AI Data Engineering Bootcamp
18 semanas para construir y operar los datos de la IA: el núcleo de data engineering que piden las vacantes, agentes de código verificados, capa semántica, MCP y documentos convertidos en datos listos para IA.
Un bootcamp de 18 semanas para quien ya escribe SQL y Python y quiere ser el data engineer que construye y opera los datos de la IA. Aprendes el núcleo que filtra en las vacantes (ingesta, modelado, calidad, orquestación, Spark y streaming) y, en todas las semanas, a trabajar con agentes de código y a verificar lo que producen. Preparas datos para que los consuman agentes, con capa semántica y MCP, y conviertes documentos no estructurados en datos listos para IA. Todo el hilo usa datos abiertos de Wikipedia y Wikidata sobre los municipios de México. Terminas con tres proyectos en tu portafolio, documentados en inglés, y preparado para entrevistas con y sin IA.
Próxima cohorte
Próximamente
Inversión
Currículum
Lo que aprenderás
Tres fases de seis semanas. En cada tema trabajas primero a mano y después con un agente de código, verificando lo que produce. Cada fase cierra con un proyecto para tu portafolio.
Fase 1: Fundamentos con un agente al lado
Semanas 1-6Fase 2: Una plataforma gobernada y lista para agentes
Semanas 7-12Fase 3: Escala, datos no estructurados y operación
Semanas 13-18Para quién es
¿Es este bootcamp para ti?
Está pensado para quien ya tiene base técnica y quiere especializarse en datos para IA. No es un curso desde cero.
Analista de datos o BI
Dominas SQL y quieres pasar de consultar datos a construir los sistemas que los producen, ahora también para IA.
Backend developer
Ya programas y quieres especializarte en datos: pipelines, modelado y los datos que consumen los agentes.
DevOps o platform engineer
Operas infraestructura y quieres sumar orquestación, calidad de datos y una plataforma lista para IA.
Egresado del SQL Bootcamp
Terminaste la base de SQL en NIEVA y buscas el siguiente paso de la ruta.
Qué incluye
Todo lo que obtienes
Lo que te llevas durante y después de las 18 semanas.
Sesiones en vivo cada semana
18 sesiones con Mike, con espacio para preguntas y revisión de código.
Tres proyectos de portafolio
Dos proyectos integradores y un capstone, en GitHub público y documentados en inglés.
- Pipeline ELT batch verificado
- Plataforma gobernada y lista para agentes
- Capstone: datos para personas y agentes, con MCP
Agentes de código en todas las semanas
Cada tema primero a mano y después con un agente, verificando lo que produce con datos y pruebas.
Preparación para entrevistas
Lecciones de entrevista con y sin IA, CV en inglés y simulacros de entrevista hablada en inglés.
Electivos en la nube
Opcionales: llevas el capstone a AWS (recomendado), Snowflake o Azure.
Comunidad privada de la generación
Canal privado para resolver dudas con el resto de la generación.
Acceso de un año a la plataforma
Los materiales siguen disponibles un año después de que termine el bootcamp.
Herramientas
Stack
El núcleo corre en tu máquina con Docker o en planes gratuitos que no piden tarjeta. Para el agente de código hay una ruta gratuita para empezar; para todo el bootcamp conviene un agente de pago o una llave de API. Los electivos en la nube usan pruebas gratuitas que sí piden tarjeta, y te avisamos antes.
dbt Core + MetricFlow
Transformación testeada y una capa semántica que define cada métrica una sola vez, para BI y para agentes.
dlt
Ingesta con carga incremental
Apache Airflow 3
Orquestación, incluidos pasos con LLM
DuckDB
Analítica local
BigQuery Sandbox
Warehouse en la nube, sin tarjeta
PostgreSQL + pgvector
Base relacional y vectores
PySpark + Databricks
Procesamiento distribuido
Apache Iceberg + Lance
Lakehouse con tablas abiertas
Redpanda + Debezium
Streaming y CDC
Docling + Presidio
Documentos y PII
Ollama
Modelos locales chicos para embeddings
MCP
Datos para agentes, con seguridad
Soda + Elementary
Calidad y observabilidad
OpenLineage
Linaje de punta a punta
Docker
Entornos reproducibles
Inversión
Elige cómo inscribirte
Inscripciones limitadas. Reserva tu lugar con un solo clic.
