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DataPath — Escuela de Data, Analytics e IA
Ruta Certificada · DataPath

Conviértete en un
ML Engineer

Domina Python, TensorFlow y PyTorch. Orquesta con Docker, K8s y Airflow. Implementa MLOps con Kubeflow y MLflow en AWS/GCP/Azure. Gestiona CI/CD y monitoreo profesional. ¡Lleva tus modelos de IA a producción con escala global!

+3.457

Alumnos activos

9 sem

Duración del programa

+8

Módulos core

4.8★

Valoración

Tecnologías que dominarás

PythonPython
RR
TensorFlowTensorFlow
DockerDocker
SparkSpark
GCPGCP
AWSAWS
AzureAzure
GitGit
SQLSQL
KubernetesKubernetes
PyTorchPyTorch

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+740Santander
+530Bancolombia
+380Rappi
+290Claro
+210Ecopetrol
+160Avianca
+120Grupo Sura
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Curriculum

Ruta de Aprendizaje

8 módulos para dominar ML Engineer

9 Semanas · Ritmo Sugerido

01
1Sesión 1 - Introducción a MLOps
2Instalar y configurar Python, VSCode, Anaconda y Docker.
3Explicar los fundamentos de MLOps con ejemplos básicos y demostraciones.
4Stack: Python, VSCode, Anaconda, Docker
5Sesión 2 - Descripción general de un proyecto de ML y Arquitectura de un proyecto de MLOps
6Describir las fases clave de un proyecto de ML de manera teórica.
7Instalar y configurar Cookiecutter y generar estructura base.
8Instalar Kedro y crear la estructura inicial de un proyecto.
9Stack: Python, Cookiecutter, Kedro
02
03
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En vivo

Próximas fechas

1 de agosto

Martes y Jueves - 7:00pm a 9:00pm, Sábado - 9:00am a 11:00am GMT-5

Quedan 4 lugares

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10 de octubre

Martes y Jueves - 7:00pm a 9:00pm, Sábado - 9:00am a 11:00am GMT-5

Quedan 25 lugares

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14 de diciembre

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17 de febrero

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Opiniones del curso
4.8· 4.500 opiniones
Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano

Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano

IT Project Development Assistant

¡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 👇).

Imagen adjunta por Gonzalo Raúl Gutierrez Lozano

10 mar 2026

Jorge Alberto Pinilla Estupiñan

Jorge Alberto Pinilla Estupiñan

Arquitecto TI (Solutions | Software | Integration | Cloud)

🤖 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 💯 🤓 🦾 👌

Imagen adjunta por Jorge Alberto Pinilla Estupiñan

14 mar 2026

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Diego Morales Barrera

Diego Morales Barrera

Generative AI | Data Science | Machine Learning

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

7 mar 2026

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Edgar Chávez

Edgar Chávez

Digital Marketing Specialist / Consultancy / AI

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.

Imagen adjunta por Edgar Chávez

14 mar 2026

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 Eladio Yovera

Eladio Yovera

Technical Lead - Data & AI | Azure | Databricks | MS Fabric

Con datapath pude obtener el certificado de Data Engineer en Azure, me aportó mucho en mi crecimiento profesional.

18 jun 2025

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Adrian Nieto Castillo

Adrian Nieto Castillo

Líder de Proyectos de Datos en DataIQ

¡Me alegra contarles que he obtenido un nuevo certificado: ESPECIALIZACIÓN IA GENERATIVA CON AZURE de datapath! Arrancamos el 2026 con nuevos logros, a seguir creciendo siempre! hashtag#Datos hashtag#IA hashtag#Azure hashtag#DataIQ

Imagen adjunta por Adrian Nieto Castillo

10 feb 2026

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PA

Pablo Quispe Ruiz

Azure AI Engineer

Muy buenos docentes, buenas plantillas. Aprendí mucho de arquitecturas en Azure y me ayudó mucho en mi trabajo.

14 mar 2026

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YE

Yeredith Mora Martínez

Data Engineer

Proyectos muy prácticos, aprendí mucho del programa. Me permitió contar con un ascenso.

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