13 octubre
Cursada
Martes y jueves 19 a 21
9 cuotas sin interés
$105.083
Total $945.750
$1.455.000
-35%
Un pago por transferencia
$737.685
Ahorrás $208.065
Formate como Data Engineer con Python, SQL Server, Azure Data Factory y Databricks. Implementá pipelines de datos.
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Para que un analista, un modelo o una aplicación puedan usar datos, alguien tiene que hacer que lleguen limpios, ordenados, disponibles y en el momento correcto. Esta diplomatura recorre esa capa completa: bases de datos, Python, procesos ETL/ELT, arquitectura de datos y orquestación en la nube con Azure y Databricks.
La base del rol: entender cómo se modela, almacena y consulta información antes de intentar moverla.
Python pasa de ser un lenguaje a convertirse en una herramienta para automatizar procesos y transformar información.
Donde las piezas se convierten en un sistema: ingerir datos, transformarlos, moverlos y dejarlos disponibles de forma repetible y escalable.
Esta Diplomatura Oficial certifica con la Universidad Nacional de Córdoba y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.
No son videos que mirás solo. Cada semana tenés clase en vivo, con cupo reducido. Una experiencia centrada en el estudiante.
Deslizá para ver los 5 pasos
El docente explica y resuelve casos delante tuyo, y preguntás en el momento. Cohortes de 25 personas en promedio: tu docente sabe tu nombre.
Se sube la grabación de cada clase junto al material teórico y práctico. Queda todo a disposición para que repases.
Presentás tareas, te corrigen y te dicen cómo mejorar. Los docentes son expertos de la industria.
Terminás el cursado con un trabajo que queda en tu portfolio y demuestra lo que aprendiste.
Al aprobar el integrador, la UNC y la FCEFyN firman tu diploma.
Cursada
Martes y jueves 19 a 21
9 cuotas sin interés
$105.083
Total $945.750
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Cuotas sin interés con tarjeta de crédito.
+12.000 graduados ya nos eligieron.
Continué fortaleciendo conocimientos en SQL, Power BI y visualización de datos, aplicándolos en proyectos personales orientados a Compliance, Prevención de Lavado de Activos (AML), Governance y Riesgo Operacional, publicados en GitHub.
El mes pasado terminé el primero de tres módulos, Arquitectura y Estructuras, donde desarrollé la documentación técnica y municipal completa de una vivienda unifamiliar.
Fueron 250 horas de aprendizaje, desafíos y mucho esfuerzo que hoy se traducen en este logro. Este fue mi punto de partida para adentrarme en el mundo de la Ciencia de Datos, un camino que me apasiona y que seguiré explorando.
Tras dos años de experiencia en la oficina técnica de una obra, comprobé que hay muchos aspectos clave que no se enseñan en el ámbito académico. Por eso decidí cursar una Diplomatura en Revit y Metodología BIM.
Un certificado es importante pero todavía más importante es poder aplicar ese conocimiento para resolver problemas reales de negocio. Desarrollé proyectos aplicando Power BI junto con SQL y Python: segmentación de clientes, análisis financiero y modelos de predicción de churn.
Fueron más de 150 horas donde profundicé en análisis de datos, herramientas y toma de decisiones basada en información. Más allá del contenido técnico, me llevo una forma más estructurada de pensar y resolver problemas.
Durante estos meses de aprendizaje, logré dar el salto de los conceptos teóricos a la práctica. Este logro no es el final, sino el inicio de una nueva etapa: estoy lista para automatizar flujos complejos y seguir aportando valor a la calidad del software.
Profundicé en todo el flujo de trabajo analítico, desde la preparación y transformación de datos hasta la generación de insights accionables. Hoy me llevo herramientas que me permiten convertir datos en información estratégica, con foco en generar impacto real en el negocio.
Aprendimos a modelar tanto elementos de arquitectura como de estructura, a crear familias paramétricas y tablas de planificación, y a trabajar en simultáneo entre las distintas disciplinas.
Cada etapa fue sumando herramientas concretas que hoy integran mi perfil como Ingeniero Químico, dándome una mirada analítica para acompañar decisiones en contextos industriales y empresariales.
