¿El curso de DBT e Introducción a Apache Airflow se puede bonificar a través de FUNDAE?

Sí, el curso es bonificable a través de FUNDAE. Esto significa que las empresas pueden beneficiarse de ayudas económicas para la formación de sus empleados, cubriendo hasta el 100% del coste del curso según los créditos disponibles en FUNDAE. Nosotros gestionamos la bonificación por un 10% adicional del coste del curso + IVA, que también es bonificable.

¿En qué modalidad se imparte el curso de DBT e Introducción a Apache Airflow?

El curso se imparte en modalidad de Aula Virtual Personalizada, utilizando videoconferencias a través de Zoom con el formador. Los participantes tendrán acceso a las grabaciones de las sesiones, lo que facilita la revisión del contenido y permite una formación flexible adaptada a las necesidades del equipo.

¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de DBT e Introducción a Apache Airflow?

Con este curso desarrollarás la capacidad de crear pipelines eficientes de datos, gestionar proyectos de transformación de datos utilizando DBT y orquestar flujos de trabajo complejos con Apache Airflow. Además, adquirirás habilidades para integrar estas herramientas con plataformas de datos en la nube y mejorarás la calidad y consistencia de tus procesos de análisis de datos.

¿Cómo puedo inscribirme en el curso de DBT e Introducción a Apache Airflow?

Puedes inscribirte en el curso completando los formularios de inscripción disponibles en nuestra página web. Asegúrate de proporcionar toda la información requerida para que podamos procesar tu inscripción correctamente y comenzar el proceso de bonificación si es necesario.

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Modalidad Aula Virtual Personalizada

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Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.

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Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.

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Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.

Sesiones en directo con consultor experto

Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.

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Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.

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Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.

Recursos formativos

Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.

Confirmación de asistencia

La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.

Ejercicios prácticos

Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.

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Temario del curso

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Temario

Historia y evolución de DBT: de herramienta a estándar en la industria
Diferencias entre DBT y otras herramientas ETL/ELT
El concepto de transformación dentro de la arquitectura moderna de datos
¿Cómo DBT optimiza el flujo de trabajo en un entorno de análisis?
Casos de uso comunes de DBT en diferentes industrias
La importancia de la transformación de datos en la nube y cómo DBT la facilita
Estructura y organización de un proyecto DBT típico
La relación de DBT con el almacenamiento en la nube y la computación distribuida
Desafíos comunes al integrar DBT en flujos de trabajo existentes
El futuro de la transformación de datos y el papel de DBT en ello

Historia y evolución de DBT: de herramienta a estándar en la industria
Diferencias entre DBT y otras herramientas ETL/ELT
El concepto de transformación dentro de la arquitectura moderna de datos
¿Cómo DBT optimiza el flujo de trabajo en un entorno de análisis?
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Estructura y organización de un proyecto DBT típico
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Desafíos comunes al integrar DBT en flujos de trabajo existentes
El futuro de la transformación de datos y el papel de DBT en ello

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Tema 1: Introducción a DBT y su Rol en la Ingeniería de Datos

Historia y evolución de DBT: de herramienta a estándar en la industria
Diferencias entre DBT y otras herramientas ETL/ELT
El concepto de transformación dentro de la arquitectura moderna de datos
¿Cómo DBT optimiza el flujo de trabajo en un entorno de análisis?
Casos de uso comunes de DBT en diferentes industrias
La importancia de la transformación de datos en la nube y cómo DBT la facilita
Estructura y organización de un proyecto DBT típico
La relación de DBT con el almacenamiento en la nube y la computación distribuida
Desafíos comunes al integrar DBT en flujos de trabajo existentes
El futuro de la transformación de datos y el papel de DBT en ello

Tema 2: Instalación y Configuración Inicial de DBT

Requisitos previos para instalar DBT en distintos sistemas operativos
Pasos detallados para la instalación de DBT desde cero
Configuración básica de un entorno de trabajo DBT
Integración de DBT con almacenes de datos como Snowflake, BigQuery y Redshift
Configuración de perfiles de conexión para diferentes entornos (desarrollo, producción)
Uso de variables de entorno para gestionar configuraciones sensibles
Resolución de problemas comunes durante la instalación
¿Cómo usar Git para gestionar versiones de proyectos DBT?
Configuración avanzada para proyectos multi-usuario en DBT
Optimización de la configuración para entornos de CI/CD

Tema 3: Modelado de Datos en DBT

Introducción al modelado de datos y su importancia en DBT
Creación de modelos simples y cómo organizarlos en DBT
Uso de la función ref() para gestionar dependencias entre modelos
Implementación de transformaciones comunes usando SQL en DBT
Creación y uso de macros personalizadas en proyectos DBT
Definición y uso de seeds para cargar datos estáticos
Implementación de modelos materializados: vistas, tablas y tablas incrementales
Estrategias para mantener la consistencia y evitar duplicidad en los datos
Ejemplos de modelado avanzado y optimización de consultas en DBT
Mejores prácticas para la organización y documentación de modelos

