Curso / Presentación

Curso básico de Big Data: fortalece tu perfil en gestión, análisis y visualización de datos.

Este portal académico tiene carácter informativo y constituye una guía de referencia para el desarrollo del curso. En consecuencia, los contenidos, el cronograma y los materiales podrán ajustarse según la planificación académica, la modalidad de dictado y las condiciones del entorno de trabajo de los estudiantes.

¿Por qué iniciar tu camino en Big Data con nosotros?

En un ecosistema empresarial donde el Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad (las 4V) definen el éxito, los profesionales deben dominar no solo las herramientas, sino la lógica detrás de ellas.

Arquitectura Profesional: Aprenderás a organizar datos bajo el estándar de Arquitectura Medallion (capas Bronze, Silver y Gold), garantizando calidad y gobernanza.
Aprendizaje Híbrido: Combinamos sesiones síncronas para resolución de problemas reales con actividades asíncronas para fortalecer tu autonomía técnica.
Proyecto Final Reproducible: No solo obtendrás un certificado; terminarás el curso con un pipeline de datos funcional y documentado en tu portafolio profesional.

Enfoque del curso

Fundamentos con aplicación inmediata: cada concepto se lleva a una práctica guiada.
Arquitectura por capas: staging → core → datamart (visión introductoria).
Reproducibilidad: ejecución controlada, trazabilidad y documentación.
Herramientas modernas, con criterio: se aprende el “por qué” antes del “clic”.

Modalidad de trabajo

Clases síncronas (clases en vivo + explicación + demostración + práctica).
Actividades asíncronas (laboratorios, investigación, lecturas y pequeñas entregas semanales).
Soporte operativo por Slack, avisos oficiales por EDUCA y canales de comunicación del CIT.

Duración y carga horaria

8 semanas · 40 horas · sesiones (síncronas + asíncronas).
Distribución semanal: 2 clases síncronas por semana + 1 bloque asíncrono (según calendario del curso).

Metodología didáctica

Microbloques de teoría (conceptos esenciales).
Laboratorios orientados a objetivos (paso a paso).
Entregas incrementales (con retroalimentación).
Proyecto final integrador (repositorio + demo + documentación).

Proyecto final integrador: ¿Qué se construye?

Durante el curso se desarrollará un proyecto incremental que incluye:

Ingesta y carga inicial a PostgreSQL.
Transformaciones y modelado por capas.
Orquestación del pipeline con Airflow (DAG, tareas, logs).
Validaciones básicas de calidad de datos.
Salida orientada a consumo analítico (introducción a KPIs / Power BI).

Workshop: Presentación del proyecto final

Al finalizar el curso, se realizará un pequeño workshop durante la última semana, en el cual cada grupo de trabajo presentará su Proyecto Final Integrador. El objetivo de este espacio es que los estudiantes puedan compartir, demostrar y socializar el trabajo desarrollado a lo largo del curso, con el apoyo del profesor, promoviendo el aprendizaje colaborativo y la retroalimentación constructiva.

Durante el workshop, cada estudiante contará con un tiempo asignado para presentar:

Repositorio del proyecto (estructura, código, buenas prácticas).
Demo funcional de la solución implementada.
Documentación técnica (informe final, manual de usuario, guía de instalación, arquitectura o diagramas).

Este espacio permitirá no solo evaluar la calidad técnica y comunicacional de los proyectos, sino también fomentar un ambiente de intercambio de ideas, mostrar diferentes enfoques de solución y reforzar las competencias adquiridas durante el curso.

Alcance y límites

Este es un curso introductorio para principiantes que quieran adquirir nuevas habilidades en la gestión de grandes conjuntos de datos. Por lo tanto, el enfoque está en construir una base sólida de fundamentos y en la práctica aplicada mediante proyectos con datos reales.

Por ejemplo, no se cubren en profundidad los siguientes temas:

Administración avanzada de infraestructura.
Clústeres distribuidos complejos (Hadoop/Spark a gran escala).
Optimización avanzada de performance y tuning para entornos productivos.
Stack cloud (AWS, GCP, Azu u otros).

Ecosistema de Herramientas

Durante las 8 semanas, trabajaremos con las tecnologías líderes que componen un flujo de datos moderno y orientado para principiantes en el mundo de los datos:

Centro de Innovación TIC – UNA | Portal académico informativo

Docente: Ing. Richard D. Jiménez-R. | Facultad Politécnica – UNA, Campus San Lorenzo, Paraguay

El contenido, fechas y materiales pueden ajustarse según la planificación académica y necesidades del curso.