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Curso de Fundamentos de Data Engineer. Avances hasta 2024
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Exalumnos de Tumaster.com

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 Leer más
· 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.

Lugar de impartición:

en MadridLeer menos
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.
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