Certificación en Ingeniería de datos

Modalidad

Clases en vivo

Duración

8 meses

Certificación

Universitaria

Fecha de inicio

Cada 2 semanas

Idioma

Español

$ 800

United States dollar
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  • Guaraní paraguayo
  • Peso chileno
  • Bolívar venezolano
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Más información 

Sobre el curso

Objetivos

  • Entenderás qué es la Ingeniería de Datos y las responsabilidades diarias de un Ingeniero de Datos. No solo aprenderás teorías; vivirás la emoción de descubrir cómo la ingeniería de datos está cambiando industrias y mejorando vidas.
  • Conocerás el ecosistema de la Ingeniería de Datos y las herramientas más empleadas. Desde Big Data hasta Machine Learning, te sumergirás en las últimas tecnologías que están revolucionando el campo.
  • Dominarás técnicas de diseño de pipelines de datos y la extracción, consolidación y carga de datos. Con proyectos prácticos y casos de estudio reales, podrás aplicar lo aprendido y ver los resultados tangibles de tu trabajo.
  • Serás capaz de manejar datos y fuentes diversas, diseñando arquitecturas robustas para su consumo en distintas áreas de una organización. Imagina ser capaz de analizar grandes conjuntos de datos para predecir tendencias y resolver problemas complejos.

 

¿A quién esta dirigido?

  • Entusiastas de la Ciencia de Datos y Emprendedores que buscan habilidades prácticas.
  • Ingenieros de Datos y Analistas de Datos que buscan actualizar sus habilidades.
  • Estudiantes de Ingeniería, Matemáticas y Estadística interesados en la ciencia de datos.
  • Profesionales de Negocios y Finanzas que necesitan trabajar con grandes volúmenes de datos.

*No se requiere experiencia previa.

Etapas

Etapa de nivelación

  • La Etapa de Nivelación permite a los estudiantes reforzar sus fundamentos en programación lógica, bases de datos y estadísticas, asegurando una base sólida para el aprendizaje avanzado.

Etapa de Introducción

  • La Etapa de Introducción proporciona un marco conceptual integral sobre la
    ciencia de datos y las herramientas esenciales, estableciendo un contexto
    claro y relevante.

Etapa de Especialización

  • Finalmente, la Etapa de Especialización se enfoca en técnicas avanzadas, librerías y aplicaciones prácticas, permitiendo a los estudiantes aplicar sus conocimientos en proyectos del mundo real y prepararse para oportunidades laborales de alto nivel.

Programa

Nivelación (Optativa):

  • Programación lógica.
  • Bases de datos relacionales y no relacionales.
  • Probabilidad y Estadística.
  • GitHub.

Introducción Conceptual (Optativa):

  • Introducción a Ingeniería de Datos.
  • Introducción a Data Analytics.
  • Introducción a Data Warehouse.
  • Introducción a Data Mining.
  • Introducción a Knowledge Discovery.
  • Introducción a Herramientas OLAP y Tableros de comando.
  • Repaso de herramientas disponibles.
  • Taxonomía de las competencias de un científico de datos.

Introducción a Python (Optativa):

  • Descarga e instalación.
  • Principales librerías.
  • Variables y tipos de datos.
  • Listas, tuplas y diccionarios.
  • Ejecución condicional.
  • Ciclos definidos e indefinidos.
  • Manejo de Excepciones.
  • Funciones y Generadores.
  • Clases y objetos.
  • Manejo de archivos y directorios.
  • Conexión a archivos planos.
  • Conexión a Excel.
  • Conexión a Bases de Datos.

Introducción a la Ingeniería de Datos (1 clase):

  • ¿Qué es la Ingeniería de Datos?
  • El ecosistema de datos actual.
  • Evolución de la Ingeniería de Datos.
  • Responsabilidades y competencias de un Ingeniero de Datos.
  • Pantallazo de algunas de las aplicaciones típicas y del software más usado.

El Ecosistema de Datos (2 clases):

  • Tipos de datos.
  • Fuentes de datos.
  • Trabajando con datos y fuentes diversos.
  • Introducción a RDBMS y NoSQL.
  • Data Warehouses, Data Marts, y Data Lakes.
  • ETL, ELT, y el Data Pipeline.

El Ciclo de Vida en Ingeniería de Datos (2 clases):

  • Diseñando repositorios de datos.
  • Consideraciones de seguridad.
  • Recolección y almacenamiento de datos.
  • Introducción a “Data Wrangling”.
  • Análisis y visualización de datos.
  • Gobernanza y Compliance.

Bases de Datos Relacionales (2 clases):

  • Introducción al formato de datos y arquitectura.
  • Big Query: Setup y queries más usadas.
  • Ejemplos de aplicación en Ingeniería de Datos.

NoSQL (2 clases):

  • Introducción al formato de datos y arquitectura.
  • MongoDB: Setup y queries más usadas.
  • Ejemplos de aplicación en Ingeniería de Datos.

Shell Scripting (1 clase):

  • Comandos básicos de Linux y su uso en Ingeniería de Datos.
  • Data Wrangling: limpieza y consolidación de los datos.

Big Data en Ingeniería de Datos (2 clases):

  • Introducción a Apache Spark.
  • Introducción a Hadoop.
  • Ejemplos de aplicación.

