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Starts 5 June 2025 10:54

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Una guía del stack de datos moderno: construyendo una infraestructura de datos eficiente.

Descubra cómo construir y optimizar un conjunto de datos moderno con la orientación experta sobre componentes esenciales, tecnologías y mejores prácticas para una gestión de datos eficiente e infraestructura de análisis.
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Resumen

Descubra cómo construir y optimizar un conjunto de datos moderno con la orientación experta sobre componentes esenciales, tecnologías y mejores prácticas para una gestión de datos eficiente e infraestructura de análisis.

Programa de estudio

  • Introducción a la Pila de Datos Moderna
  • Definición e Importancia
    Componentes Clave y Beneficios
  • Ingesta e Integración de Datos
  • Procesos ETL vs. ELT
    Herramientas para la Ingesta Eficiente de Datos (e.g., Apache Kafka, Segment)
    Mejores Prácticas para la Integración de Datos
  • Soluciones de Almacenamiento de Datos
  • Almacenes de Datos vs. Lagos de Datos vs. Lakehouses
    Resumen de Tecnologías Líderes (e.g., Snowflake, AWS Redshift, Google BigQuery, Databricks)
    Técnicas de Optimización del Almacenamiento
  • Transformación y Limpieza de Datos
  • Enfoques de Modelado de Datos (e.g., Esquema Estrella, Esquema Snowflake)
    Herramientas y Tecnologías (e.g., dbt, Apache Spark)
    Asegurando la Calidad y Consistencia de los Datos
  • Gobernanza y Seguridad de Datos
  • Establecimiento de Marcos de Gobernanza de Datos
    Consideraciones de Privacidad y Cumplimiento
    Mejores Prácticas de Seguridad (e.g., cifrado de datos, controles de acceso)
  • Analítica de Datos e Inteligencia Empresarial
  • Elección de las Herramientas de BI Correctas (e.g., Looker, Tableau, Power BI)
    Métricas Clave y Diseño de Tableros de Control
    Promoción de la Toma de Decisiones Basada en Datos
  • Gestión y Monitoreo de Infraestructura
  • Herramientas de Automatización y Orquestación (e.g., Apache Airflow)
    Monitoreo y Registro (e.g., Prometheus, Grafana)
    Estrategias de Gestión de Costos
  • Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
  • Aprendizaje Automático e IA en Infraestructura de Datos
    El Papel de la Analítica en Tiempo Real
    Innovaciones en Tecnologías de Procesamiento y Almacenamiento de Datos
  • Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
  • Análisis de Implementaciones Exitosas
    Lecciones Aprendidas de Ejemplos del Mundo Real
  • Resumen del Curso y Mejores Prácticas
  • Recapitulación de los Aprendizajes Clave
    Construcción de una Hoja de Ruta para la Implementación
    Recursos para el Aprendizaje y Desarrollo Continuo
  • Proyecto Final y Evaluación
  • Diseño de una Pila de Datos Moderna para un Caso de Uso Dado
    Revisión y Retroalimentación entre Pares

Asignaturas

Ciencia de Datos