¿Por qué aprender Mage.ai?

Los pipelines de datos modernos necesitan herramientas que permitan construir, transformar, ejecutar y monitorizar procesos de forma rápida, visual y flexible.

Mage.ai propone una nueva generación de plataformas de orquestación orientadas a Data Engineering, combinando desarrollo en Python y SQL con una interfaz visual para crear pipelines de manera más ágil.

En este workshop aprenderás a construir pipelines completos con Mage.ai, desde la ingestión y transformación de datos hasta la planificación, monitorización y ejecución automatizada de workflows.

Todo el workshop está orientado a escenarios reales de Data Engineering. No aprenderás únicamente una interfaz visual. Aprenderás a estructurar pipelines modulares, reutilizables y preparados para integrarse con arquitecturas modernas de datos.

¿Qué aprenderás?

✅ Comprender qué es Mage.ai y su papel en Data Engineering.
✅ Crear y configurar proyectos.
✅ Construir pipelines visuales.
✅ Trabajar con Data Loaders.
✅ Crear bloques de transformación.
✅ Utilizar Data Exporters.
✅ Integrar código Python y SQL.
✅ Gestionar dependencias entre bloques.
✅ Crear pipelines modulares y reutilizables.
✅ Trabajar con variables y configuración.
✅ Programar ejecuciones.
✅ Gestionar triggers.
✅ Monitorizar pipelines.
✅ Analizar logs y errores.
✅ Integrar APIs y bases de datos.
✅ Diseñar pipelines ETL y ELT.
✅ Aplicar buenas prácticas de orquestación moderna.

Ficha técnica

• Modalidad: online en directo.
• Duración: 12 horas.
• Distribución: 4 sesiones de 3 horas.
• Proyecto final: asíncrono.
• Plazo de entrega: 14 días.
• Corrección personalizada: incluida.
• Plazas: máximo 12 participantes.
• Nivel: intermedio.
• Idioma: castellano.

Metodología Taller de Tecnología®

• #1 Sesión: Introducción y fundamentos de Mage.ai (síncrono).
• #2 Sesión: Construcción de pipelines ETL/ELT (síncrono).
• #3 Sesión: Automatización y orquestación avanzada (síncrono).
• #4 Sesión: Integración y proyecto completo (síncrono).
• Proyecto final + certificación (asíncrono).

Temario del Workshop

• Introducción a Mage.ai.
• Orquestación moderna de datos.
• Arquitectura de Mage.ai.
• Instalación y configuración.
• Creación de proyectos.
• Interfaz de Mage.ai.
• Pipelines.
• Blocks.
• Data Loaders.
• Transformers.
• Data Exporters.
• Python Blocks.
• SQL Blocks.
• Dependencias entre bloques.
• Variables.
• Configuración de entornos.
• Secrets y credenciales.
• Triggers.
• Scheduling.
• Ejecuciones manuales y automáticas.
• Logs.
• Monitorización de pipelines.
• Gestión de errores.
• Reintentos.
• Integración con APIs.
• Integración con bases de datos.
• Integración con almacenamiento cloud.
• Diseño de pipelines ETL.
• Diseño de pipelines ELT.
• Transformaciones con Python.
• Transformaciones con SQL.
• Pipelines modulares.
• Reutilización de componentes.
• Buenas prácticas de organización.
• Introducción al despliegue.
• Buenas prácticas de Data Engineering con Mage.ai.

Proyecto Final + Certificación (Asíncrono)

Al finalizar el workshop, los alumnos realizarán de manera individual un proyecto práctico que deberá ser entregado dentro del plazo establecido.

El proyecto consistirá en diseñar y construir un pipeline de datos completo utilizando Mage.ai.

El alumno deberá crear un flujo con diferentes Data Loaders, bloques de transformación y Data Exporters, establecer dependencias y configurar la ejecución automática del pipeline.

El proyecto deberá integrar procesos desarrollados con Python y SQL, incorporar mecanismos de control y monitorización y generar una capa final de datos preparada para su explotación posterior.

El objetivo será reproducir un escenario realista de Data Engineering donde diferentes procesos deban ejecutarse de forma coordinada, modular y automatizada.

El proyecto será evaluado por el instructor, quien proporcionará comentarios personalizados, propuestas de mejora y una valoración técnica de la solución presentada.

Los alumnos que superen satisfactoriamente la evaluación recibirán el Certificado de Aprovechamiento de Taller de Tecnología, acreditando las competencias adquiridas durante el workshop.

Formador: Daniel Castillo Garrosset

Formador especializado en Data Engineering, Business Intelligence e IA Generativa, con más de 25 años de experiencia impartiendo formación técnica a empresas, universidades y entidades públicas. Formador de Data Science en el Cibernarium de Barcelona Activa.

• Experiencia real como formador.
• Metodología y enfoque práctico.
• Corrección individual del proyecto.

Requisitos

• Python (nivel básico-intermedio).
• SQL (nivel básico-intermedio).
• Conceptos básicos de Data Engineering.
• Conocimientos básicos de procesos ETL/ELT.

No es necesario conocer Mage.ai previamente.

Público objetivo

• Data Engineers.
• Analytics Engineers.
• Data Analysts con perfil técnico.
• Desarrolladores Python.
• Profesionales que trabajen con pipelines de datos.
• Profesionales que quieran automatizar procesos ETL/ELT.
• Profesionales interesados en herramientas modernas de orquestación.

¿Por qué elegir este workshop?

✔ Material descargable
✔ Proyecto real
✔ Soporte durante el workshop
✔ Certificación
✔ Corrección personalizada
✔ Enfoque 100 % práctico
✔ Pipeline ETL/ELT completo
✔ Orquestación visual + código

FAQs

• ¿Necesito conocer Mage.ai?: No. El workshop parte desde los fundamentos.
• ¿Necesito saber Python?: Sí. Es recomendable disponer de un nivel básico-intermedio.
• ¿Necesito conocimientos de SQL?: Sí. Se utilizará SQL en diferentes partes del workshop.
• ¿Mage.ai sustituye a Apache Airflow?: No necesariamente. Son herramientas de orquestación con enfoques diferentes y se explicará dónde puede encajar Mage.ai.
• ¿Trabajaremos de forma visual?: Sí. Una de las ventajas de Mage.ai es combinar una interfaz visual con bloques desarrollados en Python y SQL.
• ¿Aprenderé a programar ejecuciones?: Sí. Se trabajará con triggers, scheduling y automatización.
• ¿Trabajaremos con APIs y bases de datos?: Sí. El proyecto incluirá integración con diferentes fuentes y destinos.
• ¿Es un curso teórico?: No, más del 80 % del tiempo estará dedicado a la construcción y ejecución de pipelines.
• ¿Obtendré certificado?: Sí, una vez superado satisfactoriamente el proyecto final.
• ¿Puedo utilizar el proyecto como portfolio?: Sí. El proyecto final estará diseñado para que pueda formar parte de tu portfolio técnico.