Trabajás con datos todos los días, pero solo ejecutás lo que te piden.

Diseñá proyectos de datos reales, de punta a punta.

Dejá de limitarte a tareas sueltas. Aprendé a pensar proyectos completos, entender por qué se toman las decisiones técnicas y cómo impactan en el negocio. Eso es lo que te permite crecer profesionalmente.

Proyectos en AWS
Clases en vivo

Solo 20 cupos totales.

Grupo reducido, no masivo.

Los primeros 10 inscriptos acceden al precio anticipado de USD 799.

Después el valor pasa a USD 1000.

Te anotás en 2 minutos. Te escribo por WhatsApp para coordinar una llamada.

14 semanas
6 horas semanales
Próxima cohorte: Marzo 2026

Lo que te frena no es falta de esfuerzo. Es falta de dirección.

Trabajás con datos, aprendés cosas sueltas, pero nadie te muestra el mapa completo ni cómo usarlo en situaciones reales de trabajo.

Mucha teoría, pocas decisiones reales

Pasás horas mirando contenido técnico, pero cuando tenés que resolver algo en tu trabajo no sabés por dónde arrancar ni qué decisión tomar.

Crecés en ejecución, no en nivel

Sabés hacer, pero no te dan más responsabilidad. No te largan a diseñar. No te ven como referencia técnica.

Seguís atrapado en lo operativo

Cada mes que pasa seguís atado a tareas operativas de bajo impacto, y eso frena salario, ascenso y visibilidad dentro del equipo.

No necesitás más tutoriales sueltos. Necesitás trabajar sobre un caso real y recibir feedback sobre cómo pensás y decidís.

¿Qué vas a lograr en estas 14 semanas?

Pasás de ejecutar tareas sueltas a diseñar y construir soluciones de datos completas en contextos reales de trabajo. Sin dejar tu trabajo actual.

Entendés cómo se arma un proyecto de datos de punta a punta

Conectás las piezas clave de un proyecto de datos y sabés cómo encajan en la práctica real.

Reforzás lo que ya sabés y ganás seguridad al aplicarlo

Consolidás tu base técnica con práctica guiada y feedback directo sobre tu trabajo.

Encarás los temas que suelen trabar el crecimiento

Enfrentás temas complejos con guía y revisión sobre tu trabajo.

Compartís el proceso con profesionales en una situación similar a la tuya

El intercambio acelera el aprendizaje y ordena los próximos pasos.

Cómo se trabaja durante el programa

Para pasar de tareas sueltas a soluciones completas, necesitás un proceso de trabajo real. Así se trabaja semana a semana.

  • Trabajás sobre un caso basado en una empresa por suscripción.
  • Cada semana tomás decisiones de diseño y las implementás en el proyecto.
  • Entregás avances en un repo y recibís devolución directa sobre tu trabajo.
  • Cerrás con un proyecto completo.

Arquitectura del proyecto

Recorremos todas las etapas del ciclo de vida de la ingeniería de datos.

Repo de trabajo

Estructura del proyecto, entregables versionados y documentación del caso.

Feedback sobre entregables

Devoluciones concretas sobre decisiones de diseño y entregables reales del proyecto.

Quién te va a acompañar en el proceso

Este enfoque de trabajo se construyó a partir de años diseñando, equivocándose y corrigiendo proyectos reales.

Bruno Masciarelli

Bruno Masciarelli

Ingeniero y arquitecto de datos

Hace casi 15 años empecé en este mundo como consultor Business Intelligence haciendo un poco de todo, desde ETLs hasta dashboards (uno más feo que el otro).

Al pasar a roles de arquitectura dejé de enfocarme solo en tareas y empecé a hacerme cargo del diseño completo de las soluciones.

Algunas salieron bien. Otras se trabaron o nunca terminaron de funcionar, incluso con buena tecnología. En la mayoría de los casos, el problema había empezado mucho antes de escribir código.

+100

Profesionales formados, muchos de ellos hoy lideran equipos en empresas líderes de la región

+20

Proyectos exitosos de Data Warehouses y Data Lakes implementados

"La mayoría de los problemas en datos no se resuelven con más herramientas, sino con mejores decisiones de diseño."

Resultados reales de quienes ya lo hicieron

Experiencias de profesionales que participaron en las primeras ediciones y aplican lo aprendido en su trabajo.

