En Henry, nuestra carrera de Data Engineer se enfoca en que domines las tecnologías de ingeniería de datos que son pilares en cualquier infraestructura moderna.
Este es el stack técnico que te convertirá en un profesional altamente competitivo:
Python: Es el caballo de batalla para el procesamiento, limpieza y automatización de datos. Aprenderás librerías esenciales como Pandas y Numpy para la manipulación eficiente de la información.
SQL (Structured Query Language): Es indispensable para la consulta y gestión de datos en bases de datos relacionales. Un ingeniero de datos debe ser un maestro en la optimización de consultas SQL.
El dominio de las distintas bases de datos es crucial en la ingeniería de datos.
Te enseñamos a trabajar con:
Bases de Datos Relacionales (PostgreSQL): Fundamentales para datos estructurados y transaccionales, donde la integridad de la información es primordial.
Bases de Datos NoSQL (MongoDB): Ideales para almacenar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad.
Data Warehousing (Snowflake): Plataformas modernas en la nube que permiten el almacenamiento analítico masivo, esencial para la inteligencia de negocios y el Data Science.
El verdadero reto en la ingeniería de datos es manejar el Big Data.
Aquí es donde entran las tecnologías de ingeniería de datos de escalabilidad:
Apache Spark (y PySpark): Aprenderás a usar este framework de procesamiento distribuido para analizar grandes conjuntos de datos de forma rápida y eficiente, una habilidad de seniority.
Apache Kafka: Es la herramienta líder para la ingesta y transmisión de datos en tiempo real (streaming), permitiendo a las empresas reaccionar al instante.
Hoy, toda la infraestructura de datos se construye en la nube.
Por eso, el programa de Henry te forma en tecnologías de ingeniería de datos basadas en la nube:
Amazon Web Services (AWS): Es la plataforma de nube más usada. Adquirirás experiencia en servicios como S3 para almacenamiento de datos y EC2 para la gestión de máquinas virtuales.
Contenerización (Docker): Aprenderás a empaquetar tus aplicaciones y pipelines para asegurar que funcionen de manera uniforme en cualquier entorno, ya sea local o en la nube.
El trabajo del ingeniero de datos es repetible y automatizable.
Para ello, dominamos herramientas clave:
Apache Airflow: Es el estándar de la industria para programar, monitorear y gestionar los pipelines de datos (ETL/ELT), asegurando que los flujos de trabajo se ejecuten de forma fiable.
DBT (Data Build Tool): Se utiliza para transformar datos dentro del data warehouse, aplicando las mejores prácticas de ingeniería de software a la transformación de datos.
La diferencia entre Henry y otras opciones es nuestro enfoque en la empleabilidad. No solo te enseñamos la lista de tecnologías de ingeniería de datos, te acompañamos para que puedas usarlas en un entorno simulado de trabajo real.
Nuestro programa intensivo se basa en proyectos que integran todo el stack (desde la ingesta en AWS hasta la orquestación con Airflow y el procesamiento con Spark). Al egresar, tendrás un portafolio validado que demuestra que dominas estas tecnologías de ingeniería de datos con experiencia práctica, no solo teoría.
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