Data Modeling & Pipelines — Catálogo
Elige un curso o un pack para empezar.
Las profesiones de Data Engineering incluyen Data Engineers, Analytics Engineers, Data Platform Engineers, desarrolladores Data y profesionales encargados de proporcionar a BI, Analytics e IA datos fiables. La necesidad de formación aparece al pasar de un simple script de transformación a una verdadera cadena de datos: ingestión, modelo analítico, calidad, orquestación, historización, observabilidad, gobernanza y recuperación deben funcionar conjuntamente.
Los 15 cursos cubren arquitecturas Data, modelado analítico, almacenamiento y formatos, ingestión multi-fuente, ETL/ELT, cargas incrementales, dbt, Airflow, calidad y contratos de datos, catálogo y lineage, batch y procesamiento por eventos, rendimiento y costes, gobernanza, CI e industrialización de un pipeline Analytics completo. Al finalizar el itinerario, sabrás construir y operar una plataforma de datos fiable, probada, trazable, gobernada y preparada para BI e IA.
🎓 15 cursos • 📘 120 lecciones interactivas • ⏱️ de 45 a 75 horas de formación conversacional
Mejor oferta
Pack Completo — Data Modeling & Pipelines
142,90 € sin IVA
Ahorro : 104,60 €
29,70 €
22,90 sin IVA
Ahorro : 6,80 €
Comprender las arquitecturas de datos y los pipelines
comprender cómo circulan los datos desde los sistemas fuente hasta los usos de BI, analytics e IA
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
No se requiere un nivel técnico avanzado. Para comenzar basta con manejar el ordenador con soltura y poder seguir instrucciones técnicas.
- Comprender el papel del Data Engineering en una organización
- Distinguir ingesta, transformación, orquestación y consumo
- Distinguir data warehouse, data lake y lakehouse
- Taller: cartografiar una cadena de datos de principio a fin
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: cartografiar una cadena de datos de principio a fin
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
9,90 € sin IVA
Modelar los datos para analytics
diseñar un modelo analítico coherente a partir de una necesidad de negocio, indicadores y datos fuente
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
No se requiere un nivel técnico avanzado. Para comenzar basta con manejar el ordenador con soltura y poder seguir instrucciones técnicas.
- Partir de los usos de negocio y definir el grano analítico
- Elegir claves de negocio y claves sustitutas
- Gestionar la historización con las Slowly Changing Dimensions
- Taller: modelar las ventas de una empresa para BI
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: modelar las ventas de una empresa para BI
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
9,90 € sin IVA
Organizar el almacenamiento analítico y los formatos de datos
elegir una organización de almacenamiento y formatos adaptados al volumen, los procesamientos y los usos analíticos
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
No se requiere un nivel técnico avanzado. Para comenzar basta con manejar el ordenador con soltura y poder seguir instrucciones técnicas.
- Comparar data warehouse, data lake y lakehouse
- Elegir entre CSV, JSON y Parquet
- Gestionar el esquema, la compatibilidad y la evolución de la estructura
- Taller: diseñar la organización física de un espacio analítico
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: diseñar la organización física de un espacio analítico
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
9,90 € sin IVA
38,70 €
28,90 sin IVA
Ahorro : 9,80 €
Ingerir datos multi-fuente de forma fiable
extraer datos de archivos, bases SQL, API y almacenamiento Cloud controlando errores y capacidad de repetición
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Se recomienda conocer los fundamentos introducidos en los primeros cursos del itinerario o disponer de una experiencia práctica equivalente.
- Ingerir archivos CSV y JSON
- Consumir una API paginada para alimentar un pipeline
- Proteger credenciales, claves y secretos de acceso
- Taller: consolidar tres fuentes en una zona de staging
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: consolidar tres fuentes en una zona de staging
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
12,90 € sin IVA
Diseñar transformaciones ETL y ELT
organizar transformaciones legibles, comprobables y trazables entre los datos brutos y los modelos analíticos
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Se recomienda conocer los fundamentos introducidos en los primeros cursos del itinerario o disponer de una experiencia práctica equivalente.
- Diseñar las capas raw, staging, intermediate y marts
- Normalizar tipos, fechas y convenciones
- Formalizar las reglas de negocio en las transformaciones
- Taller: transformar datos brutos en un modelo explotable
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: transformar datos brutos en un modelo explotable
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
12,90 € sin IVA
Construir cargas incrementales y recuperaciones fiables
actualizar los datos de forma eficiente sin duplicados ni pérdidas y saber reejecutar los procesos tras un incidente
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Se recomienda conocer los fundamentos introducidos en los primeros cursos del itinerario o disponer de una experiencia práctica equivalente.
- Comparar la carga completa y la carga incremental
- Implementar upsert y lógica MERGE
- Diseñar un procesamiento idempotente
- Taller: hacer que una carga incremental sea reejecutable sin duplicados
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: hacer que una carga incremental sea reejecutable sin duplicados
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
12,90 € sin IVA
47,70 €
35,90 sin IVA
Ahorro : 11,80 €
Transformar, probar y documentar los datos con dbt
industrializar las transformaciones analíticas con dependencias explícitas, pruebas, documentación y lineage
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Se recomienda conocer los fundamentos introducidos en los primeros cursos del itinerario o disponer de una experiencia práctica equivalente.
