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Carreras
Data Engineering
Transforma tus habilidades con una formación online guiada por líderes de la industria. Aprende haciendo y destaca en el ecosistema tech.
Carrera potenciada con IA
Facu Díaz, Embajador de la carrera
Para ingresar a Data Engineering, es fundamental tener conocimientos en Python y SQL.
Si bien no necesitas ser un experto antes de comenzar, es importante que tengas nociones previas. En caso de que necesites reforzar estos conocimientos, tendrás acceso a un módulo asincrónico introductorio antes de iniciar el programa.
Diseñado por expertos
Basado en proyectos
Clases online y en vivo
Cursada personalizada
Lleva tu carrera al próximo nivel de la mano de expertos
El contenido está diseñado por expertos tech con más de 10 años de experiencia que te guiarán con una visión actualizada y práctica del mercado laboral.
Descubre tu camino en Data
Descubre las diferencias entre los programas de Data y encuentra la carrera que mejor se adapta a ti.
Carrera | Data Science | Data Engineering |
|---|---|---|
Requisitos | No se requieren conocimientos técnicos previos. | Experiencia previa con SQL y Python. |
Contenidos | Aprenderás a explorar, limpiar y modelar datos para resolver problemas reales, construir modelos predictivos y comunicar insights de forma efectiva. | Aprenderás a diseñar pipelines, gestionar bases complejas y construir arquitecturas en la nube para que los datos fluyan correctamente en las organizaciones. |
Tech Stack | Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL, Power BI, MLflow, Docker, FastAPI, Snowflake | Python, SQL avanzado, Apache Spark, Airflow, DBT, Data Lakes, AWS, BigQuery, NoSQL |
Salida Laboral | Data Analyst, Junior Data Scientist, ML Junior Analyst, BI Analyst. | Data Engineer Jr./Ssr., Cloud Data Engineer, Backend Data Developer. |
Part Time
8 meses
Dedicación: +15hs semanales
Aprende las tecnologías que el mundo demanda
Incorpora las herramientas y tecnologías más usadas por las compañías. +800 horas de código para dominarlas antes de tu próximo empleo
Prueba Henry por una semana
o te devolvemos el dinero
Inversión sin riesgo
Si al graduarte no consigues empleo tras un año de búsqueda activa, te devolvemos el 100% de inversión. Aplica a carreras seleccionadas.
Opciones de pago
- Pago en 1 cuota con beneficios
- Planes en cuotas
- Financiamiento AIC
(Paga un 10% mientras estudias
y el resto al conseguir empleo)
Período de prueba
Puedes darte de baja durante la primera semana y te reintegramos el importe total.
Educación de calidad a tu alcance
No importa cuál sea tu realidad. En Henry puedes venir a cambiar tu vida, siempre. Elige la opción que mejor se adapte a ti.
Habla con nuestros
expertos y resuelve
tus dudas
Completa tus datos, agenda una llamada
y recibe una asesoría gratuita sobre tu carrera.
Qué dicen nuestros graduados
"De Henry destaco como crean Comunidad. Un espacio para seguir aprendiendo, resolver y avanzar mucho más rápido."
Alberto Perrone
Data Scientist |
Globant
"Henry me dio las herramientas y la confianza para dar un giro a mi carrera. En menos de un año pasé de no saber programar a tener el trabajo de mis sueños."
Josuara Caballera
Full Stack Engineer |
Kavak
"El bootcamp es intenso, pero vale cada segundo. Aprendes a resolver problemas del mundo real, que es lo que las empresas buscan hoy en día."
Laura Jerez
Data Analyst |
Tackle.io
Estudia con personas de
toda la región y crea vínculos
para toda la vida
+20.000 Estudiantes
Preguntas frecuentes
Sobre la Carrera de Data Engineer
- Conocimientos en SQL y Python, demostrables con experiencia laboral o estudios previos en Data o Desarrollo;
- Inglés al menos básico para interpretar documentación técnica;
- Compromiso y dedicación para seguir un programa intensivo de 31 semanas.
