Programa especializado

Ingeniería de Datos con Python

Presentación

La Ingeniería de Datos es fundamental para transformar grandes volúmenes de información en datos organizados, confiables y disponibles para el análisis.

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¿A quiénes va dirigido?

Estudiantes y egresados interesados en Ingeniería de Datos, Ciencia de Datos y tecnologías relacionadas.
Analistas de datos que buscan fortalecer sus conocimientos en bases de datos, SQL y procesamiento de información y procesamiento de datos a su perfil.
Profesionales de tecnología, negocios, economía, ingeniería y áreas afines que desean incorporar herramientas de programación.
Profesionales que buscan desarrollar habilidades prácticas en Python, SQL y PySpark para trabajar con datos y bases de datos.

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Ruta de Aprendizaje

Módulo 1

Bases de Datos con Python

Fundamentos de bases de datos relacionales.

Tablas, claves, relaciones y normalización.

DuckDB en Google Colab.

Creación y manipulación de tablas.

SQL: consultas, filtros y ordenamiento.

Agregaciones y GROUP BY.

Integración de tablas mediante JOIN.

Subconsultas y consultas intermedias.

Conexión mediante SQLAlchemy.

Integración de SQL con Pandas.

Consulta de bases PostgreSQL.

Caso empresarial basado en AdventureWorks.

Módulo 2

Ingeniería de Datos con PySpark

Introducción a la Ingeniería de Datos.
Procesamiento distribuido y Apache Spark.
Fundamentos de PySpark.
Entorno Databricks Community.
SparkSession y DataFrames.
Carga y exploración de datos.
Selección, filtrado y transformación.
Tratamiento de valores nulos y tipos de datos.
Agregaciones y agrupamientos.
Integración de datos mediante JOIN.
Lectura de datos desde PostgreSQL.
Bases transaccionales, Data Warehouse y Data Mart.
Modelamiento dimensional.
Esquema estrella.
Tablas de hechos y dimensiones.
Construcción de tablas analíticas con PySpark.
Proyecto integrador: Data Mart de ventas con
AdventureWorks.

CERTIFICACIÓN

Obtén tu certificación con código de validación y QR únicos. Este reconocimiento se otorgará a los participantes que aprueben satisfactoriamente las evaluaciones del programa

Docente

Sergio Díaz Paredes

Economista por la UNMSM, magíster en Estadística Aplicada por la UNALM y candidato a magíster en Ciencias de la Computación por la UNSA. Cuenta con certificaciones en ciencia de datos por IBM y especializaciones en Pricing Analytics y SQL por DMC Perú. Ha sido analista senior en LOS ANDES y Globokas Perú, aplicando modelos predictivos y herramientas estadísticas. Difusor de herramientas oper source y metodos cuantitativos en Linkedin.