Preparación para el examen profesional de ingeniero de datos
Modalidad:
En línea, en persona
En Matza Education, cada curso de formación está diseñado para ofrecer conocimientos prácticos y relevantes, conectando teoría y aplicación en escenarios reales. Nuestro objetivo es preparar a los profesionales para los retos del mercado, reforzando las competencias técnicas y estratégicas en diferentes áreas de la tecnología y la gestión.
Al participar en uno de nuestros programas, tendrá acceso a contenidos actualizados, formadores experimentados y una metodología orientada a los resultados. Independientemente del formato -presencial u online-, nuestro objetivo es crear una experiencia de aprendizaje dinámica, accesible y de gran impacto.
Más que un curso, cada programa de formación es una oportunidad de desarrollo profesional y personal, que le ayudará a obtener certificaciones, ampliar sus conocimientos y destacar en un mercado cada vez más competitivo.
Importante: debe confirmar el correo electrónico que recibió tras inscribirse para validar su participación.
Tras completar este curso, los participantes serán capaces de:
- Describir el ecosistema de datos y servicios en la nube relacionados con Google Cloud.
- Diseñe e implemente canalizaciones de datos eficientes en la nube.
- Ingesta, procesamiento y almacenamiento de datos mediante servicios gestionados de Google Cloud.
- Creación de modelos de datos escalables para análisis y aprendizaje automático.
- Garantizar la seguridad, integridad y gobernanza de los datos.
- Optimización del rendimiento y el coste de las soluciones de datos en la nube.
El objetivo de este curso es ayudar a las personas cualificadas a desarrollar la confianza necesaria para presentarse al examen profesional de ingeniero de datos y ayudar a las que aún no lo están a elaborar un plan de preparación.
En este curso, los participantes aprenderán lo siguiente:
- Posicionamiento de la certificación Ingeniero de Datos Profesional
- Información, consejos y asesoramiento para realizar el examen
- Revisión de ejemplos de casos prácticos
- Revisión de cada sección del examen cubriendo los conceptos a un nivel suficiente para generar confianza en los conocimientos del candidato e indicar las lagunas de habilidades y otras áreas de estudio si se desconocen.
- Recursos de aprendizaje adecuados para cada candidato
Para sacar el máximo partido de este curso, los participantes deben cumplir los siguientes criterios:
- Familiaridad con Google Cloud Platform al nivel del curso Data Engineering on Google Cloud Platform (requisito sugerido, no obligatorio).
1 día - 08 horas - En directo en línea
Módulo 1: Comprender la certificación Ingeniero de Datos Profesional
Establecer una comprensión general del examen de certificación y eliminar cualquier confusión o malentendido sobre el proceso y la naturaleza del propio examen.
Temas tratados:
- Posicionar la certificación de Ingeniero Profesional de Datos entre las opciones
- Distinción entre asociado y profesional
- Orientación entre el ingeniero de datos profesional y el ingeniero de datos asociado
- Descripción de cómo se administra el examen y las normas de examen
- Consejos generales para realizar el examen
Módulo 2: Ejemplos de casos prácticos para el examen Professional Data Engineer
Revisión en profundidad de los casos prácticos proporcionados para preparar el examen
Temas tratados:
- Flowlogistic
- MJTelco
Módulo 3: Diseño y desarrollo (consejos de revisión y preparación)
Consejos y ejemplos sobre competencias relacionadas con el diseño de sistemas de tratamiento de datos, estructuras y bases de datos que podrían evaluarse en el examen.
Temas tratados:
- Diseño de sistemas de tratamiento de datos
- Diseñar representaciones de datos flexibles
- Diseño del canal de datos
- Diseño de infraestructuras de tratamiento de datos
- Desarrollo y mantenimiento de estructuras y bases de datos
- Creación y mantenimiento de representaciones de datos flexibles
- Creación y mantenimiento de canales
- Creación y mantenimiento de infraestructuras de tratamiento
Módulo 4: Análisis y modelización (repaso y consejos de preparación)
Consejos y ejemplos sobre análisis de datos, optimización y análisis de procesos empresariales y competencias de aprendizaje automático que podrían ponerse a prueba en el examen.
Temas tratados:
- Análisis de datos y aprendizaje automático
- Análisis de datos
- Aprendizaje automático
- Aplicación del modelo de aprendizaje automático
- Modelización de procesos empresariales para su análisis y optimización
- Asignación de requisitos empresariales a representaciones de datos
- Optimización de las representaciones de datos, rendimiento y costes de la infraestructura de datos
Módulo 5: Fiabilidad, política y seguridad (repaso y consejos de preparación)
Consejos y ejemplos sobre competencias relacionadas con la fiabilidad, las políticas, la seguridad y el cumplimiento que podrían evaluarse en el examen.
Temas tratados:
- Diseño centrado en la fiabilidad
- Realización del control de calidad
- Evaluación, resolución de problemas y mejora de las representaciones de datos y de la infraestructura de procesamiento de datos.
- Recuperación de datos
- Visualización de datos e implantación de políticas
- Creación (o selección) de herramientas de elaboración de informes y visualización de datos
- Aplicación de políticas y publicación de datos e informes
- Proyecto centrado en la seguridad y el cumplimiento
- Diseño de procesos e infraestructuras de datos seguros
- Diseño para el cumplimiento de la legislación
Módulo 6: Recursos y próximos pasos
Recursos para saber más sobre cómo identificar los temas que podrían evaluarse en el examen.
Temas tratados:
- Recursos para saber más sobre el diseño de sistemas de tratamiento de datos, estructuras y bases de datos
- Recursos para obtener más información sobre análisis de datos, aprendizaje automático, análisis y optimización de procesos empresariales
- Recursos para saber más sobre visualización de datos y política
- Recursos para saber más sobre el diseño centrado en la fiabilidad
- Recursos para saber más sobre análisis y optimización de procesos empresariales
- Recursos para saber más sobre fiabilidad, seguridad y cumplimiento de la normativa