¿Quieres sacar el máximo provecho de ChatGPT en tus proyectos de datos? Este curso presenta, de forma práctica y aplicable, cómo usar modelos de lenguaje para escribir y optimizar consultas SQL, depurar pipelines ETL, generar DAGs de Airflow y automatizar documentación técnica. Está diseñado para profesionales que buscan mejorar su productividad y llevar tareas repetitivas a flujos de trabajo asistidos por IA. Curso en inglés.

Con ejercicios guiados, proyectos reales y un capstone final, aprenderás a integrar ChatGPT con herramientas como Apache Spark, Airflow, Kafka, Docker y Kubernetes, además de comprender las buenas prácticas de uso responsable de la IA. El enfoque es práctico: desde ingeniería de prompts hasta automatización de pruebas de calidad de datos, pasando por generación de scripts en Python y optimización de rendimiento.

Al terminar, tendrás confianza para usar ChatGPT como copiloto en tareas diarias de ingeniería de datos, sabrás validar salidas y aplicar criterios de seguridad y privacidad. Si buscas acelerar tu ritmo de trabajo, reducir errores y documentar proyectos con mayor rapidez, este curso te dará las habilidades necesarias para incorporar IA generativa en workflows reales.

Lo que aprenderás:

• Fundamentos de IA generativa y cómo ChatGPT se aplica en Ingeniería de Datos.
• Técnicas de prompt engineering para SQL, Python, ETL y documentación.
• Generación, optimización y explicación de consultas SQL con IA.
• Creación y refactorización de scripts Python y pipelines ETL asistidos por ChatGPT.
• Integración de ChatGPT con Spark, Airflow, Kafka, Docker y Kubernetes.
• Automatización de documentación, README y diagramas de arquitectura.
• Escritura de scripts Bash, configuraciones CI/CD y soporte en monitoreo.
• Buenas prácticas éticas: validación de salidas, privacidad y uso responsable.

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 75
• Duración: 6 horas 30 minutos

Requisitos:

• Conocimientos básicos de conceptos de Ingeniería de Datos: familiaridad con pipelines de datos, flujos ETL o herramientas de big data será útil.
• Conocimientos prácticos de SQL: saber escribir consultas básicas (SELECT, JOIN, GROUP BY).
• Fundamentos de programación en Python: capacidad para leer y escribir scripts sencillos; no se requiere conocimiento avanzado.
• Familiaridad con herramientas de Big Data como Apache Spark, Airflow, Kafka, Docker o Kubernetes es una ventaja, pero no obligatoria.
• Curiosidad por aprender sobre IA generativa: no se necesita experiencia previa en IA/ML; todo sobre ChatGPT y prompt engineering se explica desde cero.
• Acceso a ChatGPT (versión gratuita o Plus): recomendado para prácticas durante el curso.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de Datos que buscan mejorar productividad y automatizar tareas repetitivas.
• Profesionales de datos en formación (desarrolladores SQL, programadores Python, ingenieros BI) que quieren adelantarse en el mundo impulsado por IA.
• Ingenieros de Software y DevOps que trabajan con flujos de datos y automatización.
• Managers técnicos y líderes de equipo interesados en explorar cómo la IA puede acelerar proyectos de datos.

¿Qué esperas para comenzar?

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