Hay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Ingeniería De Datos y a obtener tu certificado de Ingeniería De Datos.
En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Ingeniería De Datos que están disponibles en línea ahora mismo.
Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.
A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.
10 Mejores Cursos De Ingeniería De Datos en Línea
“Aprenda habilidades clave de ingeniería de datos como SQL, Python y PySpark con toneladas de tareas prácticas y ejercicios usando laboratorios.”
En el momento de escribir este artículo más de 40151+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1297+ comentarios.
Contenido del curso
“Introducción sobre el curso Primeros pasos con ITVersity Labs for Data Engineering Essentials en Udemy Setup Environment para aprender Python, SQL, Hadoop, Spark usando Docker en Windows 11 Setup Environment para aprender Python, SQL, Hadoop, Spark usando Docker en Windows 10 Setup Environment para aprenda Python, SQL, Hadoop y Spark con Docker en Mac Configuración del entorno para aprender Python, SQL y Spark con AWS Cloud9 Conceptos de redes para principiantes: direcciones IP y números de puerto Fundamentos de la base de datos: introducción Fundamentos de la base de datos: operaciones de la base de datos Fundamentos de la base de datos: Escritura de consultas SQL básicas Fundamentos de la base de datos: creación de tablas e índices Fundamentos de la base de datos: particionamiento de tablas e índices Fundamentos de la base de datos: funciones predefinidas Fundamentos de la base de datos: escritura de consultas SQL avanzadas Fundamentos de la programación con Python: realizar operaciones de bases de datos Fundamentos de la programación con Python: introducción a Python Fundamentos de la programación con Python – Programa básico ing Construcciones Fundamentos de la programación con Python: funciones predefinidas Fundamentos de la programación con Python: funciones definidas por el usuario Fundamentos de la programación con Python: descripción general de las colecciones: enumerar y configurar Fundamentos de la programación con Python: descripción general de las colecciones: dict y tupla Fundamentos de la programación con Python: desarrollo de las API de Map Reduce Fundamentos de la programación con Python: comprensión de las bibliotecas de Map Reduce Fundamentos de la programación con Python: conceptos básicos de File IO con Python Fundamentos de la programación con Python: archivos delimitados y colecciones usando Python – Programación de bases de datos – Fundamentos de programación de operaciones CRUD usando Python – Programación de bases de datos – Fundamentos de programación de operaciones por lotes usando Python – Procesamiento de datos JSON Fundamentos de programación usando Python – Procesamiento de cargas útiles REST Comprensión ding Python Virtual Environments Descripción general de Pycharm para el desarrollo de aplicaciones de Python Data Copier: Introducción Data Copier: Lectura de datos con Pandas Data Copier: Programación de bases de datos con Pandas Data Copier: Carga de datos de archivos a tablas Data Copier: Modularización de la aplicación Data Copier: Dockerizing the copiadora de datos de la aplicación: uso de la copiadora de datos de imagen de Docker personalizada: implementación y validación de la aplicación en un servidor remoto Validación de Hadoop de ITVersity y Spark Cluster (para clientes de laboratorio de ITVersity) Configuración de Hadoop de nodo único y Spark Cluster o laboratorio con Docker Introducción al ecosistema de Hadoop: descripción general de HDFS Ingeniería de datos con Spark SQL: introducción Ingeniería de datos con Spark SQL: transformaciones básicas Ingeniería de datos con Spark SQL: administración de tablas: DDL básico y DML Ingeniería de datos con Spark SQL: administración de tablas: DML y particionamiento Ingeniería de datos con Spark SQL: descripción general de Spark Ingeniería de datos de funciones SQL con Spark SQL: diversión con ventanas cciones Apache Spark con Python: descripción general del procesamiento de datos Apache Spark con Python: procesamiento de datos de columna Apache Spark con Python: transformaciones básicas Apache Spark con Python: unión de conjuntos de datos Apache Spark con Python: Spark Metastore Introducción a datos semiestructurados con Spark Proceso semiestructurado Datos con API de marco de datos de Spark Apache Spark: ciclo de vida de desarrollo con Python Ciclo de vida de ejecución de aplicaciones de Spark y configuración de interfaz de usuario de Spark Proxy SSH para acceder a los registros de aplicaciones de Spark Modos de implementación de aplicaciones de Spark”
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“Interacción práctica de datos usando: ETL, Web Scraping, Big Data, SQL, Power BI”
En el momento de escribir este artículo más de 24966+ personas han realizado este curso y han dejado más de 267+ comentarios.
