</> ACADEMIA DE CÓDIGO Cohorte Limitada
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Python Profesional & Data Engineering

Aprende Python orientado a ingeniería: APIs asíncronas con FastAPI, procesamiento de grandes volúmenes de datos, pipelines ETL y contenedores.

⏱ Duración
12 Semanas (90 hrs)
⏰ Horario en Vivo
Lun y Mié: 7:00 PM - 9:30 PM (GMT-6)
🚀 Modalidad
Clases Online en Vivo
📅 Inicio
10 de Noviembre, 2026
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Todo lo que Incluye tu Matrícula

Diseñado para acelerar tu transición profesional con máxima práctica y acompañamiento.

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Mentorías técnicas 1 a 1 semanales con ingenieros seniors en activo
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Cuentas Cloud Sandbox oficiales (AWS / GCP) incluidas durante toda la cursada
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Desarrollo de proyecto empresarial para portafolio listo para ser evaluado por reclutadores
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Simulación de entrevistas técnicas para empresas internacionales de tecnología
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Acceso de por vida a la comunidad privada y red de graduados en Discord
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Garantía total de reembolso de 14 días sin preguntas
TECNOLOGÍAS DE NIVEL ENTERPRISE

Herramientas que Dominarás

Docker Docker FastAPI FastAPI Pandas Pandas PostgreSQL PostgreSQL Python Python
ENFOQUE FORMATIVO

Sobre este Programa

Python para el Mundo Real

Aprende las mejores prácticas de desarrollo en Python moderno (3.12+): tipado estático, programación asíncrona, construcción de microservicios REST con FastAPI y pipelines de datos eficientes.

CURRÍCULUM PRÁCTICO

Plan de Estudios Paso a Paso

Haz clic en cada módulo para desplegar
Módulo 1: FastAPI y Desarrollo Asíncrono de Alto Desempeño ▾
• Programación asíncrona con asyncio, event loops y corrutinas • Validación de datos tipada con Pydantic v2 y OpenAPI automático • Inyección de dependencias, middlewares y seguridad OAuth2 • Proyecto: API RESTful asíncrona de streaming de datos financieros
Módulo 2: Ingesta de Datos y Pipelines ETL con Apache Airflow ▾
• Orquestación de flujos de trabajo basados en DAGs • Operadores personalizados, hooks, sensors y control de fallas • Extracción automatizada desde múltiples fuentes heterogéneas • Proyecto: Pipeline automatizado de recolección de datos y carga en Data Warehouse
Módulo 3: Procesamiento Distribuido con Apache Spark & Databricks ▾
• DataFrames, transformaciones lazy, shuffles y optimizador Catalyst • Limpieza, agregación y filtrado sobre terabytes de datos estructurados • Particionamiento eficiente y optimización de memoria en cluster • Proyecto: Transformación analítica masiva sobre logs de eventos
Módulo 4: Almacenamiento en Data Lakehouse y Consultas con DuckDB ▾
• Formatos columnares abiertos: Apache Parquet y Delta Lake • Consultas analíticas ultrarrápidas con DuckDB • Proyecto Final: Plataforma end-to-end de analítica de datos en tiempo real
EQUIPO DOCENTE

Aprende con Mentores Seniors

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Elena Torres

Elena Torres

Principal AI & Data Engineer

Pionera en despliegues productivos de agentes LLM, vector databases y pipelines de datos con Apache Spark y Python.

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Inversión del Programa:
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