- Comprender el papel de dbt en una arquitectura ELT
- Construir modelos con source() y ref()
- Añadir pruebas genéricas y controles de negocio
- Taller: construir un mini proyecto dbt probado y documentado
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: construir un mini proyecto dbt probado y documentado
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
15,90 € sin IVA
Orquestar los pipelines con Apache Airflow
planificar, encadenar, reejecutar y supervisar procesos de datos con una orquestación explícita
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Comprender DAG, Task y las dependencias en Airflow 3.x
- Planificar las ejecuciones y parametrizar las tareas
- Reejecutar periodos con un backfill controlado
- Taller: orquestar y supervisar un pipeline multietapa
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: orquestar y supervisar un pipeline multietapa
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
15,90 € sin IVA
Garantizar la calidad, los contratos y la evolución de los datos
detectar los datos incorrectos y proteger a los consumidores frente a cambios de estructura no controlados
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Definir las dimensiones de calidad de los datos
- Controlar la frescura, los volúmenes y las desviaciones
- Gestionar la evolución del esquema y los cambios incompatibles
- Taller: bloquear la publicación de un dataset no conforme
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: bloquear la publicación de un dataset no conforme
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
15,90 € sin IVA
56,70 €
42,90 sin IVA
Ahorro : 13,80 €
Gestionar metadatos, catálogo, lineage y análisis de impacto
hacer que los datos sean comprensibles, trazables y gobernables desde la fuente hasta los usos
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Comprender los metadatos técnicos y de negocio
- Comprender el papel de un catálogo de datos
- Analizar el impacto de una evolución de esquema
- Taller: realizar el análisis de impacto de una modificación crítica
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: realizar el análisis de impacto de una modificación crítica
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
18,90 € sin IVA
Diseñar pipelines batch, micro-batch y basados en eventos
elegir el modo de procesamiento adecuado según la latencia, el volumen, la complejidad, el costo y los requisitos de negocio
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Comparar batch, micro-batch y streaming
- Comprender las colas, el log de eventos y los offsets
- Comprender la entrega at-least-once y el objetivo exactly-once
- Taller: decidir si una necesidad justifica realmente el tiempo real
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: decidir si una necesidad justifica realmente el tiempo real
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
18,90 € sin IVA
Optimizar el almacenamiento, los procesamientos, el rendimiento y los costos
reducir el tiempo de procesamiento y el consumo de recursos sin degradar la calidad ni la mantenibilidad
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Medir volúmenes, tiempos de procesamiento y costos
- Utilizar formatos en columnas y compresión
- Aprovechar el paralelismo y el pushdown cuando estén disponibles
- Taller: diagnosticar y optimizar un pipeline demasiado lento
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: diagnosticar y optimizar un pipeline demasiado lento
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
18,90 € sin IVA
74,70 €
48,90 sin IVA
Ahorro : 25,80 €
Diseñar una plataforma de datos fiable y gobernada
reunir ingesta, almacenamiento, transformaciones, calidad, orquestación, seguridad y gobernanza en una arquitectura operable
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Definir los componentes de una plataforma de datos
- Organizar identidades, roles, secretos y accesos a los datos
- Integrar catálogo, lineage y observabilidad
- Taller: producir la arquitectura de una plataforma gobernada
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: producir la arquitectura de una plataforma gobernada
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
24,90 € sin IVA
Industrializar un pipeline Analytics de principio a fin
construir y operar un pipeline multi-fuente hasta un dataset de BI fiable con Git, CI, pruebas y supervisión
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Encuadrar el dataset Analytics y sus compromisos
- Construir el staging y las transformaciones dbt
- Orquestar, reejecutar y supervisar con Airflow
- Taller: publicar un dataset de BI industrializado y observable
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: publicar un dataset de BI industrializado y observable
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
24,90 € sin IVA
Proyecto profesional completo de Data Engineering
diseñar, construir, operar y defender una cadena de datos profesional de principio a fin
Información de la formación
Data Engineers, Analytics Engineers, desarrolladores Data y profesionales responsables de alimentar BI, Analytics o IA con datos fiables e industrializados.
Conviene dominar los fundamentos del itinerario o disponer de una experiencia equivalente. Los contenidos avanzados se apoyan directamente en las competencias trabajadas anteriormente.
- Encuadrar las necesidades, las fuentes, los consumidores y los niveles de servicio
- Construir las ingestas y la zona de staging
- Orquestar, monitorizar, gestionar el lineage y las recuperaciones
- Taller final: presentar y defender la plataforma de Data Engineering
- Aplicar los métodos y herramientas del curso a una situación profesional representativa.
- Producir un resultado utilizable combinando los conceptos trabajados: presentar y defender la plataforma de Data Engineering
- Comprobar la coherencia, la calidad y los riesgos del resultado antes de validarlo.
- Transferir las competencias del curso a un contexto profesional comparable y justificar las decisiones adoptadas.
de 3 a 5 h
24,90 € sin IVA