Diplomado en
Data Engineer
Periodo de Clases
Abril 2025
Horario
19:00 a
22:00 hrs.
22:00 hrs.
Días de Clases
Lunes y Miércoles
Arancel
$1.980.000
(Costo de emisión de diploma incluido, sujeto a cambio arancel 2025)
Diplomado en data engineer
Entregar herramientas conceptuales, técnicas y metodológicas para abordar los problemas propios del diseño, implementación y administración de estrategias de escalamiento de datos en el contexto de la industria y el sector público.
Antecedentes
Objetivo
Este diploma combina aspectos teóricos con una aplicación concreta a la industria financiera y de inversiones, por tanto, tiene como objetivo potenciar el desarrollo profesional de ejecutivos jóvenes y consolidar el de aquellos que han transcurrido su trayectoria en el área.
Dirigido a
Profesionales y técnicos involucrados o con interés, en la administración de análisis de datos en empresas u organizaciones gubernamentales, en áreas tales como ingeniería, administración, economía, marketing y estadística que requieran del desarrollo de las competencias que permiten el diseño, implementación y mantención de estratégias de escalamiento de datos para la administración de proyectos intensivos de datos en la industria y sector público.
Docentes
Directora: Denise Laroze Prehn
La Dra. Denise Laroze es Directora de Postgrados Académicos en la Vicerrectoría de Postgrados, USACH, y profesora asociada del Departamento de Administración de la FAE, investigadora del Centro de Estudios Experimentales en Ciencias Sociales de la USACH, y directora de los programas de diplomado en Data Engineer y Data Science.
Ella se dedica a estudiar el comportamiento de las personas en una amplia línea temática que incluye las decisiones en materias de pensiones, salud y partidos políticos.
Además, ha colaborado en más de 30 estudios experimentales en temas tan diversos como la mentira, la inmigración, identidad social, la redistribución de recursos y la arquitectura de la decisión entre muchos otros.
La Dra Laroze ha dictado cursos de métodos experimentales a nivel de doctorado desde 2017 y ha realizado diversos talleres de experimentos en línea en la Escuela de Métodos Experimentales de la USACH y en la Universidad del Rosario, Colombia.
Coordinador: Mauricio López Tapia
- Ingeniero Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María.
- Magíster en Administración, Universidad de Santiago
- Doctor © en Administración, Universidad de Santiago.
- Certificado en Seguridad y Amazon Web Services.
- Con más de 10 años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones y soluciones TI, especialista en algoritmos y estructuras de datos, diseño de aplicaciones para la
puesta en producción de modelos y en seguridad informática.
Rodrigo Fernandez Albornoz
- Sociólogo Universidad de Chile.
- Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas.
- Diploma de Postítulo en Ciencia e Ingeniería de Datos del Departamento de Computación de la Universidad de Chile.
- Diploma en Internet de las Cosas y sus aplicaciones a la industria de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
- Docente del Departamento de Política y Gobierno la Universidad Alberto Hurtado.
- Actualmente forma parte del equipo de Coordinación de contenidos y docencia del Programa, Director de Proyectos en Sintaxys Consultores.
- Instancias de investigación (FONDECYT, FONDEF y fondos VRI-PUC) relacionadas
con salud y agroindustria.
Julio Moyano Basso
- Ingeniero Comercial, Universidad Andrés Bello.
- Mágister en Economía Sectorial, Universidad de Santiago de Compostela.
- Ha dirigido el equipo de analytics y realizando proyectos para marcas nacionales e internacionales.
- Ha desarrollado emprendimientos en el área del MarTech (Marketing Technology).
- Experiencia en el diseño de estrategias de visualización de datos y desarrollo de plataformas para la toma de decisiones orientadas por datos.
- Actualmente se desempeña como asesor y consultor de negocios en proyectos de marketing digital, ecommerce, machine learning y análisis de datos.
José Luis Martí
- Ingeniero civil Informático, especializado en temas propios de la ingeniería de datos, tales como modelos y bases de datos, inteligencia de negocios, minería y visualización de datos; con estudios de magíster y diploma de profundización.
