CLOUD DATA ENGINEERING
CERTIFICACIÓN AVANZADA
ÁREA: NEGOCIOS DIGITALES
MODALIDAD: Virtual
ESTADO: Inscripción abierta
Charla informativa: 07/05/2026
INICIO: 26/05/2026
FINALIZACIÓN: 03/12/2026
La Escuela de Innovación del ITBA se unió a AWS Academy para capacitar profesionales en Cloud Computing.
En la actualidad, aunque el 70% de las empresas ya han iniciado su transición hacia la nube, se estima que solo el 5% de las cargas de trabajo globales están efectivamente migradas, dejando un 95% de infraestructura “On-Premise” pendiente de modernización.
Este desequilibrio entre la oferta de infraestructura y la capacidad de ejecución genera una oportunidad única para quienes dominen la arquitectura cloud, especialmente en un entorno que demanda cada vez más agilidad, innovación y una gestión eficiente de los costos operativos.
Este programa no solo valida conocimientos teóricos, sino que sumerge al profesional en el diseño de soluciones end-to-end utilizando Python, Machine Learning y arquitecturas distribuidas. Al alinearse con los estándares de certificaciones internacionales como AWS Solutions Architect y Developer Associate, el programa busca que el participante desarrolle las habilidades para implementar pipelines de datos y con principios de diseño de sistemas resilientes en entornos cloud, donde el uso de infraestructura bajo demanda es una práctica habitual.
El profesional que completa esta formación desarrolla un perfil híbrido que integra conocimientos de Software Engineering moderno con fundamentos de Ingeniería de Datos. Para las organizaciones, contar con este tipo de perfiles contribuye a la optimización de costos mediante modelos de pago por uso, la reducción del time-to-market en proyectos de analítica y la creación de arquitecturas de datos seguras y escalables.
OBJETIVOS DEL PROGRAMA
- Desarrollar habilidades técnicas enfocadas en el desarrollo de sistemas de datos con Python, Cloud Computing, fundamentos de Ingeniería de Datos y Machine Learning.
- Impulsar la innovación, la agilidad, la eficiencia en el manejo de los costos en el ámbito de Cloud.
- Construir soluciones de datos end-to-end sobre entornos Cloud (principalmente Amazon Web Services) desarrollando experiencia en las mejores prácticas para este tipo de sistemas y entornos.
OBJETIVOS DE FORMACIÓN
- Comprensión clara de los fundamentos de Cloud, Deep Learning y Python.
- Capacidad para implementar soluciones de las tecnologías mencionadas arriba en las distintas industrias.
- Habilidad para proponer soluciones innovadoras y disruptivas del mundo Cloud dentro de la empresa en donde trabaja el participante, teniendo en cuenta que lo que se busca con este programa es el ahorro de costos, la agilidad, la sustentabilidad y la excelencia operacional.
- Calificación para poder rendir las certificaciones en Cloud Solution Architect Associate y Cloud Developer Associate.
PERFIL DEL PARTICIPANTE
Personas que, independientemente de la industria en la que se desempeñen, tengan conocimientos, experiencia y que hayan trabajado en el ambiente tecnológico (base de datos, cómputo, almacenamiento, desarrollo, analítica, etc.).
No es necesario tener conocimientos profundos de los temas mencionados, pero sí es importante conocerlos.
METODOLOGÍA
El enfoque tendrá un fuerte componente práctico que les permitirá desempeñarse a un alto nivel en el área de datos de cualquier empresa.
Trabajaremos en varios casos prácticos y conociendo experiencias en primera persona a cargo de los profesores, quienes trabajan con los servicios que conoceremos en esta certificación.
Habrá materiales teóricos para consultar de forma asincrónica.
Las clases tendrán una instancia de consultas teóricas sobre los materiales del curso asignados para cada clase, y, en un segundo momento, se trabajarán casos prácticos.
CONOCIMIENTOS MÍNIMOS
Conocimientos, experiencia profesional en el ambiente tecnológico (manejo de base de datos, cómputo, almacenamiento, desarrollo, analítica, etc.). No es necesario tener conocimientos profundos de los temas mencionados, pero sí es importante conocerlos.
PLAN DE ESTUDIOS
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Módulo 1: Foundations y Cloud Architecture
Se trabajará sobre los temas que debe conocer el alumno antes de comenzar a explorar los temas centrales de la Certificación. Incluye introducción al lenguaje Python, sistema operativo Linux y bases de datos. La segunda parte del módulo, Cloud Architecture, enseña a los participantes los temas de arquitectura de soluciones que pueden enfrentarse en la ejecución de proyectos en empresas o de forma particular. Se verán los temas que son necesarios para rendir el examen de AWS Solutions Architect – Associate, incluyendo framework general, Compute, Storage, Networking, Databases, etc.
Introducción a la programación con Python
Introducción a Sistemas Operativos
Introducción a base de datos
Introducción a Infraestructura y Nube
Modelos de Adopción de tecnologías de Nube
Cómputo y Almacenamiento
Bases de datos
Redes
Cloud Economics & Support
Security
Containers
Scaling, Monitoring & Well Architected Framework
Arquitecturas desacopladas (Queues (SQS), Notificaciones (SNS), Workflows (SWF), Batch, Cachés (Memcached, Redis))
Arquitecturas Resilientes (ENI, EFA, Route53) / (observabilidad, API Gateways, Lambda)
Arquitecturas basadas en evento (Streams (Kinesis, Kafka)
Módulo 2: Machine Learning Engineering
En este módulo se verán conceptos y herramientas que son necesarias para el consumo, procesamiento y ordenamiento para lograr data warehouses y data lakes. Luego se continúa con la preparación de los datos y el posterior desarrollo de sistemas basados en Machine Learning utilizando los datos del pipeline anteriormente construido.
Cloud ML Engineering
- Arquitecturas modernas de datos sobre Amazon Web Services (batch y streaming).
- Pipeline de Data Engineering y Data Science sobre AWS.
- Desarrollo de un sistema de ML: training, cross validation, hyperparameter tuning, etc.
Proyecto Final
Los alumnos deberán desarrollar un proyecto que involucre construir una infraestructura sobre AWS y combinar los conocimientos adquiridos en los 3 cursos principales del programa.
Módulo 3: Data Engineering Applications
En este módulo los participantes aprenderán las herramientas del mercado actual para construir infraestructuras de datos. Impulsándose del lenguaje Python y de librerías y tecnologías para el manejo de grandes cantidades de datos. Comienza con un foco en técnicas modernas de Software engineering y conceptos de Data engineering, para después avanzar con casos prácticos con código y uso de la terminal.
- Desarrollo de aplicaciones: manejo de Visual Studio Code, manejo de dependencias, versionado de código, debugging, armado de paquetes.
- Testing
- Introducción a las librerías de datos Pandas, SqlAlchemy, psycopg, etc.
- Interacción con APIs y Bases de Datos.
- Scheduling básico de procesos con Apache Airflow y Docker.
- Intro a Apache Spark para implementación de pipelines distribuidos.
CUERPO DOCENTE
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Martín Jourdan
MODALIDAD
Q&A: 07/05 14hs.
Mail de bienvenida: martes 26 de mayo
Primera clase sincrónica: martes 2 de junio
Finalización: jueves 3 de diciembre
Días y horarios: martes y jueves de 18:30 a 20:30
Metodología de cursada: Virtual 100%
Frecuencia: 2 clases semanales de 2 horas
Duración: 21 semanas – 41 clases sincrónicas
Feriados: jueves 9 de julio (por ahora)
Receso invernal: 20 al 31 de julio
Receso entre módulos: 2 clases (2 semanas)
