL (Extract, Transform, Load) escalables para integrar información desde múltiples fuentes. Comprende cómo estructurar pipelines que permitan procesar datos estructurados y no estructurados de forma eficiente en entornos empresariales.

✅ OPTIMIZACIÓN DEL RENDIMIENTO EN PYSPARK: Comprende cómo mejorar el rendimiento de tus procesos mediante particionamiento de datos, optimización de consultas y uso eficiente de memoria. Aprende buenas prácticas utilizadas en proyectos reales de ingeniería de datos para reducir tiempos de ejecución y mejorar la eficiencia.

✅ PIPELINES DE DATOS ESCALABLES: Construye pipelines de datos robustos capaces de procesar grandes volúmenes de información. Aprende a estructurar workflows reutilizables y mantenibles que permitan automatizar procesos de transformación y preparación de datos en arquitecturas modernas.

✅ ARQUITECTURAS DE BIG DATA (DATA LAKE Y LAKEHOUSE): Comprende cómo PySpark se integra con arquitecturas modernas de datos como Data Lake y Lakehouse. Aprende cómo las empresas organizan sus plataformas de datos para soportar analítica avanzada, reporting y machine learning.

✅ CASOS EMPRESARIALES Y SIGUIENTES PASOS EN DATA ENGINEERING: Implementa casos prácticos aplicados a entornos empresariales donde el procesamiento distribuido es fundamental. Finaliza el curso con una visión clara del camino profesional hacia Data Engineering, Machine Learning y arquitecturas de datos modernas.

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

¡Más de 100 sesiones en el VIDEOCURSO!

Conoce el temario de más de 100 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE SPARK Y ENTORNO DE DESARROLLO

    • Introducción al curso PySpark Multi-Cloud y On-Premise
    • Rol del Data Engineer en arquitecturas de Big Data
    • Spark como motor de procesamiento distribuido
    • Conceptos clave: cluster, driver, executor, jobs y stages
    • Infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos
    • Introducción práctica a PySpark utilizando Google Colab
    • Preparación de notebooks de código para procesamiento distribuido
    • Ejercicio práctico: configuración inicial del entorno de desarrollo
  • MÓDULO 2: PROCESAMIENTO DE DATOS CON PYSPARK

    • Lectura de datos estructurados con PySpark
    • Esquema de metadatos y tipos de datos
    • Transformaciones con DataFrames
    • Procesamiento estructurado con Spark SQL
    • Escritura de resultados en distintos formatos
    • Introducción a formatos optimizados para Big Data
    • Ejercicio práctico: arquetipo de procesamiento básico de datos
  • MÓDULO 3: DATA LAKE, DELTA LAKE Y MODELAMIENTO DE DATOS

    • Arquitectura Data Lake y Lakehouse
    • Concepto de Delta Lake y ventajas frente a formatos tradicionales
    • Modelamiento de datos estructurados y semi-estructurados
    • Procesamiento por capas Bronze, Silver y Gold
    • Lectura de archivos XML y JSON en PySpark
    • Uso de UDF (User Defined Functions) en PySpark
    • Instalación de librerías externas en proyectos Spark
    • Ejercicio práctico: arquetipo avanzado de procesamiento Delta Lake
  • MÓDULO 4: OPTIMIZACIÓN Y PATRONES DE DISEÑO EN SPARK

    • Conceptos de performance en procesamiento distribuido
    • Sizing de infraestructura para procesamiento Big Data
    • Garbage Collector en entornos Spark
    • Patrones de optimización avanzado de SHOW
    • Patrones de optimización avanzado de CACHE
    • Patrones de optimización avanzado de CHECKPOINT
    • Patrones de optimización avanzado de REPARTITION
    • Optimización de pipelines de procesamiento distribuido
    • Ejercicio práctico: optimización de performance en PySpark
  • MÓDULO 5: SISTEMAS DE ARCHIVOS DISTRIBUIDOS MULTI-CLOUD

    • Concepto de almacenamiento distribuido en arquitecturas Big Data
    • Integración de PySpark con Data Lakes en la nube
    • Uso de S3 como sistema de almacenamiento en AWS
    • Uso de Blob Storage como sistema de almacenamiento en Azure
    • Uso de Cloud Storage en GCP
    • Configuración de credenciales de acceso a almacenamiento cloud
    • Montaje de sistemas de archivos remotos en PySpark
    • Portabilidad de código entre plataformas cloud
    • Ejercicio práctico: integración con almacenamiento multi-cloud
  • MÓDULO 6: PROCESAMIENTO DE DATOS EN TIEMPO REAL CON PYSPARK

    • Introducción a arquitecturas de streaming de datos
    • Concepto de procesamiento en tiempo real
    • Uso de Kafka como sistema de mensajería distribuida
    • Arquitectura de tópicos y particiones
    • Integración de PySpark con Kafka
    • Implementación de producers y consumers
    • Uso de librerías de streaming para PySpark
    • Ejercicio práctico: procesamiento de datos en tiempo real
  • MÓDULO 7: STREAMING MULTI-CLOUD (AWS, AZURE, GCP)

    • Infraestructura cloud para procesamiento en tiempo real
    • Uso de Kinesis en AWS para streaming de datos
    • Uso de Event Hubs en Azure para streaming de datos
    • Uso de Pub/Sub en GCP para procesamiento en tiempo real
    • Configuración de credenciales y librerías de integración
    • Implementación de producers y consumers en cada cloud
    • Comparación de servicios de streaming multi-cloud
    • Ejercicio práctico: integración de streaming multi-cloud
  • MÓDULO 8: ENTORNO PROFESIONAL ON-PREMISE E INTEGRACIÓN FINAL

    • Configuración de PySpark en entorno local del desarrollador
    • Instalación de dependencias necesarias para ejecución local
    • Uso de Visual Studio Code para desarrollo profesional
    • Estructura de proyectos de Data Engineering
    • Ejecución de pipelines PySpark con Visual Studio Code
    • Portabilidad de código entre Colab, Cloud y entorno local
    • Integración final de arquitectura de procesamiento de datos
    • Ejercicio práctico: implementación end-to-end del pipeline

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PySpark Multi-Cloud y On-Premise

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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

"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

 

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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 'PySpark Engineer', 'PySpark Architect' y 'PySpark Leader'

🎞️

¿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

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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