💡 Curso en Fase de Propuesta Cloud & DevOps ¡Tu Voto Decide si se Abre!

Plataforma de Datos & MLOps en la Nube con Terraform, Databricks y Google Cloud (GCP)

Aprende a diseñar y gobernar Lakehouses en la nube y pipelines continuos de MLOps con Terraform, Databricks, Apache Spark y GCP.

PROGRESO DE INTERÉS DE LA COMUNIDAD:
6 de 45 votos requeridos (13%)
Faltan 39 interesados para el lanzamiento
Tecnologías Planificadas en este Programa:
CI/CD CI/CD Docker Docker GCP GCP Python Python Terraform Terraform

¿Por qué estamos proponiendo este curso?

Llevar modelos de Machine Learning a producción y gobernar lagos de datos empresariales requiere una infraestructura sólida, automatizada y reproducible como código.

### Ejes temáticos de la propuesta:
1. **Infraestructura como Código (IaC) con Terraform**: Aprovisionamiento declarativo de clústeres, redes VPC, buckets y políticas IAM en Google Cloud.
2. **Lakehouse Empresarial con Databricks**: Arquitectura Medallion (Bronze, Silver, Gold), Delta Lake y procesamiento distribuido con Apache Spark.
3. **Ciclo de Vida MLOps con MLflow**: Tracking de experimentos, registro de versiones de modelos, empaquetado y serving.
4. **CI/CD Automatizado para Datos**: Pipelines automatizados con GitHub Actions y pruebas de calidad de datos con Great Expectations.

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Participa en la Votación y Propón Contenidos

Tu opinión define los horarios oficiales y el temario definitivo. Regla: solo se admite 1 voto por IP/dispositivo. Al votar, recibirás acceso prioritario con beca especial de lanzamiento.

La cohorte se abrirá en la franja con mayor número de votos.
Te notificaremos exclusivamente el día de apertura de inscripciones con código de descuento.
Los instructores revisan todas las propuestas antes de diseñar el plan de estudios final.
🎯 Validación Comunitaria

Detalles de la Propuesta

Fecha Tentativa:
Febrero 2027
Duración Estimada:
12 semanas (90 hrs)
Nivel Requerido:
Intermedio a Avanzado
Estado:
Sondeo en curso
¿Cómo funciona la validación?
  1. Alcanzamos la meta de 45 interesados.
  2. Consolidamos las propuestas de temario más votadas.
  3. Definimos la franja horaria ganadora (Mañana, Tarde o Noche).
  4. Te enviamos a tu correo la invitación con beca antes del lanzamiento público.