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Programa
LasOposiciones.net ha seleccionado de entre 145 Cursos Big Data ,este Curso para ti. El Curso Fundamentos de Data Engineer se imparte en modalidad Online.El valor de la IA: Por qué y para qué formarse
Por qué formarse
· 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
Requisitos
Temario
En base a las siguientes necesidades:-Introducción a Data Engineering y Arquitecturas de Datos
-Ingesta y Procesamiento de Datos
-Automatización de Flujos de Datos
-Almacenamiento de Datos Escalable
-Optimización del Rendimiento de los Sistemas de Datos
-Preparación de Datos para Machine Learning
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.
Objetivos
Estructurados en tres ejes: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