Data Engineering
Descubre las nuevas tendencias del sector de los datos y optimiza tu negocio.
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At a Glance
- Enrollment:
- Inscripción Abierta
- Length:
- 8 semanas
Upcoming Dates
Septiembre Comenzar
May Start
Students may register up to 7 days after the course start.
Aprende a recopilar, gestionar y convertir datos sin procesar en información práctica.
Este curso ofrece una visión técnica sobre la recolección, almacenamiento, análisis y uso de datos. Aprenderás cómo obtener, preparar y gestionar datos históricos. También conocerás la historia y los principios de los sistemas de bases de datos, cómo limpiar datos sin procesar y cómo utilizar SQL para cargar y consultar datos en bases de datos.
Designed For
Diseñado para profesionales de nivel no técnico que desean hacer la transición a la ciencia de datos, ingeniería de datos y análisis.
Objetivos de aprendizaje para convertirte en un ingeniero de datos
A menudo considerada la habilidad más crítica para los científicos de datos, la ingeniería de datos—también conocida como ingeniería de la información—implica la recolección, análisis y aplicación práctica de datos. La experiencia en ingeniería de datos es requerida en todas las industrias, y los profesionales equipados con este conocimiento técnico único son un activo para cualquier organización.
Después de completar el curso, serás capaz de:
- Comprender bases de datos, clasificación de datos, formatos y perfiles.
- Aplicar técnicas de privacidad y seguridad de datos, ingestión, calidad y preparación.
- Explorar tipos de bases de datos NoSQL, formatos compatibles y modelos de datos utilizando la aplicación MongoDB.
- Implementar técnicas de limpieza y validación de datos que aseguren que la información llegue correctamente a los usuarios para su explotación.
- Obtener un certificado de finalización de la Universidad de Chicago y formar parte de la red UChicago.
¿Estás preparado para generar reportes efectivos basados en evidencia?
Aprende a diseñar informes exitosos haciendo uso del análisis de datos.
Inscríbete ahoraPlan de estudios
Aprenderás a:
- Crear y extraer información a partir de bases de datos de documentos.
- Elaborar informes y cuadros de mando en Tableau utilizando un almacén de datos analíticos.
- Identificar los principios y las mejores prácticas de las bases de datos relacionales.
- Utilizar SQL, el lenguaje estándar para la gestión de bases de datos.
Metodologías y herramientas
Anaconda
Google Cloud
Jupyter
mongoDB
MySQL
Neo4J
OpenRefine
Python
Tableau
Características del formato online de Data Engineering
- Módulos de aprendizaje interactivos y adaptados a tu agenda con una gran variedad de actividades, tareas y recursos.
- Sesiones en directo para aprender de forma colaborativa sobre el estado actual del sector, abordar problemas del mundo real y explorar soluciones realistas.
- Apoyo continuo de un asistente de instrucción para responder a tus preguntas y proporcionar feedback sobre tu trabajo.
Calendario semanal
Familiarízate con lenguajes, sistemas y herramientas de bases de datos, incluyendo Python y Jupyter Notebook.
Explora los tipos de datos, formatos de archivo, privacidad y seguridad de datos, aprende a recolectar y transformar datos, y descubre las diferencias entre plataformas locales y en la nube.
Aprende a utilizar sistemas de gestión de bases de datos y descubre los diferentes tipos de bases de datos y almacenes de datos, conceptos de bases de datos relacionales y el diseño e implementación de modelos de datos.
Adquiere conocimientos sobre los fundamentos y tipos de SQL, descubre cómo utilizar SQL para transformar, categorizar y resumir datos, y aprende a consultar bases de datos relacionales para obtener insights.
Explora SQL avanzado, incluyendo combinaciones de bases de datos (joins) y subconsultas, y aprende cómo combinar y agregar datos de múltiples tablas y conectarte a una base de datos utilizando múltiples clientes.
Comprende los conceptos de almacenes de datos y generación de informes, explora conceptos de inteligencia empresarial como KPIs y métricas, y descubre cómo utilizar un modelo de datos dimensional para informes.
Aprende a obtener insights de datos semiestructurados y no estructurados utilizando bases de datos NoSQL, bases de datos de documentos y aplicaciones, y cómo manipular, categorizar y resumir datos.
Descubre bases de datos de gráficos y aplicaciones, y aprende a consultar datos altamente conectados utilizando Cypher, el lenguaje de consulta de Neo4j.
Trabaja en un caso práctico empresarial, diseña una canalización de datos de extremo a extremo y domina la generación de informes y visualización para ofrecer recomendaciones accionables.
Obtén una credencial en Data Engineering
Una vez completado con éxito este curso, los participantes recibirán credenciales certificadas por la Universidad de Chicago, incluyendo una insignia digital, como reconocimiento de su logro.
Conoce a tus instructores
Nuestros instructores, altamente cualificados, son líderes apasionados con años de experiencia en el sector y un conocimiento actualizado de las herramientas, tendencias y terminología más recientes. Gracias a su enfoque riguroso, su formación interdisciplinar y sus aportes innovadores, no solo ofrecen una experiencia de aprendizaje inigualable, sino que también desarrollan soluciones prácticas que transforman e impactan positivamente nuestro mundo.
Este curso regularmente cuenta con la experiencia de los siguientes instructores. Si deseas conocer quién será el instructor en la próxima convocatoria, no dudes en ponerte en contacto con tu asesor de admisiones.
Abid Ali, PhD
Customer Success Architect, Sigma Computing
Abid Ali ha dedicado gran parte de su carrera a trabajar en datos y análisis en importantes firmas de consultoría, diseñando y llevando a cabo transformaciones a gran escala a nivel mundial en diversas industrias. Lidera iniciativas y capacidades internas, y colabora con ejecutivos de nivel C-suite...
Abhishek Chaturvedi, MSc
Data Scientist at Amazon
Abhishek Chaturvedi es un profesional de la ciencia de datos y la gestión de productos, dedicado a una amplia gama de sectores y funciones. Tiene experiencia aplicando su conocimiento en marketing, análisis de personas, planificación estratégica e I+D tecnológica en las industrias aeroespacial, de...
Perspectivas profesionales
Los analistas de datos son responsables de construir y mantener la infraestructura de datos de una organización, desde bases de datos hasta centros de almacenamiento. Identifican tendencias clave en conjuntos de datos diversos, una habilidad esencial para transformar datos en información valiosa. Como resultado, la ingeniería de datos se ha convertido en un campo amplio y versátil, con aplicaciones en todos los sectores. La demanda de ingenieros de datos seguirá creciendo mientras existan datos, convirtiendo una carrera en este campo en una opción desafiante y altamente lucrativa.
Es el salario base promedio anual para un ingeniero de datos en EE.UU.
El crecimiento año tras año de nuevos puestos en ingeniería de datos.
Posibles puestos de trabajo para líderes con habilidades en Data Engineering
- Ingeniero de Big Data
- Ingeniero de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence)
- Ingeniero de Visión por Ordenador
- Arquitecto de datos
- Ingeniero de aprendizaje automatizado (Machine Learning)
¿Cómo registrarme?
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Offered by The University of Chicago's Professional Education
Of Interest
Python para Data Science
Utiliza el poder de los datos y resuelve problemas del mundo real.
