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Curso de Fundamentos de Data Engineer. Avances hasta 2024
- Curso |
- Online, Semipresencial y Presencial en Madrid
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Descripción del curso
Detalles
Dirigido a:
- Profesionales de Empresa (RRHH).
- Estudiantes Universitarios y FP Avanzada.
- Ingenieros de Datos.
- Arquitectos de datos.
- Administradores de bases de datos.
- Analistas de datos y BI.
Comentarios:
El valor de la IA: Por qué y para qué formarse:
Por qué formarse
· Optimización de la infraestructura de datos
· Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado
· Automatización de procesos y eficiencia operativa
Para qué formarse
· Optimización de la infraestructura de datos
· Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado
· Automatización de procesos y eficiencia operativa
Objetivos del programa:
1. Construir infraestructuras de datos escalables y eficientes.
2. Automatización y gestión de flujos de datos.
3. Preparar y optimizar datos para análisis avanzado y machine learning.
Atractivos:
Aplicabilidad inmediata:
Los participantes podrán aplicar de forma directa los conocimientos adquiridos en sus tareas diarias. Desde la optimización de infraestructuras de datos hasta la automatización de flujos, las herramientas y técnicas enseñadas permiten un impacto tangible y rápido en la productividad de la empresa.
Enfocado en tecnologías líderes del mercado:
La formación cubre las tecnologías más demandadas en el ámbito del Big Data y Data Engineering, como Hadoop, Spark, Python, Kafka y NoSQL. Estas herramientas son ampliamente utilizadas en grandes
corporaciones y su dominio abre nuevas oportunidades para la empresa, manteniéndola a la vanguardia tecnológica.
Mejora en la escalabilidad y automatización:
La capacidad de escalar infraestructuras de datos y automatizar procesos analíticos permite a las empresas reducir costos operativos, aumentar la eficiencia y gestionar grandes volúmenes de datos de forma más efectiva.
Esto se traduce en una mayor agilidad y capacidad para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio.
Temario:
1. Introducción a Data Engineering y Arquitecturas de Datos.
2. Ingesta y Procesamiento de Datos.
3. Automatización de Flujos de Datos.
4. Almacenamiento de Datos Escalable.
5. Optimización del Rendimiento de los Sistemas de Datos.
6. Preparación de Datos para Machine Learning.
Duración:
15 horas...
- Profesionales de Empresa (RRHH).
- Estudiantes Universitarios y FP Avanzada.
- Ingenieros de Datos.
- Arquitectos de datos.
- Administradores de bases de datos.
- Analistas de datos y BI.
Comentarios:
El valor de la IA: Por qué y para qué formarse:
Por qué formarse
· Optimización de la infraestructura de datos
· Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado
· Automatización de procesos y eficiencia operativa
Para qué formarse
· Optimización de la infraestructura de datos
· Soporte a la inteligencia artificial y análisis avanzado
· Automatización de procesos y eficiencia operativa
Objetivos del programa:
1. Construir infraestructuras de datos escalables y eficientes.
2. Automatización y gestión de flujos de datos.
3. Preparar y optimizar datos para análisis avanzado y machine learning.
Atractivos:
Aplicabilidad inmediata:
Los participantes podrán aplicar de forma directa los conocimientos adquiridos en sus tareas diarias. Desde la optimización de infraestructuras de datos hasta la automatización de flujos, las herramientas y técnicas enseñadas permiten un impacto tangible y rápido en la productividad de la empresa.
Enfocado en tecnologías líderes del mercado:
La formación cubre las tecnologías más demandadas en el ámbito del Big Data y Data Engineering, como Hadoop, Spark, Python, Kafka y NoSQL. Estas herramientas son ampliamente utilizadas en grandes
corporaciones y su dominio abre nuevas oportunidades para la empresa, manteniéndola a la vanguardia tecnológica.
Mejora en la escalabilidad y automatización:
La capacidad de escalar infraestructuras de datos y automatizar procesos analíticos permite a las empresas reducir costos operativos, aumentar la eficiencia y gestionar grandes volúmenes de datos de forma más efectiva.
Esto se traduce en una mayor agilidad y capacidad para adaptarse a las necesidades cambiantes del negocio.
Temario:
1. Introducción a Data Engineering y Arquitecturas de Datos.
2. Ingesta y Procesamiento de Datos.
3. Automatización de Flujos de Datos.
4. Almacenamiento de Datos Escalable.
5. Optimización del Rendimiento de los Sistemas de Datos.
6. Preparación de Datos para Machine Learning.
Duración:
15 horas
Sede principal del centro
Madrid: Camino Fuente de la Mora, 9 - 28050 - Madrid- Madrid: Camino Fuente de la Mora, 9 - 28050 - Madrid
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