GESTIÓN DE DATOS EN LA NUBE
Curso integral: Big Data fundamentals, estadística, bases de datos, SQL avanzado, Python para datos, pipelines ETL, Google Cloud, machine learning aplicado y governance de datos.
Curso integral en gestión completa del ciclo de vida de datos en la nube. Cubre desde introducción a Big Data y estadística fundamental, hasta bases de datos, SQL avanzado, Python, pipelines ETL con GCP, machine learning y governance seguro de datos.
Desarrollarás competencias end-to-end para diseñar e implementar soluciones de análisis escalables y seguras. Dominarás arquitectura de Big Data, transformación de datos con SQL y Python, implementación en Google Cloud Platform, aplicación de ML predictivo y gobierno de datos completo.
Herramientas que usarás
¿Para quién es este curso?
Para data engineers, data scientists y profesionales que necesitan soluciones analíticas empresariales completas.
- Data engineers implementando data warehouses
- Data scientists aplicando ML a datos masivos
- Analistas que necesitan competencias full-stack
- Arquitectos diseñando soluciones Big Data
- Equipos de datos en transformación digital
- Profesionales buscando dominar datos de extremo a extremo
Temario
Lo que vas a aprender, unidad a unidad
- 01
Introducción a Big Data y Conceptos Fundamentales
Entiende características de Big Data (volumen, velocidad, variedad), desafíos de procesamiento distribuido, diferencia Big Data tradicional vs cloud-native y evalúa tecnologías. Aprende arquitectura de sistemas distribuidos.
- 02
Estadística Fundamental para Analítica
Domina estadística descriptiva, distribuciones de probabilidad, teorema central del límite, inferencia estadística y pruebas de hipótesis. Aplica conceptos para validar insights y evitar errores estadísticos comunes.
- 03
Bases de Datos y Modelado de Datos
Comprende modelo relacional y diseño de esquemas ER. Aplica normalización (1NF, 2NF, 3NF), crea índices para performance, explora NoSQL (documentos, grafos, key-value) y polyglot persistence.
- 04
SQL Avanzado y Transformación de Datos
Domina SQL avanzado: CTEs recursivas, window functions (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD), pivoting/unpivoting, subconsultas complejas y optimización de queries para performance.
- 05
Python para Análisis y Procesamiento de Datos
Utiliza Python con Pandas, NumPy y Matplotlib para análisis exploratorio. Manipula DataFrames, realiza limpieza de datos, crea visualizaciones y integra Python con bases de datos.
- 06
Ciclo de Vida de Datos y Pipelines ETL
Diseña pipelines ETL robustos: extrae de múltiples fuentes, transforma datos, carga en data warehouse. Implementa validación, error handling, idempotencia y documentación de pipelines.
- 07
Google Cloud Platform para Gestión de Datos
Implementa soluciones GCP: BigQuery como data warehouse, Dataflow para pipelines, Cloud Storage para data lake, integraciones nativas. Configura infraestructura y autorización.
- 08
Machine Learning para Análisis y Predicción
Aplica machine learning: conceptos de supervised/unsupervised learning, preparación de datos, feature engineering, crear modelos predictivos, evaluación y optimización. BQML para ML sin código complejo.
- 09
Governance, Seguridad y Calidad de Datos
Implementa governance: privacidad (GDPR, CCPA), control de acceso (RBAC), auditoría, compliance. Asegura calidad de datos: definición de métricas, validaciones, monitoreo y mejora continua.
Profesores
Profesionales en activo, no académicos
Todos nuestros profesores son profesionales en activo que trabajan día a día con las herramientas y metodologías que enseñan. En WAT creemos que la mejor formación viene de quienes aplican el conocimiento en proyectos reales, no solo de quienes lo leen en libros.
Resultados
Qué vas a conseguir
- Explicar características de Big Data y evolución de tecnologías
- Aplicar estadística descriptiva e inferencia estadística
- Diseñar esquemas relacionales normalizados
- Escribir queries SQL avanzadas con CTEs y window functions
- Manipular datos con Pandas y NumPy
- Diseñar y implementar pipelines ETL idempotentes
- Crear data warehouse en BigQuery optimizado
- Implementar modelos predictivos con machine learning
- Definir e implementar governance y seguridad de datos
Por qué WAT
En otras escuelas vs En WAT
En otras escuelas
- Otros cursos no cubren full lifecycle de datos
- Muchos ignoran governance y compliance en datos
- Falta capacitación integrada en SQL + Python + ML
- No enseñan arquitectura escalable end-to-end
En WAT
- WAT cubre todas 9 unidades: Big Data, estadística, BD, SQL, Python, ETL, GCP, ML, governance
- Enfoque integral: no silos, todo integrado
- Incluye seguridad y compliance desde inicio
- Enseña soluciones GCP específicas para cada problema
Preguntas frecuentes
FAQs
¿Es este curso para data engineers o data scientists?
Ambos. Data engineers aprenden pipelines y GCP. Data scientists aprenden ML y análisis. Todos aprenden full-stack: datos de extremo a extremo.
¿Necesito programación previa?
Sí, necesitas Python básico. Curso enseña análisis de datos con Python, no programación desde cero. SQL es enseñado desde fundamentos.
¿Incluye certificaciones de Google Cloud?
Curso prepara para exámenes GCP, pero certificación es opcional. Aprenderás skills necesarios para Data Engineer o Data Analyst certified.
¿Cuántas horas requiere dedicación?
40 horas de curso + 40-60 horas de práctica (proyectos, ejercicios, labs). Total: 80-100 horas para dominarlo completamente.
¿Qué proyecto final debo hacer?
Curso culmina implementando un data pipeline completo: extraer datos reales (GA4, API), transformar, cargar en BigQuery, crear modelo ML, dashboards y documentar solución.
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