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Intermedio

Data Engineering 2026 desde Cero: Pipelines ETL con Python, SQL, Spark, Kafka y Airflow (Proyecto Integrador)

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Conviértete en Data Engineer construyendo una plataforma de datos real de punta a punta: ETL con Python, modelado y SQL para Data Warehouse, ingesta desde APIs, Data Lake en Parquet, Big Data con Spark, streaming con Kafka, orquestación con Airflow, calidad con dbt y despliegue en la nube. Incluye dataset, código y proyecto integrador.

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Feature	Duración 1	—	—
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Período de caducidad	Para toda la vida
Hecho en	Spanish
Ultima actualización en	11 Nov 2026
nivel	Intermedio
conferencias totales	69
prueba total	0
duración total	11 h 45 min
Matrícula Total	0
número de reseñas	0
Puntuación media
Breve descripción	Conviértete en Data Engineer construyendo una plataforma de datos real de punta a punta: ETL con Python, modelado y SQL para Data Warehouse, ingesta desde APIs, Data Lake en Parquet, Big Data con Spark, streaming con Kafka, orquestación con Airflow, calidad con dbt y despliegue en la nube. Incluye dataset, código y proyecto integrador.
resultados	Diseñar la arquitectura de una plataforma de datos moderna: fuentes, ingesta, Data Lake, Data Warehouse y consumo. Construir pipelines ETL/ELT en Python con pandas, con validaciones, registro de errores y cargas idempotentes. Modelar un Data Warehouse con esquema estrella y escribir SQL analítico con CTE y funciones de ventana. Ingerir datos desde APIs REST y archivos con paginación, reintentos y cargas incrementales. Organizar un Data Lake por capas (bronze, silver, gold) con Parquet, particiones y DuckDB. Procesar grandes volúmenes con Apache Spark (PySpark) y optimizar joins y particiones. Publicar y consumir eventos en tiempo real con Apache Kafka. Orquestar y monitorear pipelines con Apache Airflow (DAGs, reintentos, alertas). Asegurar la calidad de datos con dbt, pruebas automáticas, Git, Docker e integración continua. Llevar tu pipeline a la nube (AWS, Google Cloud o Azure) y presentar un proyecto integrador en tu portafolio.
Requisitos	Lógica de programación básica (variables, condicionales, bucles). SQL básico: SELECT, WHERE, GROUP BY y JOIN. Computadora con Windows 10/11, macOS o Linux, 8 GB de RAM (16 GB recomendado) y 20 GB libres. Conexión a internet. Todo el software usado es gratuito (Python, PostgreSQL, Docker, Spark, Kafka, Airflow, dbt Core).

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