Tus datos ya no entran en una sola máquina
Los notebooks se te cuelgan, los procesos tardan horas y pandas quedó pequeño. Necesitas procesamiento distribuido (repartir el trabajo entre varias máquinas) y no sabes por dónde empezar.
Curso: Big Data con PySpark
Aprenderás a cargar, limpiar, transformar y aplicar machine learning sobre grandes volúmenes de datos con PySpark. Trabajarás sobre el ecosistema Databricks y el paradigma Lakehouse, con formatos de tabla abiertos como Delta Lake e Iceberg, procesamiento en tiempo real con Spark Streaming y MLflow para gestionar modelos: el cimiento de la ingeniería de datos en la era de la IA.
Los notebooks se te cuelgan, los procesos tardan horas y pandas quedó pequeño. Necesitas procesamiento distribuido (repartir el trabajo entre varias máquinas) y no sabes por dónde empezar.
Sabes que es una de las disciplinas más críticas y difíciles de automatizar en la era de la IA. Quieres dominar el stack que usan los equipos de datos en serio: Spark, Databricks, Delta Lake.
Lakehouse, lazy evaluation, streaming, ACID: te cruzas con estos términos en ofertas de trabajo y decisiones de arquitectura, y quieres entenderlos de verdad, practicando sobre la plataforma real.
Conoces el ecosistema Databricks dentro del paradigma Lakehouse (una arquitectura que une el data lake y el data warehouse en una misma plataforma), con Data Governance implementada con Unity Catalog y un recorrido práctico por la interfaz de Databricks Free Edition.
Profundizas en el funcionamiento interno de Apache Spark como motor de procesamiento distribuido: su arquitectura, el rol del driver y los executors, el DAG y la lazy evaluation (Spark planifica las transformaciones y las ejecuta recién cuando hace falta). Trabajas con RDDs, DataFrames y Datasets, optimizaciones como Catalyst y estrategias de particionado.
Analizas las limitaciones del data lake tradicional (falta de transacciones ACID, problemas de consistencia, esquemas difíciles de evolucionar) y estudias en detalle los formatos de tabla abiertos que las resuelven: Delta Lake y Apache Iceberg.
Distingues el procesamiento batch del procesamiento en tiempo real y entiendes cuándo usar cada enfoque. Trabajas con Spark Structured Streaming, ventanas temporales, manejo de datos tardíos e integración con herramientas como Kafka y almacenamiento en la nube.
Gestionas el ciclo de vida completo de modelos de machine learning con MLflow, en Databricks o en entornos locales: registras experimentos, versionas modelos y garantizas reproducibilidad, integrado con el stack habitual de los data scientists.
Te conectas con un docente para resolver tus dudas.
Avanzas cuando tienes el tiempo y las repites las veces que necesites.
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El contenido se actualiza a medida que cambian las herramientas del mercado. Te mantienes al día con especialistas en IA.
Preguntas y compartes con gente que está resolviendo los mismos problemas.
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Con Charly Molero
Taller práctico de 90 minutos: comparamos las formas de conectar WhatsApp con agentes de IA (API oficial de Meta, Twilio, Baileys, WAHA y más) y construimos en vivo un agente conversacional con Claude Code.
Ver encuentro →Con Sebastián Mesch Henriques
StreamCon Pablo Marinozi
Ver encuentro →
StreamCon Valentina Werle
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TallerCon Justina Navarro
Ver encuentro →
TallerCon Francis Felici
Ver encuentro →Este curso está incluido en Esencial y Pro. Básico incluye otros 7 cursos esenciales.
| Beneficio | Básico | Esencial | Pro |
|---|---|---|---|
| Catálogo de cursos | 7 cursos de Básico, 1 a la vez | Todo el catálogo, hasta 3 en paralelo | Todo el catálogo, hasta 3 en paralelo |
| Programas completos | — | ✓ | ✓ |
| Ingreso de consultas | Ilimitadas, respuesta async | Ilimitadas | Ilimitadas |
| Clases desde tus consultas | Se abordan en los encuentros en vivo, por stream | Se abordan en los Humai Live | Clases armadas para vos |
| Clases y talleres Humai Live | Solo por stream, sin sala en vivo | ✓ | ✓ |
| Streams públicos | ✓ | ✓ | ✓ |
| Certificados de curso / taller | 1 de curso por mes | 2 / 3 por ciclo | 3 / 3 por ciclo |
| Comunidad | ✓ | ✓ | ✓ |
| Profe designado | — | — | ✓ |
| LAB: llevá tu propio proyecto de IA a la práctica | — | — | ✓ |
Sin permanencia. Si cancelás, conservás el acceso hasta el final del período pagado.
Las clases son dinámicas y complementan los videos de manera efectiva. Han logrado encontrar una manera de enseñar de forma eficiente a distancia.
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…
FacundoCreo 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…
RodrigoProyectos reales desarrollados por estudiantes y docentes en Humai LAB.

Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Agustina Seminara

Ignacio
Cada curso tiene una instancia de evaluación asincrónica al finalizar la cursada. Lo rendís desde tu panel cuando estés listo, con el tiempo límite indicado antes de comenzar.
La cantidad de consignas y el formato varían según el curso. Pueden combinar preguntas de opción múltiple, respuestas escritas y respuestas en video. Para las consignas de video necesitás cámara y micrófono.
Tenés un intento por examen de curso, incluido Python. El intento comienza al iniciar el examen, no al abrir la pantalla de instrucciones. Si volvés a abrir un examen que sigue en curso, continuás el mismo intento: el cronómetro no se pausa ni se reinicia. Una vez entregado, cancelado o registrado como vencido, no se habilita automáticamente otro intento. Al agotarse el tiempo, la plataforma intenta entregar las respuestas guardadas para su corrección; si falla la conexión, volvé a abrir el examen para completar la entrega.
El cupo por ciclo de tu plan es un límite separado: indica cuántos exámenes de certificación podés iniciar en ese ciclo. Se consume al comenzar, aunque luego no apruebes; renovar el cupo no habilita un segundo intento del mismo examen.
Si desaprobás: Esencial y Pro incluyen el circuito de recuperatorios orales en las mesas de marzo, julio y diciembre; Básico no lo incluye. No es un segundo intento automático en la plataforma. Para solicitar un recuperatorio o informar un problema técnico, enviá una solicitud desde el panel. Algunos exámenes de práctica o talleres tienen una configuración distinta de intentos; no cambia la regla de los exámenes de curso.
Al aprobar, se te emite el certificado del curso, entre 2 y 7 días después de rendir.
Ofrecemos dos rutas de aprendizaje:
Ruta Técnica (Data/Dev):
Ruta IA para Profesionales:
Cada carrera tiene cursos troncales obligatorios y cursos optativos para personalizar tu formación.