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CURSO DE PLATAFORMA · 30 HORAS

Streaming y Procesamiento en Tiempo Real

De los eventos que llegan a las decisiones en segundos

Procesá eventos a medida que llegan: ventanas, estado, garantías de entrega y detección de fraude en tiempo real. Construís un motor de streaming propio en Python y lo trasladás a Kafka, Flink y Spark Structured Streaming.

30 horas
6 unidades
Tutor virtual 24/7
Perfil avanzado
stream.py
# Ventana tumbling por cliente
for ev in stream:
  w = ev.ts // 60
  state[ev.key, w] += ev.monto
  if ev.ts > watermark:
    emit_closed(state)
1
Ingerir — eventos, logs y offsets
2
Procesar — ventanas, estado y watermarks
3
Decidir — fraude en tiempo real
6
Unidades didácticas
30h
Duración total
Avanzado
Nivel del curso
24/7
Tutor virtual disponible
Inversión del curso
$100.000 ARS
Acceso completo + certificado IDSA con trámite de homologación UTN. Emisión por curso, no al final del trayecto.
Único pago
Transferencia · Mercado Pago · PayPal
$100.000
▸ OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

Pensar en eventos, no en tablas

Cada objetivo es verificable mediante entregables y defensa conversacional. Vas a poder diseñar y justificar un pipeline de streaming, entendiendo qué garantiza y qué cuesta cada decisión.

1

Explicar eventos, logs, particiones y offsets, y cuándo conviene streaming frente a batch

2

Aplicar ventanas tumbling, sliding y de sesión con eventos desordenados

3

Manejar watermarks y eventos tardíos

4

Mantener estado acotado en agregaciones incrementales

5

Diseñar procesadores idempotentes y razonar sobre garantías de entrega

6

Diseñar un pipeline de fraude en tiempo real con presupuesto de latencia

▸ TEMARIO COMPLETO

6 unidades · 30 horas

Cada unidad incluye lecciones, un quiz de corrección automática y un entregable en un notebook de Google Colab.

1
Eventos
Eventos y logs
▼
  • Evento, tema, partición y offset
  • Log de solo agregado
  • Batch frente a streaming
2
Tiempo
Tiempo y ventanas
▼
  • Tiempo de evento y de procesamiento
  • Ventanas tumbling, sliding y de sesión
  • Watermarks y eventos tardíos
3
Estado
Estado y agregaciones incrementales
▼
  • Estado local por clave
  • Joins entre streams
  • TTL del estado y memoria acotada
4
Garantías
Garantías de entrega
▼
  • Al menos una vez, a lo sumo una vez, exactamente una vez
  • Idempotencia y deduplicación
  • Reprocesamiento sin duplicar efectos
5
Fraude
Detección de fraude en tiempo real
▼
  • Reglas y modelo en línea
  • Latencia y contrapresión
  • Falsos positivos y costo de error
6
Proyecto
Proyecto integrador
▼
  • Pipeline completo de Fintora
  • Mapeo a Kafka, Flink y Spark Structured Streaming
  • ADR y defensa conversacional
✓
Cierre
Examen Final y certificado
▼
  • 10 preguntas al azar de un banco de 20 · 40 minutos · 2 intentos
  • Se aprueba con 6 sobre 10
  • Aprobarlo habilita el certificado
▸ MODALIDAD

Diseñado para profesionales que practican

100% autogestionado y asincrónico. Cada unidad incluye lecciones, un quiz y un entregable en Google Colab con controles automáticos y defensa conversacional.

Tutor virtual 24/7

Un asistente virtual entrenado sobre el contenido del curso resuelve tus dudas y evalúa tu comprensión mediante defensa conversacional.

  • Respuestas claras y sintéticas
  • Disponible las 24 horas
  • Contexto del curso completo

Lecciones en texto

Contenido estructurado en el campus, con la matemática justa y ejemplos paso a paso. Leé, consultá y avanzá a tu ritmo.