- Docente y jefe de carrera del Departamento de Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María, por más de 15 años.
- Con amplia experiencia en cursos de pregrado, postgrado y programas de educación continua en diversas instituciones del país, así como también en diversas relatorías y asesorías en conocidas organizaciones del país.
Nicolás Tagle
- Ingeniería Civil Industrial Universidad Técnica Federico Santa María .
- Magíster en Economía Aplicada Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas.
- Certificado por el MIT en los cursos de Big Data Analytics e Introduction to computer science and programming using Python.
- Gerente en el área de Advanced Analytics en Deloitte Chile, Data Scientist Quantum Pacific Exploration entre los años 2015-2016.
- Consultor financiero para Equifax Chile, también participó como investigador en el
Centro de Finanzas del Departamento de Ingeniería Industrial de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. - Consultor para la implementación de estrategias de datos la industria financiera y del retail.
- Especialista en modelos econométricos avanzado y en machine learning aplicado a la predicción de default para un conjunto variado de instrumentos financieros.
- Docente de pre y post grado en cursos de micro y macroeconomía en las Universidades de Chile, de los Andes, Adolfo Ibañez y Federico Santa María.
Gonzalo Donoso Pérez
- Sociólogo de la Universidad de Chile, Magíster en Educación, mención Evaluación de Aprendizajes, por la Pontificia Universidad Católica de Chile, Doctor en Psicología de la Universidad de Girona.
- Se ha especializado en desarrollo digital e indicadores tecnológicos, en organismos técnicos en Europa, Asia y América Latina.
- Fue director del Censo Nacional de Informática Educativa y del Índice de Desarrollo Digital Escolar, y Coordinador Nacional de la Evaluación de Competencias TIC para el Aprendizaje (SIMCE-TIC) y de las evaluaciones internacionales PISA-ERA e ICILS, entre otras.
- Ha sido representante de Chile en estudios y proyectos internacionales, conducidos por OECD, IEA, UNESCO, BID, CEPAL, PNUD, entre otras instituciones, e integrado diversas comisiones gubernamentales y científicas.
- Actualmente, lidera proyectos de I+D+i, transformación digital y ciencia de datos, en la industria tecnológica, universidades, organismos de gobierno e internacionales.
Leonardo Oporto
- Ingeniero Civil en Computación, Universidad de Chile.
- Magíster en Ciencias de la Computación, Universidad de Chile.
- Especialización Certificada en Machine Learning, Standford University (Coursera), Agile Planning for Software Products (Coursera) y Software Processes and Agile Practices (Coursera).
- Consultor Senior de Deloitte Omnia-AI.
- Ingeniero de Software con experiencia en desarrollo de proyectos informáticos.
- Especialización para el desarrollo de productos en ambientes Cloud, especialmente en AWS,
- Experiencia en el desarrollo de microservicios mediante la utilización contenedores y
herramientas de orquestación como Kubernetes.
Romina Cofré
- Ingeniera Civil Informática, Universidad Católica del Maule.
- Diplomado Ingeniería de datos, Universidad de Santiago de Chile.
- Ingeniero de datos en Option, implementando soluciones de re-marketing en tiempo real para cliente del sector financiero.
- Experiencia implementando soluciones on-premises y cloud con AWS y GCP para telemetría, Mobile Marketing, entre otros.
- Especialización en tecnologías de ingesta y streaming de datos y en arquitecturas dirigidas por eventos.
Luis Lizzardi
- Licenciado en Ciencias, Mención Física, Universidad Técnica Federico Santa María.
- Doctor © en Física, Universidad Técnica Federico Santa María.
- Científico de Datos en Falabella.com.
Abel Valdebenito
- Ejecutivo senior con éxito comprobado en la implementación proyectos y soluciones analíticas en los sectores público, privado y gremial.
- Con amplia experiencia desarrollando soluciones analíticas en plataformas cloud como AWS, GCP, Databricks.
- Centrado en puestos de liderazgo en Analítica Avanzada e Inteligencia Artificial.
- Ingeniero Estadístico, usach, Magíster en estadística, PUC.
Abel Valdebenito
- Ingeniero Civil en Informática, Universidad Técnica Federico Santa María.