Tema 4: Documentación y Testing en DBT

La importancia de la documentación en proyectos de datos
¿Cómo documentar modelos y columnas directamente en DBT?
Uso de tests para validar la calidad y consistencia de los datos
Creación de tests personalizados y su implementación en DBT
Ejemplos de tests de esquema, singularidad y relaciones
Estrategias para automatizar la ejecución de tests en CI/CD
Análisis de errores comunes en tests y cómo solucionarlos
¿Cómo DBT genera documentación visual y navegable automáticamente?
Mejores prácticas para mantener la documentación actualizada y útil
Implementación de un enfoque centrado en la calidad de datos con DBT

Tema 5: Gestión de Proyectos y Colaboración en DBT

Estructuración de proyectos DBT para equipos de diferentes tamaños
Uso de branches y versiones para gestionar el desarrollo en equipo
Integración de DBT con sistemas de control de versiones como Git
Estrategias para gestionar dependencias entre modelos y tests
Automatización del despliegue de cambios en entornos de producción
Uso de paquetes DBT para compartir y reutilizar código entre proyectos
Ejemplos de organización de proyectos en equipos distribuidos
Resolución de conflictos comunes al colaborar en proyectos DBT
Mejores prácticas para la gestión de proyectos de gran escala
Casos de éxito en la colaboración con DBT en equipos de datos

Tema 6: Optimización de Procesos en DBT

Análisis y optimización de rendimiento en transformaciones de DBT
Técnicas para mejorar la eficiencia de modelos y consultas en DBT
Implementación de tablas incrementales para optimizar el uso de recursos
Uso de particiones y clusters para acelerar la consulta de datos
Estrategias para manejar grandes volúmenes de datos sin afectar el rendimiento
Automatización de tareas repetitivas y complejas usando macros avanzadas
Casos prácticos de mejora de rendimiento en proyectos DBT reales
Optimización del flujo de trabajo en entornos multiusuario y de alta concurrencia
Técnicas para depurar y solucionar problemas de rendimiento en DBT
Ejemplos de cómo DBT puede escalar sin sacrificar rendimiento

Tema 7: Monitorización y Mantenimiento de Proyectos DBT

Configuración de alertas y notificaciones para monitorizar proyectos DBT
Uso del comando dbt run y dbt test para el mantenimiento regular
¿Cómo identificar y solucionar errores comunes durante la ejecución de modelos?
Estrategias para mantener la salud de los proyectos a largo plazo
Automatización de tareas de mantenimiento y monitorización continua
Uso de herramientas externas para mejorar la visibilidad en proyectos DBT
Implementación de un sistema de control de calidad en proyectos de gran escala
Casos de éxito en la monitorización proactiva de proyectos DBT
Cómo mantener la documentación actualizada durante el mantenimiento
Mejores prácticas para la planificación de mantenimientos y actualizaciones

Tema 8: Introducción a Apache Airflow

¿Qué es Apache Airflow y su relevancia en la orquestación de workflows?
Principales características que hacen de Airflow una herramienta poderosa
Conceptos clave: DAGs, tareas, y operadores en Airflow
Comparación entre Airflow y otras herramientas de orquestación de datos
Instalación y configuración inicial de Apache Airflow
Uso de la interfaz de usuario de Airflow para gestionar flujos de trabajo
Ejemplos de casos de uso comunes en la industria con Apache Airflow
Estrategias para planificar y organizar workflows usando Airflow
Integración de Airflow con otras herramientas de datos
Desafíos y soluciones al implementar Airflow en proyectos de datos

Tema 9: Creación de DAGs en Apache Airflow

Estructura básica y componentes de un DAG en Airflow
¿Cómo definir tareas y programar su ejecución en un DAG?
Uso de diferentes operadores para gestionar tareas en Airflow
Implementación de dependencias y orden de ejecución en DAGs
Ejemplos prácticos de creación de DAGs simples y avanzados
Mejores prácticas para el desarrollo y organización de DAGs
Integración de scripts y tareas externas en DAGs de Airflow
Programación dinámica y parametrización de DAGs en proyectos reales
Estrategias para manejar errores y excepciones en la ejecución de DAGs
Solución de problemas comunes al trabajar con DAGs en Airflow

