Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

Duración

3 meses

Fecha de Inicio

13-11-2026

Horas

100

Módulos

6 módulos

Modalidad

Online

Precio

525 €

ISSLOGG

Presentación del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

El Curso en Procesamiento de Datos en Streaming enseña a diseñar y operar flujos de datos que se procesan en el mismo instante en que se generan, algo clave en una cadena de suministro donde sensores, vehículos y pedidos emiten eventos sin parar. Dominar el tiempo real permite pasar de reaccionar tarde a decidir sobre lo que ocurre ahora mismo en el almacén y en el transporte.

El temario arranca con la arquitectura de datos en tiempo real y sigue con Kafka y las plataformas de streaming, para después trabajar el procesamiento con Apache Flink y Spark Streaming, la arquitectura orientada a eventos y la captura de cambios (CDC) desde bases de datos. Todo se aplica en un pipeline completo de extremo a extremo que abre la puerta a puestos de ingeniero de datos o arquitecto de soluciones de datos en entornos logísticos.

Proposito del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

  • Formar profesionales capaces de diseñar arquitecturas de datos que funcionen en tiempo real
  • Introducir el uso de Kafka como columna vertebral de la mensajería de eventos
  • Desarrollar la destreza para procesar flujos continuos con Flink y Spark Streaming
  • Integrar el enfoque orientado a eventos en los sistemas de la cadena de suministro
  • Consolidar la capacidad de sincronizar datos entre sistemas mediante CDC

Para que te prepara Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

  • Diseñar la arquitectura de un sistema de datos en tiempo real para una operación logística
  • Configurar topics y productores en Kafka para mover eventos entre aplicaciones
  • Desarrollar transformaciones sobre flujos de datos con Flink y Spark Streaming
  • Modelar sistemas basados en eventos que reaccionan a lo que ocurre en la operación
  • Construir y desplegar un pipeline en tiempo real, de la captura al consumo del dato

¿Tienes dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación? Escríbenos y nuestro equipo te asesorará sin ningún compromiso.

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Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

Lo que lograrás

Objetivos del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

01

Comprender la arquitectura de un sistema de datos en tiempo real.

02

Manejar Apache Kafka como plataforma de mensajería de eventos.

03

Procesar flujos continuos con Apache Flink y Spark Streaming.

04

Diseñar arquitecturas orientadas a eventos para la operación logística.

05

Sincronizar bases de datos mediante captura de cambios (CDC).

Curso en Procesamiento de Datos en Streaming
Por qué ISSLOGG

Una formación pensada para impulsar tu carrera

Metodología práctica y flexible, con el acompañamiento de expertos en cada paso.

Enfoque 100% práctico

Casos reales y herramientas aplicables desde el primer día.

Titulación propia

Acredita tus competencias con un título propio de ISSLOGG.

Campus online 24/7

Estudia a tu ritmo, sin horarios y desde cualquier dispositivo.

Tutorización experta

Tutores especialistas que resuelven todas tus dudas.