- Tesista Magíster en Ciencias de la Ingeniería Informática, UTFSM.
- Consultor Machine Learning Engineer en Omnia AI, Deloitte.
- Especialización en la industria trabajando con datos On-premises y Cloud.
- Certificación AWS.
- Especialización optimización combinatoria, realizando investigaciones en el área y con publicaciones en metaheurísticas y sintonización de parámetros.
- Profesor pregrado en cursos de fundamentos de la informática e investigación de operaciones.
Marcelo Medel
- Ingeniero en informática, Universidad Tecnológica Metropolitana.
- Magister en Data Science (c), Univesidad del Desarrollo.
- Machine Learning Engineer, Udacity.
- Diplomado en Marketing Decisional, Universidad de Chile.
- Head of Advanced Analytics, Falabella.com.
*Puede haber cambios de profesores debido a razones de fuerza mayor.
Eventualmente se reprogramarán clases en casos de que un docente se ausente por razones académicas.
Para los alumnos, en caso de inasistencias, se actuará con flexibilidad por parte del profesor y la Dirección del Programa.
Plan de Estudio
Fundamentos del trabajo orientado por datos (9 hrs).
- Los desafíos técnicos, tecnológicos e industriales en la revolución de los datos.
- Enfoques y paradigmas en el análisis de datos.
- Fundamentos de las organizaciones orientadas por datos.
Introducción a la programación y al pre-procesamiento de datos (12 hrs)
- Introducción a Python: entornos y métodos.
- Estructuras y tipos de datos.
- Programación condicional, iteración y recursión.
- Limpieza, normalización y gestión de datos.
Algoritmos y estructuras de datos (15 hrs.) Introducción al Big Data
- Introducción al tratamiento de estructuras de datos en la industria.
- Arreglos y listas anidadas.
- Arboles Binarios.
- Grafos.
- Tablas de hashing.
Modelos y gestión de bases de datos (15 hrs)
- Modelos de datos: semántica, notación: Modelo conceptual y modelo relacional.
- Bases de datos NoSQL. (Visión general: clave-valor, columnar, documental y de grafos)
- Bases de datos Documentales. (XML, JSON, MongoDB)
- Bases de datos de grafos. (Neo4j, Cypher, RDF)
- Interoperabilidad de modelos de base de datos.
Computación en la nube y cloud serveless (15 hrs.)
- Computación en la nube: fundamentos, arquitecturas y buenas prácticas.
- Amazon Web Services.
- Google Cloud Platform.
- Dockers.
- Kubernetes.
Sistemas de computación distribuida (18 hrs.)
- Introducción a la computación distribuidas.
- Fundamentos de Spark.
- Data Pipelines.
- Milib.
- Deep Learning en Spark.
- Módulos específicos.
Fundamentos de Visualización de datos (15 hrs)
- Contexto.
- Fundamentos.
- Evolución.
- Color.
- Composición y Texto.
Data Pipelines y plataformas de visualización (15 hrs.)
- Data Pipeline y ETL.
- ETL con Python.
- Data Warehouse y ELT.
- Orquestación de los datos.
- Herramientas de visualización.
Machine Learning para la escala masiva de datos (15 hrs).
- Fundamentos de Datos y Analytics.
- Reducción de la dimensionalidad.
- Aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje supervisado.
- Métricas de optimización.
Postulación y Matricula
Postulación
- Resumen de Currículo Vitae.
- Cédula de Identidad.
- Copia de certificado de estudios (Título, egreso, alumno regular, etc) y/o experiencia laboral.
- Certificados de nacimiento (para entrega de diplomas).
Formas de Pago y Descuentos
Formas de pago
- Pago contado con depósitos o transferencias.
- WebPay hasta 10 pagos
- Cheques (hasta 10).
- Tarjeta de crédito (Máximo 3 cuotas sin intereses)
- Si paga la empresa, enviar Orden de Compra o Carta de patrocinio.
Descuentos
- Consulte por beneficios según condición y formas de pago.
- Descuento ex-alumnos/as.
Sé parte de la
excelencia
académica
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