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Introducción a Data Engineering

Curso deIntroducción a Data Engineering

Aprende a construir un flujo de datos desde cero: trabaja con Python, SQL, Polars y Databricks; integra validaciones de calidad y termina con un proyecto documentado.

  • 5 Semanas
  • Online en Vivo
  • 10 Clases / 20 horas
  • Estrategias Reales
  • Mentoría 1:1
  • Proyecto final documentado

Convocatoria abierta para personas con discapacidad y público en general. Pregunta por opciones de beca y costos.

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Iniciamos clases el 21 de octubre de 2026

Tu Instructor

Fotografía de César Méndez

Data Engineering

César Méndez

César Méndez es ingeniero de datos e IA con más de 10 años de experiencia en la industria tecnológica. Diseña arquitecturas agénticas y los sistemas de datos que las sostienen, desde pipelines de RAG y knowledge graphs hasta la puesta en producción de agentes con AWS Bedrock y modelos abiertos. Su experiencia abarca implementaciones en la nube y on-premises, con foco en soluciones sostenibles en costo para equipos y organizaciones de la región.

Antes de especializarse en IA construyó plataformas de telemetría IoT para smart cities en Arabia Saudita y sistemas de analítica para la industria de Oil & Gas en México. También ha trabajado como consultor de datos en Wizeline y Globant.

Es miembro del Anthropic Builders Council y embajador de la comunidad Claude en Ciudad de México. Desde 2017 impulsa comunidades técnicas en México y ha participado como speaker en grupos de usuarios de AWS en Ensenada, Villahermosa, Querétaro y Ciudad de México. Es originario de Villahermosa, Tabasco, y ha sido finalista y organizador del NASA Space Apps Challenge.

años en la industria tecnológica
10+
Comunidad Claude en CDMX
Embajador
RAG, knowledge graphs y AWS Bedrock
Experiencia

Curso de Introducción a Data Engineering

  • Duración

    5 semanas

  • Modalidad

    Online en vivo

  • Público

    General

  • Curso de Introducción a Data Engineering

    Aprende a construir un flujo de datos desde cero.

Ventajas del curso

  • De datos crudos a datos útiles

    Aprende a leer, limpiar, transformar y organizar información para que pueda utilizarse de forma confiable.

  • Una base técnica transversal

    Comprende cómo se conectan SQL, procesamiento programático, almacenamiento analítico, calidad de datos y pipelines.

  • Herramientas actuales

    Trabaja con tecnologías utilizadas en entornos reales: Python, DuckDB, Polars, Databricks, Pandera y Deepnote.

  • Proyecto demostrable

    Concluye con un flujo de datos documentado que puedes explicar y presentar como evidencia de lo aprendido.

Temario del Curso

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