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Curso

Data Engineering con Python: Pipelines y Big Data

Domina la ingenieria de datos con Python, el lenguaje mas demandado del ecosistema de datos moderno. Este curso avanzado te guiara desde los fundamentos de ETL hasta la construccion de pipelines escalables para Big Data. Aprenderas a disenar arquitecturas robustas con Apache Spark, Airflow, dbt y servicios cloud que las empresas lideres de Latinoamerica estan adoptando. Con mas de 250,000 posiciones abiertas y salarios promedio de USD 85,000 anuales, esta es una de las carreras tech mas prometedoras. Incluye proyectos practicos con datasets reales de empresas latinoamericanas, modelado dimensional, data lakes, streaming en tiempo real y orquestacion de workflows.

advanced
32 horas
4 modulos
12 lecciones

Creado con Cursalo.

Vista previa

La primera leccion del curso.

Fundamentos de Data Engineering y Python

Que es Data Engineering: Rol y Ecosistema 2025

Lectura
45 min~2 min lectura

El Rol del Data Engineer en la Era de los Datos

La ingenieria de datos es la disciplina que disena, construye y mantiene los sistemas que permiten recolectar, almacenar, transformar y servir datos a escala. A diferencia del Data Scientist que analiza datos, el Data Engineer construye la infraestructura que hace posible ese analisis.

En Latinoamerica, la demanda de Data Engineers ha crecido un 340% entre 2022 y 2025 segun reportes de LinkedIn y Glassdoor. Empresas como Mercado Libre, Nubank, Rappi y Globant buscan activamente profesionales con estas habilidades, ofreciendo salarios entre USD 45,000 y USD 120,000 anuales.

Responsabilidades Clave

  • Diseno de pipelines ETL/ELT: Flujos automatizados que extraen datos de multiples fuentes, los transforman y cargan en data warehouses o data lakes.
  • Modelado de datos: Esquemas dimensionales (star schema, snowflake) optimizados para consultas analiticas.
  • Infraestructura cloud: Configurar y mantener servicios de datos en AWS, GCP o Azure.
  • Calidad de datos: Validaciones, tests y monitoreo para garantizar integridad.
  • Optimizacion de performance: Particionamiento, indices y queries optimizadas para terabytes.
CapaHerramientasProposito
IngestaFivetran, Airbyte, KafkaExtraer datos de fuentes
AlmacenamientoS3, BigQuery, SnowflakeData Lake / Warehouse
Transformaciondbt, Spark, PythonLimpiar y modelar
OrquestacionAirflow, Prefect, DagsterAutomatizar workflows
VisualizacionMetabase, Looker, Power BIDashboards y reportes

🚀 Herramienta Recomendada

Las herramientas mas demandadas en ofertas laborales LATAM: Python (95%), SQL (92%), Apache Spark (67%), Airflow (58%), dbt (45%). Dominar Python + SQL + una herramienta de orquestacion te abre el 80% de las puertas.

PaisJuniorMidSenior
ArgentinaUSD 25,000-40,000USD 45,000-70,000USD 75,000-120,000
MexicoUSD 20,000-35,000USD 40,000-65,000USD 70,000-110,000
ColombiaUSD 18,000-30,000USD 35,000-55,000USD 60,000-95,000
BrasilUSD 22,000-38,000USD 42,000-68,000USD 72,000-115,000

En las proximas lecciones construiremos tu primer pipeline de datos completo.