DataOps y arquitectura de datos

Curso de DataOps: evolución, CI/CD para datos, orquestación, arquitecturas Medallion y Kimball, modelado ER y modelos basados en eventos.

Próxima convocatoria:

25 h. | 15 al 19 de junio de 2026 | L a V | 09:00 a 14:00 | Remote Class

1.177€

Descripción

El curso aborda la Evolución de DataOps y el contexto del Big Data, incluyendo el paso de DevOps a DataOps y la automatización de canalizaciones de datos con CI/CD.

Se estudia la Integración Continua y Entrega Inmediata (CI/CD) para Datos y la Automatización y Orquestación en Gestión de Datos, junto con la escalabilidad y canalizaciones de datos en entornos DataOps.

Incluye Buenas prácticas en DataOps y el Control de versiones y linaje de datos, con foco en coherencia, gestión de cambios y arquitecturas híbridas y de nube.

Se introduce Git como sistema de control de versiones y su uso inicial en entornos de datos.
Se analizan los Orquestadores de datos en DataOps y los DAG (Directed Acyclic Graph) como base para la gestión de canalizaciones.
Se desarrolla la Arquitectura Medallion con niveles Bronce, Plata y Oro para la ingesta, transformación y análisis de datos.
Se estudia la Arquitectura Kimball y el diseño dimensional basado en hechos y dimensiones, junto con procesos ETL.
Se aborda el Modelado de Entidad-Relación y el Modelado ER Avanzado, incluyendo cardinalidad, normalización y restricciones.

Finalmente, se introduce el diseño de Modelos de Datos Basados en Eventos y la gestión de flujos y cambios de estado.

DataOps integra CI/CD, modelado y arquitecturas para gestión eficiente datos

Objetivos del curso

Comprensión estructurada de DataOps y su evolución desde DevOps
Aplicación de CI/CD en canalizaciones de datos
Uso de control de versiones y linaje en gestión de datos
Interpretación de arquitecturas Medallion y Kimball
Dominio de modelos de datos: ER y basados en eventos

Qué aprenderá

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

Aplicar principios de DataOps en canalizaciones de datos
Implementar CI/CD en entornos de datos
Gestionar control de versiones con Git
Diseñar canalizaciones con orquestadores y DAG
Modelar datos con enfoques ER y dimensional
Interpretar arquitecturas Medallion y Kimball
Diseñar modelos de datos basados en eventos

A quién va dirigido

Analistas de datos
Ingenieros de datos
Perfiles BI
Desarrolladores con exposición a datos

Nivel de experiencia requerido

Conocimientos básicos de datos y bases de datos
Uso previo de SQL
Familiaridad con conceptos de ETL o canalizaciones de datos
Nociones básicas de control de versiones

Temario DataOps y arquitectura de datos

Módulo 1. Evolución de DataOps

El auge del Big Data y la necesidad del desarrollo ágil de los datos
Del DevOps al DataOps
Automatización y CI/CD para canalizaciones de datos

Módulo 2. Integración Continua y Entrega Inmediata (CI/CD) para Datos

Automatización y Orquestación en Gestión de Datos
Escalabilidad y Flexibilidad en Operaciones de Datos
Canalizaciones de datos de DataOps para datos

Módulo 3. Buenas prácticas en DataOps

Automatización de las canalizaciones de datos para coherencia y velocidad
Control de versiones y linaje de datos: gestión efectiva de los cambios
Escalado de DataOps con Arquitecturas híbridas y de nube

Módulo 4. Introducción a Git

¿Qué es un control de versiones?
¿Qué es Git?
Comienzo con Git

Módulo 5. Orquestadores de datos en DataOps

Canalizaciones (Data pipelines)
Orquestadores
DAG (Directed Acyclic Graph)

Módulo 6. Arquitectura Medallion

Nivel Bronce: Ingesta y Almacenamiento de Datos en Crudo
Transformación de datos en el nivel Plata: Limpieza y Enriquecimiento
Nivel Oro: Agregación de Datos y Análisis para Inteligencia de Negocio

Módulo 7. Arquitectura Kimball

Diseño de Modelos Dimensionales: Hechos y Dimensiones
Construcción de Data Marts: Organización de Datos para Usos de Negocio
Proceso ETL en la Arquitectura Kimball

Módulo 8. Modelado de Entidad-Relación

Fundamentos del modelado de Entidad-Relación: Entidades, Atributos y Relaciones
Modelado ER Avanzado: Cardinalidad, Normalización y Restricciones de Integridad
Extensión del Modelado ER: Incorporación de Jerarquías, Datos Temporales y otros

Módulo 9. Modelos de Datos Basados en Eventos