Curso de Analítica de Datos
El análisis de datos se ha convertido en una habilidad esencial en el entorno actual, impulsado por la necesidad de extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos. Este curso tiene como objetivo principal proporcionar conocimientos sobre herramientas y técnicas de análisis de datos utilizando programación en diversos escenarios.
A través de talleres prácticos, los participantes aprenderán haciendo, utilizando escenarios reales en laboratorios seguros, lo que les permitirá aplicar herramientas y habilidades adquiridas en situaciones del mundo real. Esta experiencia fortalece habilidades técnicas clave para resolver problemas complejos en diversos campos, desarrollando la capacidad de manejar y analizar datos de manera efectiva.
INICIO AGOSTO 2025.
- Iniciarse en herramientas y técnicas utilizadas en entornos empresariales.
- Abordar los lineamientos fundamentales para conseguir dominar las herramientas requeridas para desarrollar y evaluar proyectos de analítica de datos.
- Adquirir conocimientos fundamentales de analítica de datos.
El curso está dirigido a profesionales, licenciados o estudiantes avanzados que manejen datos de forma masiva, como ser de las áreas de economía, ingeniería, abogacía, medicina o marketing.
El curso está compuesto por sesiones presenciales. Se requerirá un 75% de asistencia.
Flexibilidad
Materiales digitales de acceso sincrónico.
Carga horaria
45 horas
Hemos pensado un curso con rápida inmersión en modalidad taller, con clases teórico-prácticas y escenarios reales en laboratorios seguros.
Ha sido diseñado para que el estudiante aprenda-haciendo, aplicando de forma inmediata las herramientas y habilidades adquiridas.
Módulo 1 Data Science
Módulo 2 Bases de datos
Módulo 3 Conceptos basicos de Big Data
Módulo 4 Python y Big Data
Módulo 5 Visualizacion para Business Intelligence
Módulo 6 IA, Machine Learning, Deep Learning
Módulo 7 Proyecto final y evaluaciones
Diego López
Ingeniero en Computación con más de 25 años de experiencia. Ha trabajado en IBM, Banco Itaú y Kyndryl Uruguay, y se especializa en infraestructura, redes y cloud. Docente en la UM de Arquitectura de Aplicaciones y Bases de Datos, y coordinador de la Licenciatura en Informática.
Juan Pellegrini
Experto en Tecnologías de la Información, cursa una Maestría en Ciencia de Datos en la Universidad de la República. Con experiencia en docencia, investigación y roles técnicos en instituciones como LATU y UPM, se especializa en programación, análisis de datos agropecuarios y estrategias de IA en Uruguay.
Cursos Google Cloud
Cursos de Certificación de Google Cloud
Google Cloud ofrece cursos de certificación diseñados para fortalecer habilidades en dos áreas clave: Ingeniería de Infraestructura en la Nube y Análisis de Datos en la Nube. Estos cursos combinan teoría y práctica a través de laboratorios especializados, permitiendo a los estudiantes desarrollar competencias técnicas con herramientas de vanguardia.
Engineering
Este curso está enfocado en la gestión y administración de infraestructuras en Google Cloud. Los participantes aprenderán a utilizar herramientas esenciales como IAM, Compute Engine, Google Kubernetes Engine y Terraform, adquiriendo las habilidades necesarias para diseñar, implementar y administrar entornos en la nube de manera eficiente y segura.
Data Analytics
Este programa está dirigido a quienes buscan especializarse en el análisis de datos en la nube. Los estudiantes aprenderán a estructurar, almacenar, procesar y visualizar datos utilizando herramientas como BigQuery, DataProc, Looker y Analytics Hub. Además, se enfocarán en la toma de decisiones basada en datos y la comunicación efectiva de resultados mediante dashboards interactivos y visualizaciones avanzadas.
Ambos cursos están diseñados para preparar a los profesionales en el uso óptimo de Google Cloud, potenciando su capacidad de innovación y eficiencia en entornos empresariales.
Abril 2025
Este curso de certificación incluye una serie de cursos y laboratorios diseñados para desarrollar habilidades en la gestión de infraestructura de Google Cloud. Los estudiantes aprenderán a utilizar herramientas clave de Google Cloud, como IAM, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, y Terraform.
Objetivo
Proporcionar a los estudiantes conocimientos prácticos sobre la configuración, despliegue y gestión de soluciones en Google Cloud. Preparar a los participantes para el examen de certificación Associate Cloud Engineer. Aclaración: El examen no está incluido en el alcance del curso, todos los que completen el curso reciben un voucher de descuento para realizar el examen que puede ir entre un 40%-60%. Se guiará al alumno para poder obtenerlo. El examen se realiza en un entorno virtual vigilado por los agentes de la plataforma y el certificado será otorgado por Google.
Perfil del participante
Profesionales interesados en la Cloud, específicamente en la gestión de infraestructura en Google Cloud. Los participantes deben tener interés en aprender sobre la planificación, configuración y despliegue de soluciones en la nube. Conocimientos básicos de Linux y línea de comandos serán de ayuda para el alumno.
Plan de estudios
Módulo 1 Preparación para el examen de Associate Cloud Engineer
- Objetivo: Introducir a los estudiantes en el ámbito del ingeniero en la nube, el programa de certificación y la creación, el plan de estudio.
