Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones, los cursos se componen de tres aspectos clave que son:
- Introducción a programación e ingeniería de datos
- Fuentes de datos y Data Warehousing
- Computación en la nube
| Curso | Estatus | Proyecto |
|---|---|---|
| Fundamentos de Ingeniería de Datos | ||
| Curso Profesional de Git y GitHub | ||
| Python: PIP y Entornos Virtuales | ||
| Análisis Exploratorio de Datos | ||
| Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos | ||
| Manejo de Datos Faltantes: Detección y Exploración | ||
| Manejo de Datos Faltantes: Imputación | ||
| PostgreSQL | ||
| Curso Práctico de SQL | ||
| PostgreSQL Aplicado a Ciencia de Datos | ||
| Base de Datos NoSQL | ||
| Introducción a AWS: Fundamentos de Cloud Computing | ||
| Introducción a AWS: Cómputo, Almacenamiento y Bases de Datos | ||
| Introducción a AWS: Redes, Gobernanza y Machine Learning | ||
| Curso Práctico de AWS: Roles y Seguridad con IAM | ||
| Fundamentos de ETL con Python y Pentaho | ||
| Data Warehousing y Modelado OLAP | ||
| Databricks: Arquitectura Delta Lake | ||
| Fundamentos de Apache Airflow | ||
| Programación en Bash Shell | ||
| Introducción a la Administración de Servidores Linux | ||
| Curso Práctico de AWS: Cómputo con EC2 | ||
| Curso Práctico de Storage en AWS | ||
| Curso Práctico de Bases de Datos en AWS | ||
| Curso de Big Data en AWS | ||
| Curso de AWS Redshift para Manejo de Big Data | ||
| Curso de Docker: Fundamentos |