CLOUD ARCHITECTURE

En la actualidad, las empresas que realizan sistemas de Machine Learning dedican entre el 80 y 90% del tiempo total del proyecto a la preparación de los datos, automatización de los procesos, salida productiva, monitoreo de la solución y evolución de la misma para lograr una implementación exitosa.

Si bien el conocimiento de Machine Learning y estadística es crucial, la mayoría de los skills involucrados en este proceso son específicos y se asemejan mucho a cómo se administra un proceso aunque con un sesgo específico al mundo de los datos.

A medida que crece la demanda en las empresas por soluciones que involucren analítica avanzada, optimización, Machine Learning y Cloud Computing, cada vez toma más relevancia el perfil de Data Engineer y Data Architect.

Objetivos y outcomes:

Formar perfiles en habilidades técnicas enfocadas en el desarrollo de sistemas de datos con Python, Cloud Computing, fundamentos de Ingeniería de Datos y Machine Learning. El enfoque tendrá un fuerte componente práctico que les permita desempeñarse a un alto nivel en el área de datos de cualquier empresa.

Debido a la demanda de infraestructura y agilidad que implican este tipo de sistemas resulta vital implementar los mismos sobre ambientes de Cloud Computing.

El alumno deberá ser capaz de 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.

Dirigido a:

Profesionales con experiencia en programación que quieran desempeñarse en el mundo de los datos, especialmente en los procesos de Arquitectura Cloud y construcción de procesos que involucren datos, más conocidos como “data pipelines,” y sistemas de Machine Learning.

Requisitos:
– Nivel básico de programación.
– Haber puesto a funcionar su código en algún lugar que no sea la computadora personal.
– Haber entrado a algún servidor externo en algún momento.