Pude profundizar en planificación, gestión de tiempos, alcance, riesgos, stakeholders y metodologías de trabajo, conocimientos que complementan mi formación como arquitecta y que podré aplicar directamente en la gestión integral de proyectos y ejecución de obra.
Este recorrido no solo implicó aprender a utilizar herramientas técnicas como Power BI y SQL, sino también comprender cómo transformar datos en información útil para generar conocimiento y aportar a la toma de decisiones.
Llego a este cierre con un trabajo final que significó mucho: un Estudio de Impacto Ambiental real, aplicado al crecimiento productivo sostenible, con normativa, matriz de impacto y un plan de gestión completo.
Una formación que me dio herramientas concretas —DAX, Power Query, SQL, modelado, visualización— y que aporta muchísimo a mi formación. La salud y los datos son dos mundos que cada vez se cruzan más, y quiero estar preparado para ese cruce.
Data Engineering es la disciplina que diseña y opera la infraestructura que hace que los datos lleguen disponibles, ordenados y confiables para analítica, productos y toma de decisiones.
Un Data Engineer construye y mantiene pipelines, automatiza procesos de ingesta y transformación, modela datos y aplica controles de calidad, trazabilidad y escalabilidad.
Data Engineering construye la capa que recolecta, transforma y disponibiliza los datos. Data Analytics usa esos datos para analizar lo que pasó, detectar patrones y comunicar hallazgos. Data Science avanza hacia modelos estadísticos y de Machine Learning para explicar o predecir comportamientos.
Son perfiles complementarios: el Data Engineer hace posible que analistas y científicos de datos trabajen sobre información consistente.
No. La diplomatura no requiere conocimientos previos: arranca con un módulo de Bases de Datos con SQL Server y otro de Python desde los fundamentos, antes del bloque de Data Engineering.
Si ya tenés base de programación, vas a avanzar más rápido en los primeros módulos.
SQL Server, Python, PySpark y Spark SQL, Azure Data Factory y Databricks. También se trabajan Delta Tables, Data Lake, Azure Blob Storage, Azure Synapse Analytics y modelado dimensional.
ETL significa extraer, transformar y cargar datos; ELT extrae y carga primero, y transforma dentro de la plataforma de destino.
Son los dos patrones centrales para construir pipelines: definen cómo la información viaja desde sus fuentes hasta donde se usa. La diplomatura trabaja ambos.
Sí. El programa incorpora Data Lake, arquitecturas tipo Lakehouse y enfoque Medallion para organizar los datos por capas y mejorar calidad, trazabilidad y mantenimiento de los procesos.
Se aplican en la práctica con Azure Data Factory, Databricks y Delta Tables.
Sí. La diplomatura cierra con un trabajo integrador en el que aplicás modelado, transformación, pipelines y herramientas de Data Engineering sobre un caso práctico.
Durante la cursada presentás tareas con devolución docente, y el trabajo final queda en tu portfolio.
No. Al aprobar recibís la certificación universitaria oficial de la Universidad Nacional de Córdoba y la FCEFyN.
Las certificaciones de Microsoft y Databricks se rinden aparte, con los exámenes de cada proveedor.
Es 100% online en vivo + campus, con 24 clases sincrónicas repartidas entre Bases de Datos, Python y Data Engineering.
Las clases quedan grabadas y se habilitan 24 hs después, junto con el material de estudio.
Al aprobar la diplomatura obtenés una certificación universitaria oficial de la Universidad Nacional de Córdoba y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Además, cada módulo aprobado entrega su propio certificado.
El diploma cuenta con número de resolución, carga horaria, créditos universitarios y un código QR que permite verificar la certificación online.
Principalmente a posiciones de Data Engineer Jr / Trainee. También sirve para que profesionales de BI, analítica o desarrollo se especialicen en ingeniería de datos.
Al terminar vas a poder trabajar con pipelines, bases de datos, automatización y arquitecturas de datos en la nube.
Confían en nosotrosempresas ya capacitaron a sus equipos con ICARO
