Tus datos en la nube: ETLs con Python en el cloud

¿Quieres dominar la ingeniería de datos y desplegar sistemas de gestión de datos en la nube? Este curso te proporciona las habilidades necesarias para convertirte en un experto en la creación y gestión de sets de datos para análisis de datos y Machine Learning.

¿Para quién es este curso?

• Data Scientists: Aprende a utilizar Python para capturar y crear tus propios datasets para un análisis más profundo.
• Analistas de Datos: Mejora tu portfolio con conocimientos en infraestructura de datos y gobierno de datos.
• Consultores IT: Profundiza en el mundo de Big Data e ingeniería de datos.
• Product/Project Managers: Comprende los retos y oportunidades que presentan las nuevas tecnologías de datos.
• Cualquier persona interesada en la ingeniería de datos y el despliegue de sistemas de datos.

¿Qué aprenderás?

Este curso cubre todo el ciclo de vida del dato, desde la extracción hasta el despliegue, utilizando herramientas y tecnologías reales. Dominarás el concepto de ETL (Extracción, Transformación y Carga) y aprenderás a automatizar estos procesos con un framework híbrido (cloud-local) basado en Python.

Temas clave:

• Contexto de los proyectos de datos: Sistemas de gestión empresariales, tecnologías de gestión de datos y beneficios para el negocio.
• Ecosistema Cloud: Tipos de servicios cloud, estado del mercado y tecnologías clave para el tratamiento de datos.
• Sistemas ETL: Gobernanza de datos, manipulación y conversión de datos, y carga en sistemas de análisis.
• ETL con Python y Prefect: Automatización y orquestación de tareas ETL utilizando Python y la librería Prefect.
• Extracción de datos: Obtención de datos de APIs REST, archivos JSON y bases de datos SQL.
• Web Scraping: Extracción automatizada de datos de páginas web.
• Procesamiento de texto: Utilización de expresiones regulares para extraer datos y patrones de texto.
• Calidad de datos: Metodologías y código para asegurar la forma, estructura y calidad de los datos.
• Despliegue en la nube: Creación y despliegue de recursos cloud en proveedores hiperescalares y conexiones desde Python.
• Visual Studio Code: Instalación y uso de este popular IDE para el desarrollo eficiente de proyectos de análisis de datos.

Caso práctico:

Aplica tus conocimientos a un caso real: obtener datos sobre el valor del Bitcoin y los valores bursátiles de empresas cotizadas para analizar la dependencia entre ambos.

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