Curso de Procesado de datos para tu equipo — Streaming y pipelines

Fuentes de datos comunes: bases de datos, APIs, archivos y sensores.

Protocolo de comunicación en la adquisición de datos.

Técnicas de recolección de datos.

Evaluación de la calidad de los datos adquiridos.

Transformación de datos en la fase de adquisición.

Automatización del proceso de adquisición de datos.

Herramientas populares para la ingesta de datos.

Impacto de los datos mal adquiridos en el análisis.

Procesamiento de datos en la nube.

Práctica: conexión con fuentes de datos externas.

Importancia de la limpieza de datos para el análisis.

Identificación y manejo de datos duplicados.

Técnicas para el tratamiento de valores nulos.

Métodos para la detección de datos atípicos.

Normalización y estandarización de datos.

Uso de herramientas para la limpieza de datos.

Validación de datos procesados.

Automatización de tareas de preprocesamiento.

Práctica: preprocesamiento de datos con Python.

Mejores prácticas en limpieza de datos.

Introducción a la transformación de datos.

Diferencias entre ETL y ELT.

Agregación de datos para análisis específicos.

Aplicación de funciones de transformación en conjuntos de datos.

Técnicas de codificación de datos categóricos.

Normalización de datos para machine learning.

Transformación de datos no estructurados.

Uso de herramientas como Pandas y SQL para transformar datos.

Práctica: transformación de un conjunto de datos complejo.

Retos en la transformación de grandes volúmenes de datos.

Introducción a la gestión del almacenamiento de datos.

Sistemas de almacenamiento: relacionales y no relacionales.

Comparación entre almacenamiento en la nube y local.

Técnicas de particionamiento de datos.

Estrategias de compresión para optimización de espacio.

Integración de almacenamiento con herramientas de procesamiento.

Práctica: almacenamiento eficiente de datos en bases de datos.

Seguridad y acceso a los datos almacenados.

Gestión de versiones y copias de seguridad.

Evaluación de soluciones de almacenamiento.

Diferencias clave entre procesamiento batch y en tiempo real.

Ventajas y desventajas de cada enfoque.

Casos de uso para procesamiento batch.

Casos de uso para procesamiento en tiempo real.

Herramientas populares para cada tipo de procesamiento.

Integración de ambos enfoques en una estrategia de datos.

Práctica: configuración de un proceso batch con Apache Spark.

Monitoreo de procesos batch y en tiempo real.

Escalabilidad de los sistemas de procesamiento.

Retos de implementación en entornos empresariales.

Introducción a la computación en la nube para datos.

Principales proveedores de servicios en la nube (AWS, GCP, Azure).

Modelos de implementación: SaaS, PaaS y IaaS.

Configuración de entornos cloud para procesado de datos.

Escalabilidad y elasticidad de soluciones en la nube.

Costos asociados al procesamiento de datos en la nube.

Seguridad y cumplimiento normativo en la nube.

Práctica: procesamiento de datos en AWS con Lambda.

Optimización de recursos en entornos cloud.

Beneficios de utilizar servicios gestionados de procesamiento.

Definición y beneficios del procesamiento distribuido.

Arquitecturas de procesamiento distribuido.

Herramientas populares como Apache Hadoop y Apache Spark.

Distribución de tareas en clústeres de procesamiento.

Práctica: configuración de un clúster Spark para procesamiento distribuido.

Estrategias de optimización en entornos distribuidos.

Gestión de fallos en sistemas distribuidos.

Comparación entre procesamiento centralizado y distribuido.

Casos de éxito de procesamiento distribuido en grandes empresas.

Desafíos del procesamiento distribuido.

Importancia de la seguridad en el procesamiento de datos.

Principales amenazas a la seguridad de los datos.

Estrategias de cifrado de datos en tránsito y en reposo.

Controles de acceso a sistemas de procesamiento de datos.

Cumplimiento de normativas de seguridad (GDPR, HIPAA).

Monitoreo de accesos y auditorías de datos.

Técnicas para garantizar la integridad de los datos.

Práctica: configuración de políticas de seguridad en bases de datos.

Estrategias de anonimización de datos sensibles.

Mejores prácticas en seguridad del procesamiento de datos.

Definición de calidad de datos en el contexto empresarial.

Dimensiones de la calidad de datos: precisión, consistencia, completitud.

Técnicas para evaluar la calidad de datos.

Identificación y resolución de problemas de calidad.

Herramientas para garantizar la calidad de los datos.

Automatización de la validación de calidad de datos.

Práctica: evaluación de calidad de un dataset empresarial.

Impacto de la calidad de datos en la toma de decisiones.

Mejores prácticas para garantizar calidad en pipelines de datos.

Auditoría y monitoreo continuo de la calidad de datos.

Conceptos fundamentales del modelado de datos.

Diferencias entre modelos relacionales y no relacionales.

Modelado lógico vs. modelado físico.

Técnicas de normalización y desnormalización.

Definición de claves primarias y foráneas.