Módulo 2 Fundamentos de Google Cloud: Infraestructura principal
- Objetivo: Familiarizarse con conceptos clave y servicios de Google Cloud para el despliegue de aplicaciones.
Módulo 3 Infraestructura esencial de Google Cloud: Fundamentos
- Objetivo: Aprender sobre el uso de Compute Engine, Cloud Shell y redes privadas virtuales (VPC).
Módulo 4 Infraestructura esencial de Google Cloud: Servicios básicos
- Objetivo: Explorar la gestión de identidades y accesos (IAM), almacenamiento de datos, y monitoreo de recursos.
Módulo 5 Infraestructura elástica de Google Cloud: Escalado y automatización
- Objetivo: Implementar balanceo de carga, escalado automático, y opciones de automatización.
Módulo 6 Introducción a Google Kubernetes Engine
- Objetivo: Implementar y gestionar clústeres de Kubernetes en Google Cloud para aplicaciones en contenedores.
Módulo 7 Skill Badges
• Implementación de balanceo de carga en Compute Engine
• Configuración de un entorno de desarrollo en Google Cloud
• Desarrollo de redes en Google Cloud
• Construcción de infraestructura con Terraform en Google Cloud
Modalidad
Duración: 48 horas distribuidas en 12 semanas.
Modo híbrido: 6 clases presenciales y 6 clases online
Cuerpo académico
Docente Ricardo Zengin
Profesional con más de 30 años de experiencia en tecnología y negocios, con trayectoria en liderazgo empresarial y transformación digital. Ha ocupado cargos como CIO y CEO, fundado empresas del sector IT y colaborado con compañías globales. Su enfoque se centra en la innovación y la aplicación estratégica de la tecnología.
Objetivo
Proporcionar a los estudiantes conocimientos prácticos sobre análisis de datos en la nube, desde la estructuración y almacenamiento hasta el procesamiento y la visualización de datos, utilizando herramientas clave de Google Cloud como BigQuery, DataProc, Analytics Hub y Looker.
Nota: El examen no está incluido en el alcance del curso, todos los que completen el curso reciben un voucher de descuento para realizar el examen que puede ir entre un 40%-60%. Se guiará al alumno para poder obtenerlo. El examen se realiza en un entorno virtual vigilado por los agentes de la plataforma y el certificado será otorgado por Google.
Plan de estudios
Módulo 1 Introducción al análisis de datos en la nube
Este módulo presenta prácticas de análisis de datos en la nube, define el campo de análisis de datos en la nube y describe los roles y responsabilidades de un analista en adquisición, almacenamiento, procesamiento y visualización de datos. Los estudiantes explorarán herramientas de Google Cloud, como BigQuery y Google Cloud Storage, para estructurar, presentar y reportar datos de manera efectiva.
Módulo 2 Gestión y almacenamiento de datos en la nube
Este módulo explora la estructuración y organización de datos. Los estudiantes obtendrán experiencia práctica con la arquitectura de data lakehouse y herramientas de Google Cloud, como BigQuery, Google Cloud Storage y DataProc, para almacenar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
Módulo 3 Transformación de datos en la nube
Los datos en bruto no siempre están en un formato adecuado para almacenar o analizar. En este módulo, los estudiantes explorarán el ciclo de los datos desde su recolección hasta su activación. Aprenderán técnicas comunes de transformación de datos, el uso de pipelines para procesar grandes volúmenes y conceptos avanzados para resolver problemas empresariales mediante la transformación de datos.
Módulo 4 Visualización de datos y narrativas en la nube
En este módulo, los estudiantes desarrollarán habilidades en las cinco etapas clave de la visualización de datos en la nube: narración, planificación, exploración de datos, creación de visualizaciones y compartición. También adquirirán experiencia en diseño UI/UX para crear visualizaciones impactantes y utilizar herramientas nativas de la nube para explorar datos, generar informes y construir dashboards que impulsen decisiones y fomenten la colaboración.
Módulo 5 Proyecto final: Aplicación integral
El módulo final aplica los conocimientos y habilidades de los cursos 1-4 en un proyecto práctico que sigue el ciclo de datos desde su recolección hasta su activación. Los estudiantes crearán un dashboard de autoservicio y demostrarán su capacidad para estructurar datos de múltiples fuentes, presentar soluciones a diferentes partes interesadas y visualizar información utilizando herramientas basadas en la nube.
Perfil del participante
Profesionales o estudiantes interesados en roles de analista de datos en la nube. Se recomienda tener conocimientos básicos de SQL, limpieza y análisis de datos, visualización y diseño de dashboards. El programa incluye contenido adicional para quienes necesiten reforzar estas áreas.
Modalidad
Duración: 12 semanas.
Modo Híbrido: 6 clases presenciales y 6 clases en línea.
Duración de las clases: 4 horas.
Cuerpo académico
Docente Ricardo Zengin
Profesional con más de 30 años de experiencia en tecnología y negocios, con trayectoria en liderazgo empresarial y transformación digital. Ha ocupado cargos como CIO y CEO, fundado empresas del sector IT y colaborado con compañías globales. Su enfoque se centra en la innovación y la aplicación estratégica de la tecnología.
