Construye la base para una carrera en ingeniería de datos. Práctica con Python, SQL y bases relacionales; ecosistema de datos.
Certificado del Programa
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- Módulo 1: ¿Qué es la ingeniería de datos? 03:00:00
- Módulo 2: El ecosistema de la ingeniería de datos 03:00:00
- Módulo 3: Ciclo de vida de la ingeniería de datos 03:00:00
- Módulo 4: Oportunidades profesionales e ingeniería de datos en acción 03:00:00
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- Módulo 1: Conceptos básicos de Python 03:00:00
- Módulo 2: Estructuras de datos en Python 03:00:00
- Módulo 3: Fundamentos de programación en Python 03:00:00
- Módulo 4: Trabajar con datos en Python 03:00:00
- Módulo 5: API y recogida de datos 03:00:00
- Módulo 1: Extraer, transformar, cargar (ETL) 03:00:00
- Módulo 2: Proyecto final 03:00:00
- Módulo 3: [Optativo] Prácticas de codificación en Python y conceptos de empaquetado 03:00:00
- Módulo 1: Primeros pasos con SQL 03:00:00
- Módulo 2: Introducción a las bases de datos relacionales y a las tablas 03:00:00
- Módulo 3: SQL intermedio 03:00:00
- Módulo 4: Acceso a bases de datos con Python 03:00:00
- Módulo 5: Asignación del curso 03:00:00
- Módulo 6: Módulo adicional: SQL avanzado para ingenieros de datos 03:00:00
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Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
• La ingeniería de datos crece rápidamente; esta especialización enseña habilidades esenciales sin requerir experiencia previa.
• Cubre ecosistema/ciclo de vida de ingeniería de datos, Python, SQL y bases relacionales con práctica en herramientas reales.
• Obtendrás fundamentos aplicables y base para proyectos más avanzados.
Viñetas bajo el resumen:
• Ecosistema y ciclo de vida de Data Engineering; consejos de profesionales.
• Fundamentos de Python (estructuras, lógica, archivos, APIs, Pandas, NumPy) y ETL.
• Fundamentos de bases relacionales y SQL (SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE, JOINs, transacciones) con MySQL, PostgreSQL y Db2.
CURSO 1: Introduction to Data Engineering
– Habilidades básicas para roles de entry‑level; etapas del ciclo de vida.
– Tecnologías: RDBMS, NoSQL, Big Data; seguridad, gobierno y cumplimiento.
CURSO 2: Python for Data Science, AI & Development
– Fundamentos de Python, estructuras, OOP; Jupyter; Pandas/NumPy; APIs/web scraping.
CURSO 3: Python Project for Data Engineering
– Extraer/transformar/cargar datos con Python, scraping y APIs; notebooks/IDEs.
CURSO 4: Introduction to Relational Databases (RDBMS)
– Modelado/ERD, diseño de esquemas/tablas; MySQL, PostgreSQL, IBM Db2.
CURSO 5: Databases and SQL for Data Science with Python
– SQL de básico a avanzado; vistas, transacciones, SPs y joins.
