🎯 Ruta profesional 1→100
Formación orientada a trabajo real: práctica ejecutable, resultados esperados, solución y proyectos.
SQL profesional
Aprender a convertir preguntas de negocio en consultas correctas y comprobables.
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Aprender a convertir preguntas de negocio en consultas correctas y comprobables.
Snowflake profesional
Usar Snowflake como warehouse analítico con estructuras y costes controlados.
Snowflake profesional
Usar Snowflake como warehouse analítico con estructuras y costes controlados.
ETL, ELT y modelado
Diseñar pipelines mantenibles desde RAW hasta marts.
ETL, ELT y modelado
Diseñar pipelines mantenibles desde RAW hasta marts.
dbt profesional
Transformar SQL en un proyecto testeado, documentado y versionado.
dbt profesional
Transformar SQL en un proyecto testeado, documentado y versionado.
Git y GitHub profesional
Trabajar con cambios trazables y repositorios que otra persona pueda revisar.
Git y GitHub profesional
Trabajar con cambios trazables y repositorios que otra persona pueda revisar.
Python para Data Engineering
Automatizar ingestión, validación y llamadas a APIs de forma observable.
Power BI profesional
Construir un modelo analítico y dashboards que respondan preguntas de negocio.
Power BI profesional
Construir un modelo analítico y dashboards que respondan preguntas de negocio.
Analítica de negocio
Traducir métricas en decisiones y evitar KPIs mal definidos.
Analítica de negocio
Traducir métricas en decisiones y evitar KPIs mal definidos.
Calidad y testing
Diseñar controles de datos que detecten roturas antes del usuario.
Calidad y testing
Diseñar controles de datos que detecten roturas antes del usuario.
IA, MCP y Open Source
Usar asistentes y repositorios externos sin perder control técnico ni seguridad.
IA, MCP y Open Source
Usar asistentes y repositorios externos sin perder control técnico ni seguridad.
SQL profesional
SQL desde consultas básicas hasta ventanas, deduplicación, cohortes y calidad.
Snowflake profesional
Arquitectura, carga, JSON, permisos, coste y capas analíticas.
ETL / ELT profesional
Incrementalidad, idempotencia, MERGE, validación y pipelines reproducibles.
dbt profesional
Sources, refs, tests, snapshots, incrementales, documentación y CI.
Git y GitHub profesional
Historia limpia, branches, PRs, README y uso seguro de Open Source.
Modelado y calidad de datos
Grain, esquema estrella, SCD y contratos de calidad.
Power BI, Power Query y DAX profesional
Preparación, modelado, DAX, UX, Service, RLS y Snowflake.
Python para Data Engineering
Archivos, APIs, validación, carga y operación de scripts.
IA, MCP y Open Source para datos
Asistentes, auditoría de repositorios y herramientas conectadas con seguridad.