Según Statista, para 2025 el volumen del mercado de big data crecerá hasta 175 zettabytes comparado con 41 en 2019 (). Para conseguir un trabajo en este campo, es necesario entender cómo trabajar con grandes datos almacenados en la nube. Cloud4Y ha preparado una lista de 12 cursos, tanto pagados como gratuitos, sobre ingeniería de datos que ampliarán tus conocimientos en este ámbito y pueden ser un buen punto de partida hacia las certificaciones en la nube.
Prólogo
¿Qué es un especialista en procesamiento de datos (data engineer)? Es una persona responsable de crear y mantener la arquitectura de datos en un proyecto de Data Science. Sus responsabilidades pueden incluir asegurar un flujo continuo de datos entre el servidor y la aplicación, integrar nuevo software para la gestión de datos, mejorar los procesos fundamentales de datos y crear pipelines de datos.
Hay una gran cantidad de tecnologías y herramientas que un data engineer debe dominar para trabajar con computación en la nube, almacenes de datos, ETL (extracción, transformación, carga), etc. Además, el número de habilidades requeridas sigue creciendo, por lo que el data engineer debe actualizar constantemente su bagaje de conocimientos. En nuestra lista hay cursos para principiantes y especialistas avanzados. Elige lo que te convenga.
1. Data Engineering Nanodegree Certification ()
Aprenderás a diseñar modelos de datos, crear almacenes de datos y lagos de datos, automatizar pipelines de datos y trabajar con conjuntos masivos de datos. Al final del programa, comprobarás tus nuevas habilidades completando un proyecto Capstone.
Duración: 5 meses, 5 horas a la semana
Lenguaje: inglés
Más abajo: $1695
Nivel: inicial
2. Become a Data Engineer Certification ()
Enseñan desde cero. Puedes desarrollarte paso a paso usando clases y proyectos prácticos para trabajar en tus habilidades. Al final de la formación, estarás listo para trabajar con ML y big data. Se recomienda conocer Python al menos a un nivel básico.
Duración: 8 meses, 10 horas a la semana
Lenguaje: inglés
Más abajo😕
Nivel: inicial
3. Become a Data Engineer: Mastering the Concepts ()
Desarrollarás habilidades de diseño de datos y habilidades de DevOps, aprenderás a crear aplicaciones para Big Data, construir pipelines de datos, procesar aplicaciones en tiempo real utilizando Hazelcast y bases de datos.
Duración: depende de ti
Lenguaje: inglés
Más abajo: el primer mes es gratis
Nivel: inicial
4. Cursos de Ingeniería de Datos ()
Aquí se presenta una serie de programas que te introducen al data engineering y te enseñan a desarrollar soluciones analíticas. Los cursos se dividen en categorías según el nivel de dificultad, para que puedas elegir uno acorde a tu nivel de experiencia. Durante el aprendizaje, aprenderás a utilizar Spark, Hadoop, Azure y gestionar datos corporativos.
Duración: depende de ti
Lenguaje: inglés
Más abajo: depende del curso elegido
Nivel: principiante, intermedio, avanzado
5. Data Engineer ()
Este curso es ideal si tienes experiencia en Python y deseas profundizar tus conocimientos para construir una carrera como especialista en procesamiento de datos. Aprenderás a construir tuberías de datos utilizando Python y pandas, cargar grandes conjuntos de datos en una base de datos Postgres después de la limpieza, transformación y verificación.
Duración: depende de ti
Lenguaje: inglés
Más abajo: depende de la forma de suscripción
Nivel: principiante, intermedio
6. Data Engineering with Google Cloud ()
Este curso te ayudará a adquirir las habilidades necesarias para construir una carrera en el ámbito del big data. Por ejemplo, trabajar con BigQuery, Spark. Obtendrás conocimientos útiles para prepararte para la certificación reconocida en la industria como Google Cloud Professional Data Engineer.
Duración: 4 meses
Lenguaje: inglés
Más abajo: actualmente gratis
Nivel: principiante, intermedio
7. Data Engineering, Big Data on Google Cloud Platform ()
Un curso interesante que proporciona conocimientos prácticos sobre los sistemas de procesamiento de datos en GCP. Durante las clases aprenderás a diseñar sistemas antes de comenzar el proceso de desarrollo. Además, también analizarás tanto datos estructurados como no estructurados, aplicarás escalado automático y usarás métodos de ML para extraer información.
Duración: 3 meses
Lenguaje: inglés
Más abajo: actualmente gratis
Nivel: principiante, intermedio
8. UC San Diego: Big Data Specialization ()
El curso se basa en el uso de infraestructura Hadoop y Spark y la aplicación de estos métodos de procesamiento de big data en el proceso de ML. Conocerás los fundamentos del uso de Hadoop con MapReduce, Spark, Pig y Hive. Aprenderás a construir modelos predictivos y utilizar análisis de grafos para modelar problemas. Cabe destacar que no se requiere experiencia en programación para este curso.
Duración: 8 meses a 10 horas por semana
Lenguaje: inglés
Más abajo: actualmente gratis
Nivel: inicial
9. Taming Big Data With Apache Spark and Python ()
Aprenderás a usar estructuras de flujo y marcos de datos en Spark3, obtendrás una visión de cómo utilizar el servicio Elastic MapReduce de Amazon para trabajar con tu clúster en Hadoop. Aprenderás a identificar problemas en el análisis de big data y comprenderás cómo las bibliotecas GraphX trabajan con el análisis de redes y cómo puedes usar MLlib.
Duración: depende de ti
Lenguaje: inglés
Más abajo: de 800 rublos a $149.99 (dependiendo de la suerte)
Nivel: principiante, intermedio
10. PG Program in Big Data Engineering ()
Este curso te dará una visión de cómo funciona Aadhaar, cómo Facebook personaliza el feed de noticias y cómo se puede utilizar la ingeniería de datos en general. Los temas clave incluirán el procesamiento de datos (incluido el procesamiento en tiempo real), MapReduce y análisis de big data.
Duración: 11 meses
Lenguaje: inglés
Más abajo: alrededor de $3000
Nivel: inicial
11. Profesión Data Scientist ()
Aprenderás a programar en Python, explorarás marcos para el aprendizaje de redes neuronales como Tensorflow y Keras. Dominarás bases de datos como MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 y aprenderás a trabajar con bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib.
Duración: 300 horas de estudio
Lenguaje: ruso
Más abajo: los primeros seis meses gratis, luego 3900 rublos al mes
Nivel: inicial
12. Data Engineer 7.0 ()
Esperas un estudio profundo de Kafka, HDFS, ClickHouse, Spark, Airflow, arquitecturas lambda y kappa. Aprenderás a conectar herramientas entre sí, formando pipelines y obteniendo soluciones base. Se requiere un conocimiento mínimo de Python 3 para el estudio.
Duración: 21 sesiones, 7 semanas
Lenguaje: ruso
Más abajo: de 60,000 a 120,000 rublos
Nivel: inicial
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Fuente: habr.com
