We provide businesses with state-of-the-art technology solutions and personalized support, enabling them to navigate the complexities of the digital world and achieve measurable success.
Clases en vivo y grabadas
Aprende ingeniería de datos desde cero con sesiones en vivo dos veces por semana: una teórica y otra práctica. Ideal para quienes buscan avanzar hacia un trabajo remoto bien pagado.
Proyecto Real
Construye un proyecto práctico que simula un entorno laboral real. Aprende las herramientas que usan los ingenieros de datos para proyectos en la nube y empresas internacionales.
Metodología Ágil
Trabaja con tareas semanales y sprints al estilo de un equipo real de datos. Aprende buenas prácticas de trabajo remoto y colaboración profesional.
Comunidad en Discord
Forma parte de una comunidad de aspirantes y profesionales en datos. Aprende acompañado, comparte tus avances y da tus primeros pasos hacia la vida de nómada digital.
Mi camino como ingeniero de datos y nómada digital
En los últimos cinco años he viajado por más de veinte países, todo gracias a mi trabajo remoto en ingeniería de datos.
No siempre fue así: crecí en Acapulco, trabajé y estudié desde joven como muchos, Me costó entrar al mundo de la tecnología. Pero cuando descubrí los datos, encontré una nueva forma de vivir.
Hoy trabajo desde cualquier lugar del mundo, con libertad financiera y personal. Quiero enseñarte cómo tú también puedes hacerlo. Por cierto mientras escribo esto me encuentro en Espírito Santo, Brazil con mi novia.
¿Por qué aprender ingeniería de datos?
Aprender datos es más fácil de lo que imaginas
No necesitas venir del mundo tech ni ser experto en matemáticas. Con la guía correcta puedes aprender paso a paso desde cero: SQL, Python y herramientas modernas. Hoy entrar al mundo de los datos es más accesible que nunca.
Acompañamiento real y sesiones en vivo
No estarás solo. Durante varias semanas trabajaremos en grupos reducidos (máx. 10 personas) con sesiones en vivo, ejercicios prácticos y mentoría directa para guiarte en tu ruta profesional.
Un mercado en expansión constante
La ingeniería de datos está entre los empleos más demandados del mundo. Más del 30% de las vacantes permanecen abiertas por falta de talento especializado.
Sueldos globales desde Latinoamérica
Los salarios en ingeniería de datos van desde $1,500 a $2,000 USD mensuales en posiciones iniciales, y hasta $8,000 USD mensuales para roles avanzados. Aprender datos es aprender a ganar en dólares.
IA y datos: la base del futuro
El 90% del trabajo detrás de la inteligencia artificial es procesamiento y gestión de datos. Aprender datos es asegurar tu lugar en el futuro de la tecnología.
Libertad para trabajar desde cualquier lugar
Construye una carrera que no dependa de una oficina. Aprende a trabajar remoto, viajar y vivir de proyectos globales. Tu laptop será tu pasaporte
Planes y precios del camino que te llevará a ser un data nomad
Starter
Para principiantes y gente que quiere cambiar de carrera
Requisitos: Ingles conversacional
Incluye:
- Introducción al mundo de datos
- Laboratorio práctico: ETL y Análisis de datos con SQL y Python
- Instalación y configuración de herramientas: VS Code, Python, Github, Jupyter Notebooks
- Extract: descargar CSV desde URL
- Transform: limpiar columnas, tipos, filtrar, agregar
- Load: subir datos limpios a una base de datos SQL (SQLite)
Job Ready
Aprende Data Engineering práctico con Google Cloud Platform
Enfocado en pasar la entrevista técnica
Incluye:
- 8 semanas de clases en vivo
- 2 clases semanales: Teorica y Laboratorio
- 1 clase de ingles a la semana para prepararte para la entrevista técnica (opcional)
- Laboratorio con precio de 500 dls incluido
- SEO profesional para tu LinkedIn enfocado a Data Engineering + Data jobs USA / Europa / Arabia Saudita / Resto del mundo
- Mentoría y acompañamiento durante todo el curso
- Acceso a comunidad privada en Discord
- Banco de preguntas curadas
- Simulación entrevista técnicas
- Proyecto Real: Implementación de un pipeline de datos en GCP: GCS + Bigquery + Dataform + Composer
- Analisís real de un dataset de subscripciónes publico
- ETL con Bigquery y Dataform / Snowflake + DBT
- Creación de DAGs para Orquestación con Airflow
- SQL + Python + Spark + Pandas para Data Engineering
- Preparación para entrevistas técnicas y ejercicios tipo FAANG
Production
Ready
Especialización MLOps en Google Cloud Platform
Requisito: Curso Job Ready
Incluye:
- 4 semanas de clases en vivo
- 2 clases semanales: Teorica y Laboratorio
- Mentoría avanzada 1:1
- Proyecto real: Implementacion de un modelo de IA en GCP: Preprocesamiento, Entrenamiento, Inferencia y Evaluación
- GCS + Bigquery + Dataform + Vertex AI + Composer
- Laboratorio con precio de 500 dls incluido
- IaaC para modelos de ML con terraform
- CI/CD para modelos de ML con Vertex AI
- IaaC con Terraform y Google Cloud Platform
- Docker Images
- Arquitectura GitOps con cloud build y Terraform
- Deploy a dev staging y prod con github actions
- Logging con Cloud Logging y Monitoring
- Preparación para entrevistas técnicas y ejercicios tipo FAANG
- Banco de preguntas curadas
FAQ
Preguntas frecuentes.
Necesito experiencia previa en tecnología o datos para tomar el curso?
Es recomendado tener nociones básicas de programación en python y SQL, hay muchos recursos gratuitos en internet para aprender estos temas desde cero.
Necesito saber ingles?
Si, si quieres acceder a sueldos globales necesitas saber ingles.
¿Por qué Google Cloud Platform?
Google Cloud está apostando fuerte por el futuro de los datos y la IA, ofreciendo hasta US$ 350 000 en créditos para startups y colaborando con más de 300 aceleradoras en todo el mundo. Con el mercado de MLOps creciendo más del 30 % anual y la demanda global de ingenieros de datos aumentando año tras año, el ecosistema de Google Cloud se está convirtiendo en uno de los lugares con más oportunidades para construir carrera en datos e inteligencia artificial
¿Por qué aprender data Engineering / MLOps ?
El mercado laboral está frente a una transformación profunda: estudios indican que entre 400 y 800 millones de empleos podrían ser desplazados o transformados por la automatización antes de 2030.
McKinsey & Company Además, en economías avanzadas hasta el 60 % de los empleos podrían ver cambios significativos en sus tareas debido a la IA. National University
En ese contexto, habilidades como la Ingeniería de Datos y el MLOps se vuelven esenciales: las empresas necesitarán profesionales que diseñen, construyan y operen la infraestructura de datos, los modelos de IA y los pipelines de producción. Formarte en estos campos no es solo adaptarte al futuro, sino posicionarte para liderar en él.