Domina SQL, Python y Pandas. Aprende manipulación avanzada con .loc, .apply() y estructuras de control. Crea pipelines eficientes, limpieza técnica y visualización con Seaborn. ¡Automatiza procesos analíticos y potencia tu perfil técnico hoy!
Instructor: César Gabriel Cóndor Palacios
15 módulos · 12 clases · +48h de contenido
Data Scientist & AI Engineer
Data Scientist & AI Engineer con experiencia en despliegue de modelos y Big Data. Experto en transformar datos en soluciones de negocio escalables mediante Machine Learning y Cloud Computing.
Databricks Lakehouse Fundamentals Databricks
Microsoft Certified: Azure Data FundamentalsDataPath Academy
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Curso Data Analyst con SQL y Python - Asincrónico
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Lo que dicen nuestros alumnos
¡Buenas tardes, estimada red! 🚀 ¡Meta cumplida! Acabo de culminar con éxito mi proyecto final: "Pipeline de Datos de Ventas: Arquitectura Event-Driven con Google Cloud Platform y Apache Airflow". Recientemente finalicé el programa AI Data Engineer en Datapath y, como parte del proyecto final, diseñé e implementé un pipeline de datos de ventas "End-to-End" bajo una arquitectura orientada a eventos (Event-Driven). Este proyecto representa un hito que no solo me planteó importantes desafíos técnicos, sino que también me brindó la oportunidad de implementar soluciones escalables y resilientes en la nube. 🏗️ La Arquitectura: El flujo comienza con un Producer desarrollado en FastAPI que simula transacciones en tiempo real. Estas son enviadas a Google Cloud Pub/Sub, que actúa como el corazón de la mensajería asíncrona, para luego ser procesadas y orquestadas por Apache Airflow. Finalmente, los datos se almacenan en un Data Lake en Cloud Storage y se consolidan en BigQuery para su análisis. 🛠️ Stack Tecnológico: - Lenguajes: Python (FastAPI, Pandas). - Cloud (GCP): Pub/Sub, Cloud Storage, BigQuery, IAM. - Orquestación: Apache Airflow (Dockerizado). - Infraestructura: Docker & Docker Compose. 💡 Aptitudes y Aprendizajes clave: - Desacoplamiento de sistemas: Uso de capas de mensajería para evitar la pérdida de datos. - Orquestación Avanzada: Gestión de dependencias y comunicación mediante XComs en Airflow. - Seguridad Cloud: Implementación de Service Accounts y manejo estricto de roles IAM. - Contenedorización: Despliegue de entornos reproducibles con Docker. Un agradecimiento especial a mis profesores de datapath por su guía y enseñanza durante todo el programa. ¡Seguimos avanzando en este mundo de los datos! 🚀📈 ¿Quieres ver el código o los detalles técnicos? Te invito a leer mi artículo en Medium y revisar mi repositorio en GitHub (links en los comentarios 👇).
Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano
IT Project Development Assistant
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Todo lo que necesitas saber antes de inscribirte
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🤖 La Inteligencia Artificial está redefiniendo la forma en que diseñamos soluciones, y los Large Language Models (LLMs) son el corazón de esta transformación. Acabo de culminar el curso “AI Engineer & LLM Developer”, donde profundicé en: 🔹 Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning 🔹 Diseño y entrenamiento de Large Language Models (LLMs) 🔹 Integración de IA en aplicaciones empresariales con APIs y frameworks modernos 🔹 Buenas prácticas de ética, seguridad y despliegue responsable de modelos Este aprendizaje me permite llevar la arquitectura cloud y la ingeniería de datos a un nuevo nivel, integrando IA generativa y agentes inteligentes en soluciones que combinan innovación con gobernanza. 🚀 La gran lección: no se trata solo de entrenar modelos, sino de diseñar experiencias inteligentes que generen confianza y valor real. 💡 ¿Qué aplicaciones de IA generativa están explorando ustedes en sus proyectos actuales? hashtag#AI hashtag#LLM hashtag#MachineLearning hashtag#GenerativeAI hashtag#Innovation hashtag#ContinuousLearning datapath hashtag#datapath Gracias profesor: Kevin Inofuente Colque 💯 🤓 🦾 👌
Jorge Alberto Pinilla Estupiñan
Arquitecto TI (Solutions | Software | Integration | Cloud)
Just completed the AI Data Engineer bootcamp from datapath (105 hours) 🎉 This training complements my generative AI expertise by deepening my understanding of the data infrastructure that powers AI systems, from ETL pipelines and real-time processing to DataOps and AI engineering fundamentals. Key areas covered: → Data architecture & SQL for data engineering → ETL processes with Python → Big data processing (Hadoop, Spark, Kafka) → Real-time data pipelines → AI engineering foundations Building AI solutions requires more than understanding models, it requires understanding how data flows, transforms, and scales. This program filled gaps in my data engineering knowledge that directly strengthen my AI delivery capabilities. hashtag#AIEngineering hashtag#DataEngineering hashtag#GenerativeAI hashtag#ContinuousLearning hashtag#AIImplementation
Diego Morales Barrera
Generative AI | Data Science | Machine Learning
Completé un curso intensivo en hashtag#automatización con n8n en datapath. Diseñar procesos automatizados con IA bien aplicados y correctamente gobernados permite mejorar la eficiencia operativa en negocios de hospitalidad. Cuando se implementan con criterio, estas herramientas no sustituyen la experiencia humana; la potencian, al liberar tiempo que puede destinarse a un mejor trato, mayor personalización y una operación más consciente. Sigo desarrollando estas capacidades como parte de una visión estratégica de largo plazo, donde tecnología y experiencia colaboran.
Edgar Chávez
Digital Marketing Specialist / Consultancy / AI