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Data Engineering Financiero: Python, SQL y APIs

Construye el pipeline que baja, guarda y sirve datos de mercado sin que tú lo toques.
📅 Inicio: 1 de febrero de 2027 1.5 meses 📍 En linea en vivo + on-demand para toda LATAM 🎓 Practitioners FIC - lideres de la industria financiera
💳 Pago seguro con PayPal (acceso inmediato) — o pagar con tarjeta vía Stripe. Precio + IVA 16%.
El programa

Descripción

Aquí dejas de trabajar con archivos sueltos. Diseñas un esquema en MySQL, escribes las consultas que un analista escribe todos los días, consumes APIs de mercado con autenticación y armas un pipeline que corre solo y guarda todo. Es la infraestructura invisible sobre la que se sostiene cualquier mesa de trading o fondo.

Programa de 1.5 meses para jóvenes de 16 a 18 años que ya programan algo y quieren construir sistemas, no scripts desechables. Cubrimos SQL en serio: modelado relacional, tipos y llaves, SELECT con JOIN, GROUP BY, HAVING, subconsultas, window functions e índices para que las consultas no se arrastren. Montamos una base MySQL local con Docker y en la nube, y la conectamos desde Python con SQLAlchemy. Del lado de ingesta trabajamos APIs REST reales —Alpha Vantage, Banxico SIE, FRED, CoinGecko— con manejo de llaves, rate limits, reintentos y paginación. Todo se orquesta en un pipeline ETL con logging, manejo de errores y ejecución programada vía cron o GitHub Actions. Y todo vive en Git: ramas, commits con sentido, pull requests y revisión de código. Terminas entendiendo por qué un sistema de datos bien hecho vale más que cualquier modelo armado a mano en Excel.

Hacia dónde llegas

Objetivo general

Diseñar y operar un pipeline ETL completo que ingiere datos de mercado desde APIs, los normaliza y los almacena en una base MySQL consultable, versionado en Git y ejecutado de forma automática.
Diseñado para ti

¿Quién debe asistir?

Contenido

Temario

  1. Python intermedio: estructuras, módulos y entornos: Organizar código en módulos y funciones reutilizables, y manejar entornos virtuales y dependencias con requirements.txt.
  2. Modelado relacional: cómo se diseña una base financiera: Diseñar un esquema normalizado para instrumentos, precios, emisores y transacciones con llaves primarias, foráneas y tipos correctos.
  3. SQL de trabajo: SELECT, JOIN y agregaciones: Escribir consultas con INNER y LEFT JOIN, GROUP BY, HAVING y subconsultas para responder preguntas sobre precios y posiciones.
  4. SQL avanzado: window functions e índices: Aplicar funciones de ventana como LAG, ROW_NUMBER y AVG OVER para rendimientos y rankings, y diagnosticar desempeño con EXPLAIN e índices.
  5. MySQL en la práctica: Docker, usuarios y respaldos: Levantar una instancia MySQL con Docker, administrar usuarios y permisos, y generar respaldos y restauraciones.
  6. APIs de mercado: autenticación, límites y errores: Consumir APIs REST con requests, resguardar llaves en variables de entorno, respetar rate limits y aplicar reintentos con backoff.
  7. ETL: extraer, transformar y cargar sin perder datos: Construir un pipeline idempotente que normalice formatos, evite duplicados con upserts y registre cada corrida con logging.
  8. Git y GitHub: trabajar como equipo: Versionar el proyecto con ramas, commits atómicos y pull requests, y resolver conflictos de merge.
  9. Automatización y monitoreo: Programar la ejecución diaria del pipeline con cron o GitHub Actions y configurar alertas cuando una corrida falla.
Información práctica

Detalles del curso

FechasInicio: 1 de febrero de 2027
Duración1.5 meses
ModalidadEn linea en vivo + on-demand para toda LATAM
InstructorPractitioners FIC - lideres de la industria financiera
Inversión$890 USD
$890 USD

[email protected] - WhatsApp +52 55 2265 4459