Estás leyendo la publicación: Los 10 mejores cursos de ingeniería de datos en línea
Debido a la demanda cada vez mayor de profesionales de datos que puedan administrar y manipular datos de manera efectiva, no es de extrañar que las habilidades de ingeniería de datos sean muy buscadas por los empleadores en una variedad de industrias en la actualidad.
La ingeniería de datos es un campo que se enfoca en el diseño, construcción, operación y mantenimiento de sistemas que recopilan, almacenan y procesan datos.
¡Desbloqueemos el mundo de los datos con cursos disponibles en línea!
1. Un curso completo sobre ingeniería de datos
Duración: 2-3 Semanas
El siguiente curso cubre todos los aspectos integrales de la ingeniería de datos, desde lo fundamental hasta lo avanzado. En general, ayuda a desarrollar un fuerte dominio de la habilidad. Además, presenta explicaciones teóricas y prácticas detalladas de todos los conceptos principales de ingeniería de datos.
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2. Ingeniero de datos con Python
Duración: 73 Horas
Además de trabajar con Python, aprenderá cómo construir la arquitectura de datos, agilizar el procesamiento de datos y mantener sistemas de datos masivos en el siguiente curso. Además, ampliará sus habilidades lingüísticas con Shell, SQL y Scala.
Al final del curso, dominará las habilidades críticas de bases de datos, secuencias de comandos y procesos que necesita como ingeniero de datos.
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3. Postgres para ingenieros de datos
Duración: 9 horas
Este curso le enseña cómo compartir datos de manera más efectiva con el sistema de administración de bases de datos PostgreSQL. Además, practicará la implementación de una base de datos utilizando las mejores prácticas de seguridad.
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4. Microsoft Azure para ingeniería de datos
Duración: 6 horas (aprox.)
Este curso es parte de una especialización de 10 cursos para desarrolladores que desean mostrar sus habilidades de diseño junto con su experiencia en la implementación de soluciones de datos utilizando los servicios de Microsoft Azure.
El siguiente curso es imprescindible para los candidatos que se preparan para el Examen DP-203: Ingeniería de datos en Microsoft Azure.
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5. Introducción al diseño de lagos de datos en AWS
Duración: 10 Horas (aprox.)
Este curso introductorio le enseña formas de crear y operar un lago de datos de forma segura. Además, proporciona una mirada en profundidad a la propuesta de valor, las características y los componentes del lago de datos.
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6. Fundamentos: datos, datos, en todas partes
Duración: 22 horas (aprox.)
El curso funciona como una introducción al ámbito del análisis de datos a través de un plan de estudios práctico desarrollado por Google. El material incluye varios temas de análisis de datos y brinda una descripción general de lo que vendrá en el Certificado de análisis de datos de Google.
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7. Fundamentos de Big Data y Machine Learning de Google Cloud
Duración: 10 Horas (aprox.)
Una introducción completa a los macrodatos de Google Cloud y otros productos que respaldan el ciclo de vida de los datos a la IA. El curso explora el proceso, los obstáculos y los beneficios de crear una canalización y modelos de big data con Vertex AI en Google Cloud.
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8. Fundamentos de Big Data y Hadoop
Duración: 43 minutos
Este curso desarrolla una comprensión de los problemas de Big Data y Hadoop como una solución. Te lleva a través de la historia de Hadoop y todo lo relacionado con Hadoop Magic. Además, explica la diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos, que resulta ser una de las mayores confusiones al seleccionar una carrera o comprender lo que puede implicar un puesto.
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9. Curso de Ingeniería de Datos
Duración: 7 meses
Con MITx MicroMasters, el curso está diseñado por los mejores expertos en dominios para ayudarlo a dominar las habilidades básicas de ingeniería de datos como Python, SQL, AWS, Spark, Kafka y más. Además, el curso se destaca por los proyectos en tiempo real y la facultad de primer nivel del MIT.
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10 Ingeniería de datos ETL, Web Scraping, Big Data, SQL, Power BI
Duración: 12,5 horas
El problema básico de las organizaciones es recopilar datos de varias fuentes en múltiples formatos y moverlos a uno o más almacenes de datos. El curso cubre temas como la conexión y la transformación de fuentes de datos basadas en la web. En la pista, aprenderá a publicar y compartir informes y elementos visuales en el servicio Power BI.
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