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Ruta Certificada · DataPath

Conviértete en un
Data Engineer

Domina bases OLTP/OLAP, Python y Pandas. Crea ETLs, visualiza con Seaborn y despliega Machine Learning con Scikit-learn y FastAPI. Orquesta con Airflow para soluciones de producción real. ¡Lleva tus modelos del código al mercado!

+6.320

Alumnos activos

10 sem

Duración del programa

105

Horas académicas

+9

Módulos core

4.8★

Valoración

Nuestros alumnos trabajan en

+1820Accenture
+640BBVA
+270Falabella
+740Santander
+530Bancolombia
+380Rappi
+290Claro
+210Ecopetrol
+160Avianca
+120Grupo Sura
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Curriculum

Ruta de Aprendizaje

9 módulos para dominar Data Engineer

10 Semanas · Ritmo Sugerido

01
1Sesión 1. Fundamentos de Ecosistemas y Arquitecturas de Datos
2Procesamiento de Datos con ETL, ELT y Real-Time
3Almacenamiento de Datos con Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse
4Diseño de Sistemas con Arquitectura Lambda
5Estructura de Datos con Arquitectura Medallion
02
03
04
05
06
07
08
09
En vivo

Próximas fechas

31 de octubre

Martes, Jueves - 7:00pm a 10:00pm, Sábado - 9:00am a 12:00pm GMT-5

Quedan 5 lugares

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11 de enero

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Quedan 30 lugares

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Opiniones de alumnos de DataPath
4.8
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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+2h
English for data professionals
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English for data professionals

Desarrolla el inglés técnico que necesitas para destacar en el mundo de los datos. Aprende a leer documentación, comunicarte en reuniones, presentar resultados y redactar reportes y correos en inglés con confianza. También te prepararás para entrevistas técnicas internacionales dominando el vocabulario específico de data science, ingeniería y análisis de datos que usan los equipos globales.

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Combina Dialogflow CX, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI Search y funciones serverless para crear agentes generativos modulares, listos para integrarse a procesos críticos y canales de atención empresariales.

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Creación de Agentes Inteligentes con Azure

Trabaja con Azure AI, Azure OpenAI, AI Foundry, RAG y Container Apps para diseñar agentes empresariales seguros con Key Vault y RBAC, desarrollando soluciones de IA alineadas a los estándares corporativos de Microsoft.

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Implementa agentes en Amazon Lex con Lambda, DynamoDB y Polly para flujos conversacionales de texto y voz, creando chatbots empresariales integrados al ecosistema AWS con foco en escalabilidad y disponibilidad.

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Domina WhatsApp con n8n, APIs, webhooks y Sheets para construir agentes que capturan, califican y nutren leads, impactando de forma directa en la productividad comercial y el cierre de negocios.

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