Un programa aplicado que enseña a diseñar y operar la infraestructura de datos que precede a todo modelo cuantitativo: extracción por API, almacenamiento relacional y automatización. El estudiante deja de trabajar con archivos sueltos y construye un pipeline versionado que abastece de datos limpios y confiables, la competencia que separa a un analista de un ingeniero de datos financieros.
Ningún fondo ni banco trabaja con hojas de cálculo pegadas a mano; opera sobre bases de datos alimentadas por procesos automáticos. Este programa lleva al estudiante por ese estándar profesional: primero domina SQL sobre datos de mercado —incluidas funciones de ventana para cálculos de series de tiempo—, luego diseña un esquema relacional normalizado en PostgreSQL, consume APIs REST comerciales gestionando autenticación, paginación y límites de tasa, y finalmente orquesta todo el flujo para que corra solo y de forma idempotente. El énfasis está en la robustez: manejo de fallos, reintentos e integridad ante ejecuciones repetidas. El resultado es un pipeline de datos que otro equipo podría poner en producción sin retoques.
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