Contenido del curso
“Configuración del entorno ETL (Extraer, Transformar, Cargar) Implementación del proceso ETL con SSIS Interacción de datos con SQL (Transact-SQL) Web Scraping Instalación del software requerido para Web Scraping Web Scraping con Python y Beautiful Soup Web Scraping con Python y Scrapy Introducción a Big Data Data Interacción con Power BI Conexión a datos web con Power BI Conexión y transformación de datos de base de datos con Power BI Modelado de datos con Power BI”
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“Cree canalizaciones de ingeniería de datos utilizando los servicios de análisis de datos de AWS, como Glue, EMR, Athena, Kinesis, Lambda, etc.”
En el momento de escribir este artículo más de 7995+ personas han realizado este curso y han dejado más de 661+ comentarios.
Contenido del curso
“Introducción al curso Configuración del entorno de desarrollo local para AWS en Windows 10 o Windows 11 Configuración del entorno de desarrollo local para AWS en Mac Configuración del entorno para la práctica con Cloud9 AWS Primeros pasos con s3, IAM y CLI Storage: inmersión profunda en AWS Simple Storage Service, también conocido como s3 Seguridad de AWS con IAM – Administración de usuarios, roles y políticas de AWS con la infraestructura de IAM de AWS – Primeros pasos con AWS Elastic Cloud Compute, también conocida como infraestructura EC2 – Ingestión avanzada de datos de AWS EC2 con funciones Lambda Descripción general de la configuración de componentes de Glue Servidor Spark History para trabajos de Glue Profundización en Catálogo de Glue Exploración de las API de trabajos de Glue Marcadores de trabajos de Glue Introducción a AWS EMR Ciclo de vida de desarrollo para Pyspark Implementación de aplicaciones Spark con AWS EMR Streaming Pipeline con Kinesis Consumo de datos de s3 con boto3 Relleno de datos de GitHub en Dynamodb Descripción general de Amazon Athena Amazon Athena con AWS CLI Amazon Athena utilizando Python boto3 Primeros pasos con Amazon Redshift Copiar datos fr om s3 en Redshift Tables Desarrolle aplicaciones usando Redshift Cluster Redshift Tables con Distkeys y Sortkeys Redshift Federated Queries and Spectrum”
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“Cree canalizaciones de ingeniería de datos utilizando las funciones principales de Databricks, como Spark, Delta Lake, cloudFiles, etc.”
En el momento de escribir este artículo más de 6452+ personas han realizado este curso y han dejado más de 446+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción a la ingeniería de datos mediante Databricks Primeros pasos con Databricks en Azure Azure Essentials para Databricks: CLI de Azure Monte ADLS en Azure Databricks para acceder a archivos de Azure Blob Storage Primeros pasos con Databricks en AWS AWS Essentials para Databricks: configuración del entorno de desarrollo local en Windows AWS Essentials for Databricks: configuración del entorno de desarrollo local en Mac AWS Essentials for Databricks: descripción general de las soluciones de almacenamiento de AWS AWS Essentials for Databricks: descripción general de las funciones de AWS s3 e IAM para Databricks AWS Essentials for Databricks: integración de AWS s3 y Glue Catalog Configuración del entorno de desarrollo local para Ladrillos de datos con CLI de ladrillos de datos Ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones de Spark Trabajos y clústeres de los ladrillos de datos Implementación y ejecución de aplicaciones de Spark en los ladrillos de datos Implementación de trabajos de Spark con notebooks Profundización en Delta Lake mediante marcos de datos de Spark en Databricks Inmersión en profundidad en Delta Lake mediante Spark SQL en Databricks Acceder a la terminal de clúster de Databricks vi a Web y SSH Instalación de software en clústeres de Databricks mediante scripts de inicio Resumen rápido de Spark Structured Streaming Cargas incrementales mediante Spark Structured Streaming en Databricks Cargas incrementales mediante AutoLoader Archivos en la nube en Databricks Descripción general de Databricks SQL Clusters
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Aprenda Azure Data Factory mediante la creación de un marco de ingestión basado en metadatos como estándar de la industria
En el momento de escribir este artículo más de 4080+ personas han realizado este curso y han dejado más de 441+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción: Cree su primera Ingestión controlada por metadatos de Azure Data Pipeline Ingestión controlada por eventos
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“Procesamiento por lotes de extremo a extremo, orquestación de datos y análisis de transmisión en tiempo real en GCP”
En el momento de escribir este artículo más de 3527+ personas han realizado este curso y han dejado más de 406+ comentarios.
