Fundamentos de Data Pipelines, ETL y Spark

En el mundo actual impulsado por los datos, mover y transformar eficientemente grandes cantidades de información es crucial para la toma de decisiones informadas. Este curso te equipa con el conocimiento fundamental y las habilidades prácticas para comprender, diseñar e implementar componentes esenciales de los ecosistemas de datos modernos. Aprenderás a construir data pipelines robustos, aplicar principios fundamentales de ETL (Extract, Transform, Load) y aprovechar Spark para el procesamiento de datos escalable, preparándote para tareas de ingeniería de datos de nivel de entrada. Lo que aprenderás: * Comprender los componentes centrales y la arquitectura de un ecosistema de datos. * Aplicar los principios fundamentales de ETL (Extract, Transform, Load) para la transformación de datos. * Utilizar Spark para el procesamiento y análisis eficientes de grandes conjuntos de datos. * Diseñar e implementar data pipelines básicos para el flujo de datos automatizado. * Explorar conceptos fundamentales de calidad de datos y monitoreo dentro de los pipelines. * Captar los principios de orquestación de datos para la gestión de flujos de trabajo complejos. El curso comienza con una introducción a los conceptos del ecosistema de datos y los tipos de datos, avanzando a través de las etapas de ETL y la aplicación práctica de Spark para la manipulación de datos. Luego aprenderás a construir data pipelines simples y explorarás consideraciones clave para la calidad de datos y la gestión de flujos de trabajo. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en ingeniería de datos o programación, proporcionando un camino claro hacia el campo. Comienza tu viaje en la ingeniería de datos dominando estas habilidades esenciales.