Fundamentos de Modelado, Transformación y Servicio de Datos

Las organizaciones modernas funcionan con datos, pero los datos brutos rara vez están listos para análisis inmediato o machine learning. Comprender cómo estructurar, limpiar y entregar estos datos es la clave para desbloquear su verdadero valor. Este curso basado en texto te guía a través de los principios centrales de la arquitectura de datos, ayudándote a transicionar desde la ingesta de datos brutos hasta el servicio de datos estructurados y de alto rendimiento. Aprenderás a diseñar modelos de datos robustos y a escribir transformaciones eficientes que potencien tanto los dashboards de inteligencia de negocios como los flujos de trabajo predictivos de machine learning. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de modelado de datos, incluyendo normalización, esquemas estrella (star schemas), metodologías Inmon vs. Kimball y diseños de Tabla Única Grande (One Big Table - OBT). - Comparar estructuras de datos optimizadas para análisis de negocios tradicionales frente a las requeridas para conjuntos de datos tabulares de machine learning. - Transformar conjuntos de datos brutos utilizando dbt (data build tool) para construir pipelines de datos confiables, documentables y testeables. - Aplicar prácticas modernas de ingeniería de datos, incluyendo capas semánticas y flujos de trabajo de transformación controlados por versión. - Configurar capas de servicio de datos para entregar datos limpios y estructurados de manera eficiente a herramientas de análisis y modelos de ML posteriores. El curso comienza con definiciones centrales y teoría arquitectónica antes de pasar a escenarios prácticos de transformación. Leerás patrones de SQL y dbt paso a paso, explorando cómo estructurar tablas para un rendimiento óptimo de consultas y preparación para machine learning. Este curso está diseñado para aspirantes a ingenieros de datos, analistas de datos y principiantes en bases de datos que desean construir una base sólida en estructuración de datos. No se requiere programación avanzada ni experiencia previa en modelado de datos. Comienza a construir pipelines de datos limpios, confiables y de alto rendimiento hoy mismo.