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Data Science & AI
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Requisitos
No se puede acceder a este Bootcamp sin experiencia técnica o de codificación previa. Las habilidades previas requeridas son una buena comprensión de SQL y Python (u otro lenguaje de back-end), ya sea a partir de su experiencia profesional o de sus estudios de ingeniería de software
Salidas laborales
Administrador y/o desarrollador de sistemas inteligentes de datos
Analista de datos
Arquitecto de datos
Auditor de sistemas Big Data
Big Data Architect
Big Data Engineer
Chief Data Officer (CDO)
Consultor y gestor de proyectos de I+D
Financiación
El centro ofece varias maneras posibles para la financiación. Consulte al centro para obtener más información
Inicie su viaje hacia la ingeniería de datos con una inmersión profunda en conceptos y herramientas centrales, estableciendo una base sólida para su crecimiento en este campo, desde el uso de las mejores prácticas de Python y CI/CD hasta el aprendizaje de Docker.
-Desarrollar competencia en Python para ingeniería de datos.
-Piense en la integración continua y la implementación continua (CI/CD)
-Aprenda a crear un lago de datos con Google Cloud Storage
-Comprender los conceptos básicos de Docker y la tecnología sin servidor.
Trabaje en la pieza central de su pila de datos moderna: el almacén de datos. Mejora tus habilidades en SQL, Postgres y usa BigQuery como ingeniero de datos. Descubra también Docker Compose para manejar aplicaciones Docker de múltiples contenedores.
-Habilidades avanzadas de SQL para ingeniería de datos.
-Diseño de almacén de datos
-Configure una instancia de Postgres e introduzca tolerancia a fallos en sus sistemas
-Conceptos básicos de Docker Compose para configurar sistemas locales complejos
Profundice su comprensión de los procesos ETL, ELT y ETLT con Airflow y DBT. Prepare sus datos para diversas herramientas de visualización de datos y organice sus contenedores creados por Docker con Kubernetes.
-Comprensión práctica de los flujos de trabajo ETL, ELT y ETLT.
-Gestión de almacenes de datos y orquestación de canalizaciones mediante DBT
-Trabaje eficazmente con equipos empresariales en visualizaciones de datos
-Trabajar con grupos de contenedores usando Kubernetes
Aprenda a gestionar cargas de trabajo y transferencias de datos más grandes, explore el ámbito de la transmisión de datos a escala y comprenda los aspectos esenciales del registro y la supervisión.
-Utilizando PySpark para operaciones de transformación de datos a gran escala
-Streaming de datos con Kafka y Pub/Sub
-Procesamiento en tiempo real de datos de transmisión
-Monitoreo de herramientas en condiciones de alta carga
Lleve a cabo un proyecto de ingeniería de datos de la A a la Z utilizando la pila de datos moderna con un equipo. ¡Diseñe su arquitectura de datos, cree su almacén de datos y configure sus canales de datos!
También descubrirás:
-Ingeniería de Datos en equipo: proceso ADR & Gestión de Identidades y Accesos (IAM)
-Utilice Terraform para crear su infraestructura
-Pros y contras de GraphDB
-Cuándo utilizar bases de datos de documentos y bases de datos de columnas anchas
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