  • Ejemplos paso a paso
  • Búsqueda instantánea
  • Ritmo personal

Notebooks en Google Colab

Notebooks ejecutables con código real y GPU disponible. No pseudocódigo: cada concepto se implementa y se prueba con eventos reales.

  • Sin instalación
  • GPU disponible
  • Código paso a paso

Entregables con defensa conversacional

Cada unidad tiene un entregable con controles automáticos y una defensa conversacional. Recibís feedback sobre tu trabajo y tus decisiones.

  • Controles automáticos
  • Defensa conversacional
  • Criterios claros
▸ METODOLOGÍA

Construí el motor y después usá la herramienta

Cada concepto se implementa en Python sobre eventos de Fintora antes de mapearlo a las herramientas del mercado.

1

Modelar

Eventos, tiempo y orden.

2

Implementar

Ventanas y estado desde cero.

3

Garantizar

Idempotencia y entrega.

4

Diseñar

Arquitectura con ADR.

▸ STACK TECNOLÓGICO

Herramientas que usarás

Sin fricción de configuración. Todo se ejecuta en Google Colab.

Python Python
pandas pandas
Kafka Kafka
Flink Flink
Spark Spark
Google Colab Google Colab
▸ CERTIFICACIÓN ACADÉMICA

Doble aval universitario, verificación digital

Al aprobar el curso descargás tu certificado desde el campus y podés tramitar la homologación del certificado oficial: Instituto Data Science Argentina y UTN Facultad Regional Reconquista.

Certificado IDSA + UTN

Qué incluye el certificado

  • Doble firma: Director de IDSA + Decano UTN FRRQ
  • Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
  • Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
  • Código QR de verificación digital
  • Homologación a pedido: enviás el certificado del campus y tu DNI a info@institutodatascience.org y recibís el certificado oficial por correo
  • Emisión por curso: no esperás al final del trayecto

Se habilita al aprobar el Examen Final del curso (nota mínima 6 sobre 10).

▸ PREGUNTAS FRECUENTES

Resolvemos tus dudas

¿Qué conocimientos previos necesito?▼
Perfil avanzado. Se recomienda haber cursado Data Engineering Fundamentals y manejar Python y SQL. No se requiere experiencia con Kafka ni Flink.
¿Voy a usar Kafka o Flink?▼
El curso construye un motor de streaming propio en Python para entender cada concepto y, en la última unidad, mapea lo construido a Kafka, Flink y Spark Structured Streaming. No hace falta instalar infraestructura.
¿Necesito instalar algo?▼
No. Los notebooks corren en Google Colab y no instalás nada en tu computadora.
¿Cuánto tiempo tengo que dedicarle por semana?▼
Con 5 horas semanales completás las 30 horas del curso en 6 semanas. Podés avanzar más rápido o más lento, porque es 100% asincrónico.
¿Cómo se verifican los entregables?▼
Cada unidad cierra con un entregable que se verifica con controles automáticos y una defensa conversacional con el tutor virtual. Cada entregable usa un único archivo de datos, incluido en el campus.
¿Cómo se abona el curso?▼
El valor del curso es de $100.000 ARS y se abona en un único pago mediante transferencia bancaria, Mercado Pago o PayPal.
¿Cómo obtengo el certificado?▼
Al aprobar el Examen Final (10 preguntas al azar, 40 minutos, 2 intentos, nota mínima 6 sobre 10) se habilita el certificado en el campus. Para el certificado oficial, enviás ese certificado y tu DNI a info@institutodatascience.org.
¿Cuál es el siguiente paso después de este curso?▼
Podés avanzar a Arquitectura de Datos y Data Mesh o a MLOps Avanzado, o seguir la diplomatura que estés cursando.

De los eventos a la decisión en tiempo real

6 unidades, 30 horas, verificable y aplicable. Con un caso de fraude y certificación IDSA + UTN.

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