Más testimonios reales

  • "Buscaba una mirada más global de la ingeniería de datos y entender qué hay detrás. Eso era lo que necesitaba para crecer en seniority."
  • "Llegué a una entrevista con preguntas y una idea mucho más armada. Eso sorprendió bastante y me ayudó a entrar donde estoy hoy."

Nahuel Navarro

  • "Es lo más parecido a lo que vas a hacer en un trabajo real."
  • "La parte práctica hands-on es clave. No es lo mismo mirar código que romperse la cabeza haciéndolo."

Ícaro Zambonini

  • "Me llevo mucho más que código: cómo estimar costos, definir arquitectura y trabajar con negocio."
  • "Ahora entiendo en qué momento entran los controles de calidad y por qué."

Mauricio Vulcano

  • "Cada semana me llevaba cosas que al día siguiente podía aplicar en el trabajo."

Luis García

  • "Me ayudó a frenar la ansiedad y empezar a diseñar antes de sentarme a codear."

Valentín Kebat

14 semanas construyendo un proyecto real

10 módulos + un caso completo, de punta a punta, con clases en vivo y entregables semanales.

10 módulos con entregables

Cada módulo suma una pieza del proyecto y termina con un avance concreto.

Clases en vivo

Diseño, decisiones y dudas sobre el proyecto. Sin relleno.

Devolución sobre tu trabajo

Revisiones sobre decisiones de diseño, implementación y entregables del repo.

6 horas semanales

Ritmo compatible con tu trabajo actual.

Cómo progresa el proyecto durante el programa

El contenido está organizado para que avances con entregables reales. Cada bloque cierra algo que después queda integrado en el proyecto final.

Bloque 1

Base y planificación

Se configura el entorno y se toman las decisiones iniciales del proyecto.

Entregables

  • Nivelación técnica (ETL en Python y SQL)
  • Documentos de relevamiento y planificación
  • Diagrama de arquitectura

Decisiones

  • Qué se construye y por qué
  • Cómo se organiza el repositorio y el trabajo

SQL · Python · Git

Bloque 2

Ingesta

Se implementa la ingesta con dltHub y se deja lista para escalar.

Entregables

  • Carga de tablas con dltHub
  • Pipeline parametrizado

Decisiones

  • Cómo estructurar el pipeline
  • Cómo dejarlo listo para evolucionar

dltHub · AWS

Bloque 3

Modelado de datos

Se diseña y se cierra el modelo dimensional del proyecto.

Entregables

  • Dimensiones y hechos
  • Modelo dimensional completo

Decisiones

  • Grano del modelo
  • Cómo se diseñan dimensiones y tablas de hechos

modelado dimensional

Bloque 4

Transformación y orquestación

Se transforma con dbt y se automatiza la ejecución con Airflow.

Entregables

  • Conexión de dbt con AWS Athena
  • Proyecto dbt completo
  • Pipeline del proyecto en Airflow

Decisiones

  • Cómo modularizar transformaciones
  • Cómo orquestar dependencias

dbt · Athena · Airflow

Bloque 5

CI/CD, serving y cierre

Se automatiza la entrega, se expone el consumo y se cierra el proyecto final.

Entregables

  • Acciones de GitHub implementadas
  • API para exponer datos
  • Ajustes y cierre final del proyecto
  • Actividad aplicada a comunicación y crecimiento profesional

Decisiones

  • Qué validar automáticamente
  • Qué y cómo exponer para consumo

GitHub Actions · serving

Resultado: Al terminar, te llevás un proyecto punta a punta, completo y documentado. Repo versionado, arquitectura justificada, pipelines funcionando y tips para contarlo de la mejor manera.

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Precio especial por inscripción anticipada

Disponible para los primeros 10 inscriptos

$799 USD

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  • ✔️ 14 semanas de entrenamiento práctico
  • ✔️ 10 módulos + proyecto real en AWS
  • ✔️ Clases en vivo en grupo reducido
  • ✔️ Feedback personalizado y revisión de código
  • ✔️ Comunidad privada y soporte
  • ✔️ Acceso a futuras actualizaciones del material

Disponible hasta agotar los 10 cupos.

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Si durante las primeras 4 semanas sentís que el programa no es para vos, podés darte de baja y obtener la devolución completa.

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14 semanas · Próximo inicio: marzo 2026 · Desde USD 799