PLAN DE ESTUDIOS

Temario del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

Módulo 1: Arquitectura de datos en tiempo real
  • Diferencias entre procesamiento por lotes y procesamiento en streaming
  • Conceptos clave, evento, flujo, ventana temporal y latencia
  • Componentes de una arquitectura de datos en tiempo real
  • Casos de uso en almacén, transporte y seguimiento de pedidos
  • Garantías de entrega, orden de eventos y tolerancia a fallos
Módulo 2: Kafka y plataformas de streaming
  • Fundamentos de Apache Kafka, brokers, topics y particiones
  • Productores y consumidores, y gestión de grupos de consumo
  • Retención, replicación y rendimiento del clúster
  • Esquemas de datos y compatibilidad con Schema Registry
  • Otras plataformas de streaming y criterios para elegir entre ellas
Módulo 3: Apache Flink y Spark Streaming
  • Modelo de procesamiento de Apache Flink y su gestión del estado
  • Spark Streaming y Structured Streaming, características principales
  • Ventanas, agregaciones y uniones sobre flujos de datos
  • Tratamiento de eventos tardíos mediante marcas de agua
  • Comparativa de rendimiento y criterios para elegir motor de procesamiento
Módulo 4: Arquitectura orientada a eventos
  • Principios de la event-driven architecture y sus ventajas
  • Patrones de diseño, publicación y suscripción, event sourcing y CQRS
  • Desacoplamiento de servicios y comunicación mediante eventos
  • Diseño de eventos para pedidos, inventario y transporte
  • Gestión de errores, reintentos y trazabilidad de los eventos
Módulo 5: Captura de cambios de datos (CDC)
  • Qué es la captura de cambios y qué problemas resuelve
  • Técnicas de CDC, basada en logs, en triggers y en consultas
  • Debezium y su integración con Kafka
  • Sincronización de bases de datos operacionales con sistemas analíticos
  • Consistencia, latencia y monitorización de los flujos de cambios
Módulo 6: Proyecto final de pipeline en tiempo real
  • Definición del caso de uso y de los requisitos del pipeline
  • Captura de datos de origen y publicación de eventos en Kafka
  • Procesamiento y transformación del flujo con Flink o Spark Streaming
  • Entrega de resultados a un destino analítico o a un cuadro de mando
  • Pruebas, monitorización y presentación del pipeline
¿Es para ti?

A quién va dirigido

Este programa está diseñado para perfiles que quieren crecer en el sector logístico.

Profesionales de logística

Profesionales logísticos en activo que quieren explotar los datos de sus operaciones en tiempo real.

Recién titulados

Recién titulados en ingeniería o informática que buscan una especialización en datos en streaming.

Mandos y responsables

Responsables de sistemas y operaciones que lideran proyectos de datos y monitorización continua.

Profesionales en reorientación

Profesionales de otros sectores que quieren orientar su carrera hacia la ingeniería de datos.

Cómo aprenderás

Metodología del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

Un recorrido sencillo y flexible, desde la matrícula hasta tu titulación.

1

Matrícula online

Te inscribes en minutos y accedes de inmediato a tu formación.

2

Campus 24/7

Estudias a tu ritmo desde el campus virtual, sin horarios fijos.

3

Tutoría experta

Cuentas con el acompañamiento de tutores que resuelven tus dudas.

4

Titulación propia

Al terminar obtienes tu titulación propia de ISSLOGG.

Resolvemos tus dudas

Preguntas Frecuentes del Curso en Procesamiento de Datos en Streaming

¿No encuentras tu respuesta?

Nuestro equipo está listo para resolver todas tus dudas sobre el programa, la matrícula o la titulación.

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¿Necesito conocimientos previos de programación para hacer el curso?

Es recomendable una base mínima de programación y de bases de datos, aunque el temario avanza de forma progresiva. Empieza por la arquitectura de tiempo real y los conceptos clave, y solo después entra en Kafka, Flink y Spark Streaming.

¿Me sirve el curso si trabajo en logística y no vengo del mundo informático?

Sí. El curso conecta cada herramienta con situaciones reales de la cadena de suministro, como el seguimiento de pedidos, el inventario o el transporte. Así entiendes qué datos mover en tiempo real y cómo plantear el proyecto con tu equipo técnico.

¿Cómo se organiza el estudio a lo largo de los 3 meses?

Los 6 módulos se cursan de forma progresiva, con materiales online para que avances a tu ritmo y lo compagines con tu trabajo. Cada bloque se centra en una pieza concreta del pipeline, desde la arquitectura hasta la captura de cambios.

¿Qué me llevo al terminar el curso?

Terminas con una visión completa de cómo se construye un sistema de datos en streaming y con un pipeline propio funcionando, desde la captura del dato hasta su consumo. Es un trabajo aplicado que puedes mostrar como muestra de tu capacidad técnica.

¿En qué puestos puedo aplicar lo aprendido?

Puedes orientar tu perfil hacia funciones como ingeniero de datos, desarrollador de pipelines en tiempo real, arquitecto de soluciones de datos o responsable técnico de proyectos de digitalización en empresas logísticas y de transporte.