Tema 10: Operadores y Sensores en Apache Airflow

Diferentes tipos de operadores disponibles en Apache Airflow
Uso del operador Python, Bash y SQL en la construcción de workflows
Implementación de operadores personalizados para tareas específicas
Uso de sensores para esperar la ocurrencia de eventos en Airflow
Ejemplos de uso de sensores en workflows complejos
Creación de flujos de trabajo robustos combinando operadores y sensores
Reutilización de operadores en múltiples DAGs para mejorar la eficiencia
Optimización de la ejecución de operadores en proyectos grandes
Casos de uso avanzados de operadores y sensores en Airflow
Mejores prácticas para la creación y gestión de operadores personalizados

Tema 11: Integración de DBT con Apache Airflow

Orquestación de pipelines DBT usando Apache Airflow
Ejemplos prácticos de integración de DBT en DAGs de Airflow
Automatización de flujos de trabajo ELT con DBT y Airflow
Uso de sensores de Airflow para activar modelos DBT
Sincronización de ejecuciones entre DBT y otras tareas de datos
Monitoreo conjunto de pipelines DBT y Airflow
Mejores prácticas para la integración fluida entre DBT y Airflow
Resolución de problemas comunes en la integración DBT-Airflow
Ejemplos de casos de éxito en la orquestación con DBT y Airflow
Estrategias para optimizar el rendimiento al combinar DBT y Airflow

Tema 12: Escalabilidad y Optimización en Apache Airflow

Estrategias para escalar Airflow en entornos de datos masivos
Configuración de Airflow para la ejecución distribuida de tareas
Uso de Celery y Kubernetes para escalar Apache Airflow
Técnicas para optimizar la ejecución de DAGs en proyectos grandes
Monitoreo y ajuste de la carga de trabajo en entornos distribuidos
Implementación de estrategias de retry y backoff para mejorar la resiliencia
Casos de éxito en la escalabilidad de Airflow en grandes empresas
Estrategias para la optimización de recursos y rendimiento en Airflow
Solución de problemas de rendimiento en flujos de trabajo masivos
Mejores prácticas para mantener la eficiencia en entornos escalados

Tema 13: Seguridad y Compliance en DBT y Apache Airflow

Introducción a los conceptos de seguridad en proyectos de datos
Configuración de roles y permisos en DBT para proteger datos sensibles
Gestión de acceso y seguridad en proyectos multiusuario de DBT
Implementación de buenas prácticas de seguridad en la ejecución de DAGs
Configuración de autenticación y autorización en Apache Airflow
Estrategias para proteger datos sensibles y secretos en Airflow
Cumplimiento de normativas y estándares en proyectos DBT y Airflow
Monitorización y auditoría de accesos y cambios en DBT y Airflow
Casos de éxito en la implementación de seguridad en entornos de datos
¿Cómo integrar herramientas externas de seguridad con DBT y Airflow?

Tema 14: Mantenimiento y Monitorización de Apache Airflow

Estrategias para la monitorización proactiva de workflows en Airflow
Uso de la interfaz de usuario de Airflow para monitorizar tareas y DAGs
Configuración de alertas y notificaciones en caso de fallos o demoras
Solución de problemas comunes durante la ejecución de workflows en Airflow
Automatización de tareas de mantenimiento en Apache Airflow
Monitoreo del rendimiento y uso de recursos en Airflow
Mejores prácticas para el mantenimiento preventivo y correctivo de Airflow
Casos prácticos de mantenimiento exitoso en entornos productivos
Ejemplos de cómo planificar y ejecutar mantenimientos sin afectar la producción
Estrategias para asegurar la alta disponibilidad de Apache Airflow

Tema 15: Automatización Avanzada con Apache Airflow

Creación de pipelines complejos y multi-etapa con Airflow
Uso de subDAGs para modularizar workflows y mejorar su mantenibilidad
Automatización de procesos empresariales con Apache Airflow
Integración de servicios externos mediante API en workflows de Airflow
Estrategias avanzadas de orquestación de tareas dependientes en Airflow
Ejemplos de automatización de pipelines de machine learning con Airflow
Uso de Airflow para automatizar despliegues y actualizaciones en proyectos
Optimización de workflows para manejar múltiples fuentes de datos
Casos prácticos de automatización avanzada en empresas tecnológicas
¿Cómo escalar la automatización en proyectos de gran envergadura usando Airflow?

