CLOUD DATA ENGINEERING
ÁREA: TIC
MODALIDAD: Virtual
ESTADO: Iniciado
Charla informativa: –
INICIO: 16/04/2024
FINALIZACIÓN: 05/12/2024
La Escuela de Innovación del ITBA se unió a AWS Academy para capacitar profesionales en Cloud Computing.
Cloud brinda la posibilidad de disponer de recursos de Cómputo, Almacenamiento, Analítica, entre otros, bajo demanda. Por lo que Cloud les retira a las empresas la responsabilidad de comprar, aprovisionar y/o mantener hardware y que únicamente paguen por lo que consumen en la nube.
Si bien a nivel mundial la aceleración de Cloud es cada vez mayor, sólo el 5% de las cargas de trabajo están en la nube, el restante aún sigue On-Premise.
Esta certificación se propone presentar cada uno de los conceptos del mundo Cloud y profundizar principalmente en la nube de AWS que ocupa un Market Share del 33%.
Los profesionales que realicen el módulo Foundations y Cloud Architecture, podrán acceder al beneficio de un 50% de descuento en la certificación AWS.
El ITBA participa en AWS Academy, un programa de Amazon Web Services (AWS) que proporciona a las instituciones de educación superior un plan de estudios de cloud computing, desarrollado y mantenido por expertos en la materia de AWS.
En este marco, la Escuela de Innovación se encuentra acreditada por AWS Academy para capacitar a los profesionales en el área de cloud computing y ayudarlos a dominar la tecnología de AWS, con la posibilidad de inscribirse a las reconocidas Certificaciones AWS.
Objetivos y outcomes:
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.
Cumplir con los objetivos en lo que respecta a la sustentabilidad (Amazon tiene un acuerdo con Climate Pledge para el 2025 para utilizar 100% energía renovable y emitir 0 emisiones de carbono).
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.
Nuestro objetivo como cuerpo docente es que ustedes no solo se encuentren capacitados para desenvolverse profesionalmente en el área de tecnología de cualquier empresa independientemente la industria, sino que a su vez que puedan certificar en principio como AWS Solution Architect Associate y AWS Developer Associate.
El enfoque tendrá un fuerte componente práctico que les permitirá desempeñarse a un alto nivel en el área de datos de cualquier empresa.
Dirigido a:
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.
PLAN DE ESTUDIOS
Todos collapsables cerrados
Este accordion está para que todos los ítems permanezcan cerrados
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: Python Data Applications
En este módulo los participantes aprenderán y utilizarán Python para el desarrollo de aplicaciones de datos. Comienza con un foco en técnicas modernas de software engineering y data engineering. Luego, se formarán en conceptos y herramientas de Machine Learning para poder desarrollar modelos y estar preparados para desarrollar en el siguiente curso los data pipelines y sistemas de Machine Learning.
Introducción al desarrollo de aplicaciones de datos con Python
- 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 Numpy y Pandas.
- Interacción con APIs y Bases de Datos.
- Scheduling básico de procesos con Apache Airflow y Docker.
- Intro a Apache Spark para implementación de pipelines.
Machine Learning Aplicado con Python
- Introducción a la librería Scikit-Learn.
- Ejemplos de clasificación y regresión en conjunto con visualización con Matplotlib y Seaborn y utilizando pipelines de scikit.
- Participación en competencias de Kaggle.
- Forecasting de series de tiempo.
Módulo 3: 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.
CUERPO DOCENTE
Todos collapsables cerrados
Este accordion está para que todos los ítems permanezcan cerrados
Luis Lopez Baraldini
Se recibió como Ingeniero en sistemas de la facultad UADE. Actualmente se desempeña como ejecutivo comercial de la empresa Amazon Web Services (AWS) y como miembro ejecutivo de la empresa T-United. Trabajó como docente de grado y postgrado en la UCA e ITBA. Certificado como Solution Architect Associate y Developer Associate. Speaker en AWS.
Eduardo Spotti
Ing. Sistemas UTN
Fundador Crubyt
Embajador de DevOps Institute, Cloud Native Foundation
Lider de las comunidades OpenSource, Observabilidad, Kubernetes y Platform Engineer buenos aires
Speaker internacional de Ciberseguridad y Tecnologías Cloud Native
Arquitecto de Soluciones en Amazon Web Services, Certificado en AWS, Chaos Engineering, Kubernetes e Istio
Juan Pablo Barrirero
Federico Brufal
Todos collapsables cerrados
Este accordion está para que todos los ítems permanezcan cerrados
Axel Furlan
Axel es un apasionado profesional de datos con una amplia experiencia en el campo. Graduado de la Universidad Tecnológica Nacional como Ingeniero en Sistemas. Con casi 10 años en la industria, ha desarrollado habilidades como desarrollador, consultor y analista en el ámbito del software. Ha trabajado en roles de ingeniería de datos senior en empresas como Toptal y Distillery, utilizando nubes como Google Cloud, AWS y tecnologías como Python, Airflow, BigQuery, Terraform, entre otras. También se desempeñó como arquitecto de datos en Thirstie, una empresa neoyorquina, donde diseñó e implementó soluciones de datos desde cero para uso interno y para la plataforma presentada a los clientes. Además, le apasiona escribir contenido técnico en Medium y en otras plataformas de cursos online. Con una sólida formación académica y una amplia experiencia práctica, Axel se destaca como un experto en el campo de la ingeniería de datos y el análisis.
Tomás Iaquinta
Sr. Data Engineer en Distillerry
Lucas Contreras
Data Platform Engineer en Solvd, Inc.
Martín Jourdan
MODALIDAD
Modalidad: Virtual
Mail de bienvenida: martes 16 de abril
Primer sincrónico: martes 23 de abril
Duración: 18 semanas – 60 hs.
Fin de curso: jueves 5 de diciembre
Feriados: 20 de junio y 9 de julio
Cursada: martes y jueves de 18.30 a 20.00 hs
Titulación: Certificado Avanzado en Cloud Data Engineering
Será fundamentalmente práctico, donde los participantes deberán resolver desafíos de manera autónoma con soporte de los docentes.
Los profesionales que realicen el módulo Foundations y Cloud Architecture, podrán acceder al beneficio de un 50% de descuento en la certificación AWS.
El ITBA participa en AWS Academy, un programa de Amazon Web Services (AWS) que proporciona a las instituciones de educación superior un plan de estudios de cloud computing, desarrollado y mantenido por expertos en la materia de AWS.
En este marco, la Escuela de Innovación se encuentra acreditada por AWS Academy para capacitar a los profesionales en el área de cloud computing y ayudarlos a dominar la tecnología de AWS, con la posibilidad de inscribirse a las reconocidas Certificaciones AWS.