Introducción a ETL (4 clases):

  • ETL y ELT: Fuentes de datos, consolidación, y criterios importantes.
  • Data Wrangling.
  • Diseñando data pipelines: consideraciones importantes.
  • Data pipelines con Shell, Kafka y Airflow.

Visualización de Datos (2 clases):

  • Introducción a Tableau y Looker.
  • Tipos de visualización adecuados para cada tipo de dato, contexto, y audiencia.
  • Cómo contar historias con datos.

Introducción a Machine Learning (2 clases):

  • Definiciones y conceptos básicos.
  • La relación entre Ingeniería de Datos y Machine Learning.
  • Preparación y análisis de datos teniendo en cuenta los objetivos buscados.
  • Algunos algoritmos importantes y cuál usar en cada caso.
  • Cómo explicar los resultados de Machine Learning a distintas audiencias.

Cursado, evaluación y certificación

Cursado:

  • Dos clases semanales por videoconferencias interactivas, una teórica y una práctica. La duración de cada clase es de 30 a 60 minutos dependiendo del tema, la cantidad de participantes y el nivel de intervenciones conseguido.
  • El estudiante tiene actividad complementaria con material de soporte de las clases, material teórico para estudiar, ejercicios resueltos y para resolver, corrección de ejercicios y autoevaluaciones.
  • Trabajos prácticos sobre proyectos reales, para aprender haciendo.
  • Todas las clases en vivo quedan grabadas a disposición de los estudiantes y no se exige asistencia. También dispones de clases de ediciones anteriores.
  • Los cursos inician cada 15 días.
  • Participa en el grupo de Telegram para realizar tus consultas fuera del horario de clases.
  • Se coordinan videollamadas para atender consultas específicas.

Evaluación:

  • Presentación de proyecto final y Examen final (mínimo 60 % de respuestas correctas).

Certificación:

  • Entrega de Certificado Oficial de la UTN FRRQ, firmada por Decano de la Facultad y Código QR de autenticidad.

Profesores

Ignacio Urteaga

MBA en Dirección de Sistemas de Información. Físico, (Tesis en física nuclear) Investigador, Premiado en 2001 por sus trabajos en Ciencia de Datos. Más de 30 años de experiencia docente en Universidades y en la aplicación de Datos y BI como Director, Gerente o Consultor en el ámbito público y privado.

 

Anahí Romo

Licenciada en Ciencias Físicas de la Universidad de Buenos Aires. Maestría en gestión de la energía en la Universidad Nacional de Lanús. Maestría de energías renovables Universidad Nacional de Salta. Desarrolladora Python.

 

Nicolás del Frate

Ingeniero Electrónico especializado en Telecomunicaciones (FI-UNLP). PM y Program Manager en Google, para proyectos de USA. Más de 20 años de experiencia laboral, en empresas como Ericsson, MCI-Verizon, Telecom Personal, Avaya, ZTE y Telecentro.

 

Julio Paredes

Ingeniero Industrial con Maestría en Administración de Empresas con enfoque en análisis de datos. Más de 15 años de experiencia laboral en diversos campos, incluida la inteligencia empresarial, la cadena de suministro y la docencia en TI y gestión.

Becas

Programa de Becas

En Latam Learning, creemos que la educación de calidad debe ser accesible para todos. Por eso, nos complace anunciar el lanzamiento de nuestro Programa de Becas, diseñado para ofrecer oportunidades a quienes desean ampliar sus conocimientos y habilidades a través de nuestros cursos online con certificación universitaria UTN.

¿Qué ofrecemos?

Las becas están disponibles para la gran mayoría de nuestros cursos, con diferentes descuentos según cada situación. Nuestro objetivo es facilitar el acceso a formación de alta calidad a estudiantes, profesionales y apasionados del aprendizaje.

¿Quiénes pueden solicitar una beca?

Cualquier persona interesada en crecer profesionalmente y que cumpla con los requisitos establecidos para cada programa. Valoramos la diversidad y queremos apoyar a individuos de todos los países de Latinoamérica.

¿Cómo solicitar una beca

El proceso es simple: completa el siguiente formulario, nuestro equipo evaluará la situación y te contestará dentro de las 24 horas hábiles. Accedé al formulario para solicitar tu beca haciendo clic acá.

Financiación Latam Learning

Formas de pago

Formas de Pago:

Para su comodidad, aceptamos pagos a través de Stripe y Paypal, una plataforma segura y confiable que garantiza la protección de sus datos. Ofrecemos opciones de pagos con tarjetas de crédito y débito. La seguridad es nuestra prioridad, por lo que Stripe y Paypal utilizan tecnología avanzada para proteger toda la información que comparte. Si tiene alguna duda o necesita asistencia con su pago, nuestro equipo de soporte está disponible para ayudarle en todo momento.

Además, para que nuestros cursos sean aún más accesibles, ofrecemos un plan de financiación con cuotas decrecientes. Esto significa que puedes dividir el costo del curso en pagos mensuales que se reducen con el tiempo, lo que te permite alcanzar tus metas educativas sin comprometer tu presupuesto.


Certificación en Ingeniería de datos:

  • Cuota 1: USD 260
  • Cuota 2: USD 220
  • Cuota 3: USD 180
  • Cuota 4: USD 140

Para acceder a esta forma de pago, comunícate con nuestros asesores haciendo clic acá.

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