Manejas Python y SQL pero nunca trabajaste en la nube
Todo tu trabajo con datos vive en tu máquina o en un servidor local. Quieres dar el salto a la nube y no sabes por dónde empezar con GCP.
Curso: Ingeniería de Datos con GCP
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Te sumergirás en la ingeniería de datos con Google Cloud Platform: aprenderás a diseñar y optimizar soluciones de datos con herramientas como BigQuery, Airflow y FastAPI, a crear pipelines efectivos y visualizar resultados con Data Studio, y a integrar servicios de IA con Vertex en proyectos reales.
Todo tu trabajo con datos vive en tu máquina o en un servidor local. Quieres dar el salto a la nube y no sabes por dónde empezar con GCP.
Cada vez más empresas mueven sus datos a plataformas como Google Cloud. Quieres entender BigQuery, Airflow y los servicios que ya aparecen en las búsquedas laborales.
Ya trabajas con datos y buscas especializarte. Quieres armar pipelines, publicar APIs e integrar IA en una plataforma real, con un certificado que lo respalde.
Entiendes los fundamentos del cloud computing y sus proveedores: modelo de costos, niveles de responsabilidad, acuerdos de nivel de servicio y riesgos como el punto simple de fallas. Creas tu cuenta y tus proyectos, y manejas permisos con IAM (el sistema de roles y accesos de Google Cloud) desde la consola de GCP.
Repasas el modelo relacional y SQL (SELECT, ORDER BY, DISTINCT, WHERE y operadores), y trabajas con BigQuery, la base de datos columnar de Google (guarda los datos por columna, lo que acelera las consultas analíticas sobre volúmenes grandes). Aplicas buenas prácticas y políticas de costos, y conectas con Cloud Storage y el SDK.
Entrenas modelos con Vertex AI, la plataforma de IA de Google: datasets, AutoML, modelos custom y tuning de hiperparámetros (el ajuste fino de la configuración del entrenamiento). Visualizas resultados en Data Studio con distintos tipos de gráficos, controles y filtros.
Construyes tu primera API funcional con FastAPI, la versionas y la publicas en GitHub, y la despliegas en App Engine analizando los costos de tenerla en producción.
Instalas y configuras Airflow, el orquestador más usado para pipelines de datos, y armas DAGs (grafos de tareas que definen qué se ejecuta y en qué orden) con distintos tipos de workers.
Validas todo lo aprendido en el curso con el examen que habilita tu certificación.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
Proyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Agustina Seminara

Ignacio
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