Estrategias de indexación para optimizar el acceso.

Práctica: diseño de un esquema de base de datos optimizado.

Modelado de datos para almacenes de datos.

Uso de herramientas de modelado como ER/Studio.

Evaluación de modelos de datos en función de los requisitos empresariales.

Introducción al análisis exploratorio de datos.

Técnicas para describir y visualizar datos.

Uso de estadísticas descriptivas para entender los datos.

Identificación de patrones y tendencias en datos.

Práctica: análisis exploratorio con Python y Pandas.

Manejo de datos atípicos y valores extremos.

Aplicación de herramientas de visualización de datos.

Evaluación de correlaciones entre variables.

Técnicas de muestreo para análisis exploratorio.

Reportes iniciales de descubrimiento de datos.

Conceptos básicos de minería de datos.

Técnicas de clustering y clasificación.

Implementación de árboles de decisión para segmentación.

Práctica: extracción de patrones con algoritmos supervisados.

Aplicaciones prácticas de la minería de datos en la empresa.

Uso de algoritmos de machine learning en datos estructurados.

Identificación de anomalías mediante técnicas de clustering.

Integración de herramientas de minería en flujos de datos.

Evaluación de modelos generados a partir de datos procesados.

Aplicación de reglas de asociación en conjuntos de datos.

Importancia de la visualización de datos en la toma de decisiones.

Principios de diseño de dashboards efectivos.

Herramientas populares de visualización (Tableau, Power BI).

Creación de gráficos interactivos para la exploración de datos.

Práctica: diseño de dashboards para análisis de datos.

Técnicas avanzadas de visualización para datos de series temporales.

Uso de mapas de calor y gráficos de dispersión.

Comparación entre visualización estática e interactiva.

Evaluación de la efectividad de visualizaciones en reportes.

Mejores prácticas en la visualización de datos empresariales.

Introducción al procesamiento de datos en streaming.

Herramientas como Apache Kafka y Apache Flink.

Práctica: configuración de un flujo de datos en tiempo real.

Integración de sistemas en tiempo real con bases de datos.

Desafíos del procesamiento en tiempo real vs batch.

Monitoreo y control de flujos de datos en tiempo real.

Prácticas de escalabilidad en sistemas de streaming.

Gestión de eventos en plataformas de datos en tiempo real.

Casos de uso en IoT y sistemas de sensores.

Seguridad en el procesamiento de datos en tiempo real.

Definición e importancia del gobierno de datos.

Elementos clave del gobierno de datos en una empresa.

Roles y responsabilidades en la gobernanza de datos.

Práctica: implementación de políticas de calidad de datos.

Normativas de cumplimiento relacionadas con datos.

Control de acceso y políticas de seguridad en datos.

Metadatos y su gestión para el gobierno de datos.

Auditoría y gestión del linaje de datos.

Herramientas para la implementación de gobierno de datos.

Estrategias para asegurar la gobernanza efectiva en empresas.

Conceptos básicos de integración de datos.

Herramientas de integración de datos ETL y ELT.

Práctica: integración de datos de múltiples fuentes.

Middleware para la integración eficiente de datos.

Procesos de integración en arquitecturas empresariales.

Optimización de pipelines de datos.

Resolución de problemas de integración de datos.

Beneficios de la integración de datos en tiempo real.

Evaluación del impacto de una integración efectiva.

Mejores prácticas para una integración de datos exitosa.

Introducción a la automatización de procesos de datos.

Herramientas como Airflow, Apache NiFi y Prefect.

Práctica: creación de flujos de automatización de datos.

Automatización de la ingesta de datos con scripts.

Integración de herramientas de automatización con cloud.

Monitoreo de flujos automatizados para detectar fallos.

Mejores prácticas en la automatización de procesos.

Evaluación de la eficiencia de los procesos automatizados.

Retos y soluciones en la automatización de datos.

Casos de éxito en la automatización del procesamiento de datos.

Evolución del procesamiento de datos en los últimos años.

Tendencias actuales como Big Data, Data Fabric y AI.

Impacto de la Inteligencia Artificial en el procesamiento de datos.

Práctica: exploración de herramientas emergentes.

Uso de plataformas sin código para el procesamiento de datos.

Data Mesh y su impacto en la descentralización de datos.

Técnicas emergentes en gestión de datos en la nube.

Evaluación de nuevas tecnologías aplicadas a datos.

Retos futuros en la gestión de grandes volúmenes de datos.

Adaptación a la transformación digital en la gestión de datos.

Definición del alcance del proyecto.

Selección de herramientas y tecnologías adecuadas.

Extracción de datos de diversas fuentes.

Limpieza y transformación de datos para análisis.

Almacenamiento de datos optimizado para consultas.

Análisis y visualización de datos procesados.

Automatización del pipeline con herramientas ETL.

Monitoreo y reporte de rendimiento del pipeline.

Evaluación del proyecto y presentación de resultados.

Planes de mejora y optimización futura.