Contenido del curso
“Introducción y descripción general Procesamiento por lotes y ETL con BigQuery, Spark y Airflow / Ingestión de datos por lotes de Google Composer con Apache Sqoop y Apache Airflow / Google Composer Kafka Crash Course Real-Time Streaming and Analytics con Spark Structured Streaming con Kafka Real-Time Streaming con archivos de streaming como fuente de datos con la actualización de datos del sensor IOT – BigQuery/CLoudSql – Consultas federadas”
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“Introducción práctica a los servicios de datos de Azure. Aprenda Data Factory, Synapse Analytics, SQL Database y más”
En el momento de escribir este artículo más de 1346+ personas han realizado este curso y han dejado más de 138+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción: comprensión de los conceptos básicos de datos Azure SQL: introducción Azure Blob Storage: introducción Azure Data Factory: sección de práctica de conceptos básicos: crear una canalización de ETL con Azure Data Factory Azure Synapse Analytics: grupo de SQL sin servidor Azure Synapse Analytics: grupo de Apache Spark sin servidor Azure Synapse Analytics – Grupo SQL dedicado
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Un curso integral de ingeniería de datos sobre la creación de canalizaciones de transmisión mediante Kafka y Spark Structured Streaming
En el momento de escribir este artículo más de 971+ personas han realizado este curso y han dejado más de 56+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción Introducción a la ingestión de datos de Kafka con Kafka Connect Descripción general de Spark Structured Streaming Integración de Kafka y Spark Structured Streaming Cargas incrementales con Spark Structured Streaming Configuración del entorno con AWS Cloud9 Configuración del entorno: descripción general de GCP y aprovisionamiento Configuración de VM de Ubuntu Configuración de clúster de Hadoop de nodo único Configuración de Hive y Spark Clúster de Kafka de nodo único
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Aprenda las habilidades para convertirse en un científico de datos [Ciencia de datos de la A a la Z]
En el momento de escribir este artículo más de 351+ personas han realizado este curso y han dejado más de 44+ comentarios.
Contenido del curso
Configuración de Python Teoría de Python Diseño de software Tutoriales de Python Configuración del entorno para el aprendizaje automático Comprensión de datos con estadísticas y preprocesamiento de datos Visualización de datos con Python Redes neuronales artificiales [Sesiones completas] Clasificador Naive Bayes con Python [Conferencia y demostración] Regresión lineal Regresión logística Introducción a la agrupación [K – Agrupación de medios] Lectura adicional
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ETL y BI en la nube de AWS
En el momento de escribir este artículo más de 204+ personas han realizado este curso y han dejado más de 47+ comentarios.
Contenido del curso
Introducción Servicios de ingeniería de datos Demostraciones en vivo
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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Ingeniería De Datos
¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Ingeniería De Datos?
La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Ingeniería De Datos?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.
Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Ingeniería De Datos? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Ingeniería De Datos? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Ingeniería De Datos.
¿Es fácil o difícil aprender Ingeniería De Datos?
Aprender Ingeniería De Datos no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Ingeniería De Datos en poco tiempo!
¿Cómo puedo aprender Ingeniería De Datos rápidamente?
La forma más rápida de aprender Ingeniería De Datos es adquirir primero este curso de Ingeniería De Datos y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.
¿Dónde puedo aprender Ingeniería De Datos?
Si quieres descubrir y aprender Ingeniería De Datos, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Ingeniería De Datos. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Ingeniería De Datos en poco tiempo