Bootcamp Data engineer & Data Architec

¡tu éxito es nuestro compromiso!

Beneficios del Bootcamp Data engineer & Data Architec

Aprendizaje práctico

Casos reales de automatización y CI/CD.

Dominio de herramientas clave

Aplicación de Docker, Kubernetes, Terraform, Jenkins, Ansible, etc.

Laboratorios en entornos simulados

Pruebas de implementación y despliegue en la nube.

Evaluaciones y proyectos por módulos

Desarrollo de una solución DevOps completa.

Mentoría especializada

Recibe orientación de expertos en el campo con experiencia profesional.

Proyectos de portafolio

Completa el bootcamp con proyectos tangibles que fortalecerán tu portafolio y CV.

Que aprenderás?

capacitación intensiva enfocada en el diseño, la implementación y la optimización de procesos automatizados ágiles y efectivos.

Malla Curricular - Bootcamp Data engineer & Data Architec (80 horas)

📚 Temario

Módulo 1: Fundamentos de Datos y Arquitectura Moderna

TOGAF + DAMA, gobierno de datos, ciclo de vida.

Arquitecturas tradicionales vs modernas, Data Mesh vs Data Fabric.

IA aplicada a la gestión de datos + Data Product Thinking.

Módulo 2: Modelado y Bases de Datos Relacionales, NoSQL y Big Data

SQL con PostgreSQL/MySQL y modelos estrella/copo de nieve.

Bases NoSQL: MongoDB, Redis, Cassandra, Neo4j.

Big Data con Hadoop, Spark y Kafka.

Bases vectoriales y feature stores.

Módulo 3: Ingeniería de Datos – ETL, ELT y Pipelines

Orquestación con Airflow, NiFi y Spark.

Data Quality y validación con Great Expectations.

Transformación con dbt + ingestión con CDC.

Módulo 4: Almacenamiento y Gestión de Datos a Escala

Data warehouses en la nube (Redshift, BigQuery, Synapse).

Lakehouse con Delta Lake, Iceberg, Hudi.

Escalabilidad, Zero ETL y consultas federadas.

Módulo 5: Arquitectura de Soluciones de Datos

Patrones batch, streaming y microservicios.

Arquitectura Big Data y capas de referencia.

FinOps, seguridad y documentación.

Arquitectura para IA generativa (RAG) con Kafka/Flink.

Módulo 6: Procesamiento en Tiempo Real

Kafka, Spark Streaming y Flink.

Patrones de ventana + casos de uso en IA.

Módulo 7: DevOps y Automatización para Datos

Introducción a DataOps.

CI/CD, observabilidad y GitOps con dbt Cloud.

Promptflow aplicado a la automatización de flujos de datos con IA.

Módulo 8: Proyecto Final Integrador

Caso real de negocio.

Diseño, implementación y presentación de la arquitectura.