Tema 16: Integración de Apache Airflow con Herramientas Externas

Conexión de Apache Airflow con bases de datos y almacenes de datos populares
Integración de Airflow con servicios en la nube como AWS, GCP y Azure
Orquestación de flujos de trabajo CI/CD usando Apache Airflow
Automatización de procesos ETL y ELT con herramientas externas mediante Airflow
Uso de webhooks y triggers externos para activar workflows en Airflow
Integración de sistemas de mensajería y notificación con Airflow
¿Cómo conectar Apache Airflow con APIs externas y servicios web?
Ejemplos de integración de Airflow con herramientas de BI y análisis de datos
Extensión de las capacidades de Airflow mediante plugins y hooks personalizados
Estrategias para lograr la interoperabilidad entre Airflow y otras plataformas

Tema 17: Creación de Pipelines de Machine Learning con DBT y Airflow

Orquestación de pipelines de machine learning combinando DBT y Airflow
Preparación y transformación de datos para modelos de machine learning con DBT
Automatización del entrenamiento de modelos con Apache Airflow
Uso de Airflow para gestionar y monitorear experimentos de machine learning
Implementación de workflows para el despliegue de modelos en producción
Integración de DBT para la transformación de datos previa al entrenamiento
Monitorización del rendimiento y ajuste continuo de modelos en Airflow
Ejemplos prácticos de pipelines de machine learning automatizados
Mejores prácticas para la gestión de modelos en entornos productivos
Casos de éxito en la implementación de machine learning con DBT y Airflow

Tema 18: Casos de Estudio y Ejemplos Reales de DBT y Apache Airflow

Estudio de casos en la industria tecnológica usando DBT y Airflow
Ejemplos reales de transformación de datos con DBT en empresas
Casos de uso de Apache Airflow en la orquestación de grandes volúmenes de datos
Análisis de proyectos exitosos de automatización con DBT y Airflow
Lecciones aprendidas en la implementación de DBT y Airflow en entornos complejos
Ejemplos de integración de DBT y Airflow en proyectos de ciencia de datos
¿Cómo diferentes industrias están aprovechando DBT y Airflow en su día a día?
Exploración de desafíos y soluciones en proyectos reales con DBT y Airflow
Estudio de casos de optimización de procesos empresariales con DBT y Airflow
Inspiración para futuros proyectos: qué se ha logrado con DBT y Airflow

Tema 19: Tendencias Futuras y Avances en DBT y Apache Airflow

Predicciones sobre el futuro de la transformación de datos con DBT
Evolución de Apache Airflow y nuevas características en desarrollo
¿Cómo DBT está influyendo en el desarrollo de arquitecturas de datos modernas?
Nuevas herramientas y extensiones que complementan a DBT y Airflow
La influencia de la inteligencia artificial y machine learning en Airflow y DBT
Innovaciones en la orquestación de datos: más allá de Airflow
Casos de uso emergentes que muestran la dirección futura de DBT
¿Cómo la comunidad de código abierto está moldeando el futuro de Airflow?
Desafíos y oportunidades en la adopción de nuevas tecnologías en DBT y Airflow
Reflexión sobre el impacto a largo plazo de DBT y Airflow en la industria

Tema 20: Proyecto Final: Integración de DBT y Apache Airflow

Definición de un proyecto final que combine lo aprendido en DBT y Airflow
Planificación y diseño de un pipeline de datos completo usando DBT y Airflow
Implementación de un proyecto de transformación de datos real con DBT
Orquestación de workflows complejos utilizando Apache Airflow
Documentación y testing de cada etapa del proyecto para asegurar calidad
Optimización y escalabilidad del pipeline en un entorno simulado
Presentación y discusión de resultados obtenidos con el proyecto final
Reflexión sobre los desafíos enfrentados durante el proyecto
¿Cómo continuar aprendiendo para implementar proyectos DBT y Airflow en entornos profesionales?

Perfiles profesionales

Pensado para quienes deben dominar DBT e Introducción a Apache Airflow en su día a día

Ingenieros de Datos

Necesitan dominar herramientas avanzadas para transformar y orquestar datos eficientemente en entornos empresariales.

Analistas de Datos

Buscan mejorar sus habilidades en la transformación y análisis de datos en plataformas modernas y escalables.

Científicos de Datos

Requieren optimizar flujos de trabajo de datos para mejorar la precisión y velocidad en el procesamiento de información.

Equipos de TI

Buscan integrar y automatizar procesos de datos para mejorar la eficiencia operativa en grandes empresas.

Arquitectos de Soluciones de Datos

Diseñan arquitecturas modernas y buscan optimizar la transformación y orquestación de datos en la nube.

Líderes de Proyectos de Datos

Necesitan coordinar eficientemente equipos y herramientas para asegurar la calidad y escalabilidad de los proyectos de datos.

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Hugo Gutiérrez

Analista Financiero

Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.

Luis Martínez

Administrativo

Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.

Elena Pérez

Responsable de Recursos Humanos

Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.

Alejandro Sánchez

Director de Operaciones

Hugo Gutiérrez

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Este curso te permite adquirir un conocimiento profundo sobre DBT y Apache Airflow, dos herramientas clave en la ingeniería de datos moderna. Aprenderás a transformar, orquestar y optimizar flujos de trabajo de datos, habilidades esenciales para mejorar la eficiencia y eficacia de los procesos analíticos en tu organización. Además, el curso te prepara para implementar soluciones escalables y automatizadas en entornos de datos.

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