Aprenderás SQL, Python, Spark, Airflow, bases de datos relacionales y no relacionales, y servicios en la nube (AWS, GCP, Azure). También trabajarás con pipelines de datos y visualización en Looker Studio.
Para aplicar a la Carrera de Data Engineering es fundamental contar con conocimientos previos en Python y SQL ya que estos lenguajes se utilizan para procesar, transformar y gestionar grandes volúmenes de datos.
Puede ser un desafío, pero depende de tu experiencia previa en programación y bases de datos. Si ya tienes conocimientos en Python y SQL, el programa te ayudará a profundizar en arquitecturas de datos escalables, procesamiento en la nube y optimización de pipelines. Si vienes del mundo del desarrollo o la analítica de datos, necesitarás esfuerzo y práctica, pero con nuestra metodología basada en proyectos y el apoyo de mentores expertos, podrás avanzar sin problemas. La carrera está diseñada para que aprendas de manera progresiva y aplicando cada concepto en proyectos reales, asegurando un aprendizaje sólido y práctico.
Para ingresar a la carrera, es necesario que cuentes con:
La Carrera de Data Engineer tiene una duración de 31 semanas a tiempo parcial, permitiéndote aprender mientras trabajas. La dedicación estimada es de +15 horas semanales, combinando clases en vivo, trabajo en proyectos y revisión de materiales.
Nuestro plan AIC está diseñado para quienes están buscando un cambio laboral y dedicarán 100% de su tiempo a la búsqueda de un empleo. Si no buscas empleo, puedes elegir nuestro plan de pago en cuotas mientras estudias, que tiene importantes descuentos.
La diferencia principal entre la Carrera de Data Science y la formación en Data Engineer radica en el enfoque y las habilidades que se desarrollan en cada una.
Data Science se centra en el análisis de datos, el modelado estadístico y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para extraer conocimientos y hacer predicciones. Los Data Scientists trabajan con herramientas como Python, R, TensorFlow y Scikit-learn, enfocándose en interpretar datos y generar insights para la toma de decisiones.
Data Engineer, por otro lado, se enfoca en la infraestructura y arquitectura de datos. Los Data Engineers construyen y optimizan pipelines de datos, gestionan bases de datos y aseguran que los datos sean accesibles y de alta calidad para su análisis. Utilizan herramientas como Apache Kafka, Spark, SQL, Hadoop y plataformas en la nube como AWS o Google Cloud.
En resumen, mientras que los Data Scientists analizan y modelan los datos, los Data Engineers crean los sistemas que permiten que esos datos estén disponibles, organizados y procesables para el análisis. Ambos roles son complementarios y esenciales dentro del ecosistema de datos.
Data Science se centra en el análisis de datos, el modelado estadístico y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para extraer conocimientos y hacer predicciones. Los Data Scientists trabajan con herramientas como Python, R, TensorFlow y Scikit-learn, enfocándose en interpretar datos y generar insights para la toma de decisiones.
Data Engineer, por otro lado, se enfoca en la infraestructura y arquitectura de datos. Los Data Engineers construyen y optimizan pipelines de datos, gestionan bases de datos y aseguran que los datos sean accesibles y de alta calidad para su análisis. Utilizan herramientas como Apache Kafka, Spark, SQL, Hadoop y plataformas en la nube como AWS o Google Cloud.
En resumen, mientras que los Data Scientists analizan y modelan los datos, los Data Engineers crean los sistemas que permiten que esos datos estén disponibles, organizados y procesables para el análisis. Ambos roles son complementarios y esenciales dentro del ecosistema de datos.
Un Data Engineer puede trabajar como Data Engineer, Analytics Engineer, Data Architect o Cloud Engineer.
Salida laboral
La carrera Data Engineering te abre un mundo de posibilidades
Estudia la carrera de Data Engineering y trabaja e los siguientes roles: