Data Modeling & Pipelines — Mandragore Academy

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Data Modeling & Pipelines — Catálogo

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Cada curso reúne 8 lecciones interactivas en un Learning Workspace diseñado para transformar los conocimientos en competencias operativas. Lecciones guiadas, casos prácticos, cuestionarios dinámicos, acompañamiento conversacional y seguimiento del progreso te permiten aprender de forma eficaz, a tu ritmo. Los 15 cursos siguen una progresión por niveles, desde el modelado de datos hasta la industrialización completa de una plataforma de datos fiable y gobernada.

🎓 15 cursos • 📘 120 lecciones interactivas • ⏱️ de 45 a 75 horas de formación conversacional

5 niveles: Nivel 1 — 9,90 € sin IVA Nivel 2 — 12,90 € sin IVA Nivel 3 — 15,90 € sin IVA Nivel 4 — 18,90 € sin IVA Nivel 5 — 24,90 € sin IVA

Mejor oferta

Pack Completo — Data Modeling & Pipelines

🎓 Certificado : "DMP profesional" 247,50 €

📚 15 itinerarios 📖 120 lecciones ⏱ de 45 a 75 h ⚡ 1800 créditos incluidos

142,90 € sin IVA

Ahorro : 104,60 €

Pack Fundamentos Data Engineering 3 cursos

🎓 Certificado : DMP — Fundamentos Data Engineering

📚 3 itinerarios 📖 24 lecciones ⏱ de 9 a 15 h ⚡ 240 créditos incluidos

29,70 €

22,90 sin IVA

Ahorro : 6,80 €

01 Nivel 1

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

Comprender el papel del Data Engineering en una organización Cartografiar fuentes, procesamientos y consumidores de datos Distinguir ingesta, transformación, orquestación y consumo Comparar ETL y ELT Comparar batch, micro-batch y procesamiento por eventos Distinguir data warehouse, data lake y lakehouse Comprender los data marts, las dependencias y las capas de datos Taller: cartografiar una cadena de datos de principio a fin

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 80 créditos incluidos

02 Nivel 1

Modelar los datos para analytics

diseñar un modelo analítico coherente a partir de una necesidad de negocio, indicadores y datos fuente

Partir de los usos de negocio y definir el grano analítico Distinguir hechos, dimensiones y medidas Elegir claves de negocio y claves sustitutas Construir un modelo en estrella Comprender las dimensiones conformadas y las dimensiones degeneradas Gestionar la historización con las Slowly Changing Dimensions Comparar el modelo transaccional y el modelo analítico Taller: modelar las ventas de una empresa para BI

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 80 créditos incluidos

03 Nivel 1

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

Comparar data warehouse, data lake y lakehouse Organizar las zonas raw, staging y curated Elegir entre CSV, JSON y Parquet Comprender el almacenamiento por filas y el almacenamiento en columnas Particionar los datos según los usos Gestionar el esquema, la compatibilidad y la evolución de la estructura Descubrir los formatos de tabla abiertos y Apache Iceberg Taller: diseñar la organización física de un espacio analítico

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 80 créditos incluidos

Pack Ingesta y transformación 3 cursos

🎓 Certificado : DMP — Ingesta y transformación

📚 3 itinerarios 📖 24 lecciones ⏱ de 9 a 15 h ⚡ 300 créditos incluidos

38,70 €

28,90 sin IVA

Ahorro : 9,80 €

04 Nivel 2

Ingerir datos multi-fuente de forma fiable

extraer datos de archivos, bases SQL, API y almacenamiento Cloud controlando errores y capacidad de repetición

Ingerir archivos CSV y JSON Extraer datos desde una base SQL Consumir una API paginada para alimentar un pipeline Ingerir desde un almacenamiento de objetos o Cloud Gestionar la codificación, los formatos de fecha y los tipos Proteger credenciales, claves y secretos de acceso Controlar errores, esquemas y capacidad de repetición de la ingesta Taller: consolidar tres fuentes en una zona de staging

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 100 créditos incluidos

05 Nivel 2

Diseñar transformaciones ETL y ELT

organizar transformaciones legibles, comprobables y trazables entre los datos brutos y los modelos analíticos

Diseñar las capas raw, staging, intermediate y marts Limpiar y estandarizar datos brutos Normalizar tipos, fechas y convenciones Deduplicar y gestionar los registros incoherentes Enriquecer y conciliar varias fuentes Formalizar las reglas de negocio en las transformaciones Construir agregaciones y conjuntos de datos analíticos Taller: transformar datos brutos en un modelo explotable

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 100 créditos incluidos

06 Nivel 2

Construir cargas incrementales y recuperaciones fiables

actualizar los datos de forma eficiente sin duplicados ni pérdidas y saber reejecutar los procesos tras un incidente

Comparar la carga completa y la carga incremental Utilizar timestamp, watermark y clave de progreso Implementar upsert y lógica MERGE Comprender Change Data Capture y sus casos de uso Gestionar los datos de llegada tardía y las correcciones tardías Diseñar un procesamiento idempotente Preparar el backfill, el checkpoint y la recuperación tras un incidente Taller: hacer que una carga incremental sea reejecutable sin duplicados

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 100 créditos incluidos

Pack Industrialización de pipelines 3 cursos

🎓 Certificado : DMP — Industrialización de pipelines

📚 3 itinerarios 📖 24 lecciones ⏱ de 9 a 15 h ⚡ 360 créditos incluidos

47,70 €

35,90 sin IVA

Ahorro : 11,80 €

07 Nivel 3

Transformar, probar y documentar los datos con dbt

industrializar las transformaciones analíticas con dependencias explícitas, pruebas, documentación y lineage

Comprender el papel de dbt en una arquitectura ELT Declarar las fuentes y organizar un proyecto dbt Construir modelos con source() y ref() Elegir entre table, view y materialización incremental Historizar los cambios con los snapshots Añadir pruebas genéricas y controles de negocio Documentar los modelos, las dependencias y el lineage Taller: construir un mini proyecto dbt probado y documentado

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 120 créditos incluidos

08 Nivel 3

Orquestar los pipelines con Apache Airflow

planificar, encadenar, reejecutar y supervisar procesos de datos con una orquestación explícita

Comprender DAG, Task y las dependencias en Airflow 3.x Crear un workflow y separar orquestación y procesamiento Planificar las ejecuciones y parametrizar las tareas Gestionar retries, timeouts y dependencias de fallo Organizar conexiones, variables y secretos Reejecutar periodos con un backfill controlado Comprender los assets y la planificación orientada a datos Taller: orquestar y supervisar un pipeline multietapa

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 120 créditos incluidos

09 Nivel 3

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

Definir las dimensiones de calidad de los datos Probar nulidad, unicidad, relaciones y valores aceptados Controlar la frescura, los volúmenes y las desviaciones Escribir unit tests sobre la lógica de transformación Definir y aplicar contratos de datos Gestionar la evolución del esquema y los cambios incompatibles Integrar la calidad y los controles en una cadena CI Taller: bloquear la publicación de un dataset no conforme

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 120 créditos incluidos

Pack Fiabilidad, gobernanza y escalado 3 cursos

🎓 Certificado : DMP — Fiabilidad, gobernanza y escalado

📚 3 itinerarios 📖 24 lecciones ⏱ de 9 a 15 h ⚡ 420 créditos incluidos

56,70 €

42,90 sin IVA

Ahorro : 13,80 €

10 Nivel 4

Gestionar metadatos, catálogo, lineage y análisis de impacto

hacer que los datos sean comprensibles, trazables y gobernables desde la fuente hasta los usos

Comprender los metadatos técnicos y de negocio Definir ownership, descripción y clasificación Comprender el papel de un catálogo de datos Construir el lineage dataset → job → run Trazar las dependencias entre fuentes y productos de datos Analizar el impacto de una evolución de esquema Utilizar OpenLineage como modelo abierto de trazabilidad Taller: realizar el análisis de impacto de una modificación crítica

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 140 créditos incluidos

11 Nivel 4

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

Comparar batch, micro-batch y streaming Comprender los eventos, los productores y los consumidores Comprender las colas, el log de eventos y los offsets Distinguir el processing time y el event time Gestionar el ordering, la duplicación y los eventos tardíos Comprender la entrega at-least-once y el objetivo exactly-once Elegir una arquitectura según la latencia, el costo y la complejidad Taller: decidir si una necesidad justifica realmente el tiempo real

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 140 créditos incluidos

12 Nivel 4

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

Medir volúmenes, tiempos de procesamiento y costos Optimizar el particionamiento y el pruning Utilizar formatos en columnas y compresión Evitar el problema de los archivos pequeños Elegir las materializaciones adecuadas Aprovechar el paralelismo y el pushdown cuando estén disponibles Equilibrar la frescura, el rendimiento, el costo y la simplicidad Taller: diagnosticar y optimizar un pipeline demasiado lento

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 140 créditos incluidos

Pack Dominio profesional Data Engineering 3 cursos

🎓 Certificado : DMP — Dominio profesional Data Engineering

📚 3 itinerarios 📖 24 lecciones ⏱ de 9 a 15 h ⚡ 480 créditos incluidos

74,70 €

48,90 sin IVA

Ahorro : 25,80 €

13 Nivel 5

Diseñar una plataforma de datos fiable y gobernada

reunir ingesta, almacenamiento, transformaciones, calidad, orquestación, seguridad y gobernanza en una arquitectura operable

Definir los componentes de una plataforma de datos Estructurar los entornos DEV, TEST y PROD Organizar identidades, roles, secretos y accesos a los datos Definir convenciones, ownership y responsabilidades Integrar pruebas, contratos y criterios de publicación Integrar catálogo, lineage y observabilidad Definir la estrategia Git, CI y la promoción entre entornos Taller: producir la arquitectura de una plataforma gobernada

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 160 créditos incluidos

14 Nivel 5

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

Encuadrar el dataset Analytics y sus compromisos Ingerir archivos, API y datos SQL con Python Construir el staging y las transformaciones dbt Crear un modelo en estrella destinado a BI Añadir carga incremental, pruebas, contratos y calidad Orquestar, reejecutar y supervisar con Airflow Versionar con Git y automatizar los controles CI Taller: publicar un dataset de BI industrializado y observable

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 160 créditos incluidos

15 Nivel 5

Proyecto profesional completo de Data Engineering

diseñar, construir, operar y defender una cadena de datos profesional de principio a fin

Encuadrar las necesidades, las fuentes, los consumidores y los niveles de servicio Diseñar la arquitectura, el almacenamiento y el modelo analítico Construir las ingestas y la zona de staging Industrializar las transformaciones y las cargas incrementales Implantar la calidad, los contratos y la evolución del esquema Orquestar, monitorizar, gestionar el lineage y las recuperaciones Documentar la seguridad, la operación y el runbook Taller final: presentar y defender la plataforma de Data Engineering

📚 8 lecciones ⏱ de 3 a 5 h 🎯 Cuestionario incluido ⚡ 160 créditos incluidos