Diplomado en
Data Engineer

Periodo de Clases
1er inicio 21 de abril
2do inicio 2 de junio

Días de clases
Lunes y Miércoles
19:00 a 22:00 hrs.

Arancel Referencial
$1.980.000

Arancel Descuento
$1.584.000
Válido hasta el
31 de mayo de 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.
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.
Como directora del diplomado, Rubí Arrizaga Zercovich cuenta con una sólida formación en matemáticas, economía aplicada y el manejo de herramientas tecnológicas clave, como Python, R y QGIS. Ha liderado investigaciones sobre el impacto de incendios forestales en la salud y el rendimiento académico, y sus publicaciones abarcan desde teoría espectral hasta análisis socioeconómicos. Su experiencia docente y en gestión de proyectos le ha permitido implementar soluciones innovadoras y efectivas, integrando investigación científica y compromiso social. Además, su participación en redes internacionales fortalece su enfoque interdisciplinario y colaborativo.
José Luis Martí Lara
Profesional con especialización en bases de datos, inteligencia de negocios y visualización de datos, respaldada por estudios de diploma de profundización y magíster en estas áreas. Cuenta con más de 20 años de experiencia en docencia y gestión académica, desempeñándose como docente y jefe de carrera en el área de informática.
Ha dictado cursos en programas de pregrado, postgrado y educación continua en diversas instituciones de educación superior a nivel nacional, y ha desarrollado vínculos de colaboración y asesorías con múltiples organizaciones del país.
Su enfoque combina una sólida base técnica con experiencia docente y práctica, lo que le permite facilitar aprendizajes significativos en el ámbito de la analítica y la gestión de datos.
Iezabelli Andrea Jaramillo González
Cuenta con una sólida formación académica, complementada por estudios de postgrado en Inteligencia de Negocios y en Liderazgo y Persona. Su trayectoria profesional incluye más de 17 años de experiencia en el área de tarificación de seguros colectivos, junto con una amplia participación en el ámbito académico.
Ha ejercido docencia universitaria y asesoría de tesis en distintas instituciones de educación superior, además de participar activamente en proyectos de investigación en las áreas de salud, especialmente en cardiología e inmunología. Asimismo, posee formación complementaria en herramientas como Microsoft Access, Power BI, Matemática Actuarial e Inglés.
También ha cursado estudios en enseñanza de las ciencias y cuenta con formación previa en ingeniería matemática.
Su perfil destaca por una combinación de experiencia técnica, docencia e investigación, lo que le permite entregar una visión integral en el análisis de datos, la inteligencia de negocios y la estadística aplicada.
Claudio Andrés Torres Fonseca
Cuenta con un magíster en ciencias de la computación y una sólida formación técnica en el desarrollo y gestión de soluciones digitales. Actualmente se desempeña como arquitecto técnico en una reconocida empresa del sector tecnológico y financiero.
Posee certificaciones profesionales en diversas áreas de tecnologías de la nube y ciencia de datos, entre ellas: Google Associate Cloud Engineer, Google Professional Data Engineer, Google Professional Cloud Architect, Professional Machine Learning Engineer y Associate Data Practitioner.
Su perfil combina una fuerte base en ingeniería informática con experiencia práctica en arquitectura de soluciones en la nube y analítica avanzada, lo que le permite aportar una perspectiva actualizada e innovadora en el desarrollo de habilidades digitales y tecnológicas aplicadas a los negocios.
Pedro Felipe Toledo Correa
Posee una maestría en Ingeniería de Software y un certificado de posgrado en Ciencias de Datos, con una sólida trayectoria en el desarrollo e implementación de soluciones tecnológicas avanzadas. Su experiencia profesional incluye trabajo en sistemas electrónicos para instrumentación y adquisición de datos, simulaciones computacionales, algoritmos genéticos, software de control y computación de alto desempeño.
Se desempeña como docente en departamentos de informática y telecomunicaciones de reconocidas instituciones de educación superior, donde ha contribuido activamente en la formación de profesionales y en la vinculación de la academia con las tecnologías emergentes.
Su perfil combina conocimientos avanzados en ingeniería electrónica, software y ciencia de datos, con un enfoque práctico y aplicado a los desafíos tecnológicos actuales.
Josefina Valenzuela Lazcano
Especialista en inteligencia artificial y business intelligence, con experiencia en el estudio, procesamiento y análisis de datos, así como en la aplicación de modelos de machine learning y la presentación de resultados a comités y directorios. Ha liderado iniciativas de automatización y mejora de procesos en sectores clave como el retail y la industria de seguros.
Posee manejo avanzado de herramientas como Python, SQL, Excel y Power BI, y está especializada en la generación de reportes, visualización de datos y desarrollo de modelos analíticos aplicados a la toma de decisiones.
Se destaca por su pensamiento analítico, proactividad y orientación a la eficiencia, con un fuerte compromiso por la incorporación de nuevas tecnologías y la promoción de una cultura organizacional basada en datos.
Mauricio López
Posee estudios avanzados en administración, incluyendo un magíster y un doctorado en curso, así como certificaciones en seguridad informática, Amazon Web Services y un diplomado en arquitectura cloud, lo que refuerza su formación integral en tecnologías de la información y gestión.
Con más de 15 años de experiencia en el desarrollo e integración de soluciones TI, ha liderado equipos de desarrollo e infraestructura en proyectos estratégicos, combinando habilidades técnicas y de liderazgo para implementar soluciones eficientes y escalables.
Su perfil se caracteriza por una visión estratégica de la tecnología, con enfoque en innovación, seguridad y arquitectura de sistemas, orientado a la transformación digital de las organizaciones.
Luis Lizzardi
Doctorando en Física y actual Científico de Datos en una destacada empresa del sector retail digital. Su formación científica y analítica le ha permitido desarrollar soluciones avanzadas basadas en modelamiento, procesamiento de datos y análisis estadístico, aplicando estos conocimientos al entorno empresarial.
Cuenta con experiencia en ciencia de datos aplicada, combinando teoría rigurosa con herramientas computacionales modernas para extraer valor desde grandes volúmenes de información y apoyar procesos de toma de decisiones.
Su perfil se destaca por el enfoque cuantitativo, la precisión metodológica y la capacidad de traducir problemas complejos en soluciones prácticas basadas en datos.
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
- Resumen de Currículo Vitae.
- Cédula de Identidad.
- Copia de certificado de estudios (Título, egreso, alumno regular, etc) y/o experiencia laboral.
Formas de pago
- Pago contado con depósitos o transferencias.
- WebPay, consulta por números de cuotas.
- Cheques (Consulta por cantidad permitida).
- 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.
- 20% de descuento en arancel hasta el 31 de mayo.
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