Precio regular
La próxima generación todavía no tiene fecha. Déjanos tu correo y te avisamos en cuanto abra.
Instructores
Conoce a tu instructor
Aprende de profesionales con experiencia real en la industria.
Mike Nieva
He trabajado con múltiples empresas y startups en desarrollo web profesional e implementación de LLMs y arquitecturas agénticas. Profesor en tecnología con 10 años de experiencia.
Garantía de 15 días
Si no estás satisfecho con el bootcamp en los primeros 15 días desde que inicia, te devolvemos el 100% de tu dinero. Sin preguntas, sin complicaciones.
Nuestro compromiso: Queremos que tengas la confianza de que esta inversión transformará tu carrera. Si por alguna razón no cumple tus expectativas, nos contactas y procesamos tu reembolso completo.
Ecosistemas incluidos
Ecosistemas y cursos del bootcamp
Acceso completo a los ecosistemas y todos sus cursos.
Ecosistema Ingeniería de Datos
Preguntas frecuentes
Todo lo que necesitas saber
¿Qué necesito saber antes de empezar?
SQL intermedio (SELECT, JOINs, agregaciones, subconsultas), Python básico (variables, funciones, loops, estructuras de datos), Git básico y soltura con la terminal. No es un bootcamp desde cero: está pensado para quien se reconvierte desde análisis, BI o backend. Si te falta base, el SQL Bootcamp y el Python Mini-Bootcamp de NIEVA son la preparación directa.
¿Qué es AI Data Engineering?
Es data engineering con todo lo que la IA le agregó al puesto: trabajar con agentes de código y verificar lo que producen, preparar datos para que los consuman agentes (capa semántica, documentación y MCP) y llevar documentos no estructurados a datos listos para IA. En las vacantes el puesto se sigue llamando Data Engineer; aquí te preparas para el que ya trabaja con IA.
¿Esto es Data Science, Machine Learning o AI Engineering?
No. No entrenamos modelos ni construimos la app de RAG o de agentes: eso es el AI Engineering Bootcamp. Aquí construyes y operas los datos que esa app consume: confiables, gobernados, frescos y servidos.
¿Cuánto me va a costar el stack?
El núcleo corre en tu máquina con Docker o en planes gratuitos sin tarjeta (BigQuery Sandbox, Databricks Free Edition). Para el agente de código hay una ruta gratuita para empezar, pero para las 18 semanas conviene un agente de pago o una llave de API. Los electivos en la nube (AWS, Snowflake, Azure) son opcionales y usan pruebas gratuitas que piden tarjeta.
¿Qué computadora necesito?
Una laptop donde corra Docker. Para usar modelos locales chicos conviene tener al menos 16 GB de RAM; si tu equipo no alcanza, hay una ruta con llave de API.
¿Me prepara para entrevistas?
Sí. Hay lecciones de entrevista con y sin IA, un CV en inglés y simulacros de entrevista hablada en inglés. Los tres proyectos van documentados en inglés, como lo piden las vacantes remotas.
¿Cuántas horas por semana necesito?
Además de la sesión en vivo semanal, cuenta con tiempo de práctica entre semana. El pipeline se construye incrementalmente: cada semana agrega una pieza al proyecto de la fase.
¿Cuándo empieza?
La fecha de esta generación aún no está definida. Déjanos tu correo en esta página y serás de los primeros en saber la fecha de inicio y el precio de lanzamiento.
¿Qué me llevo al terminar?
Tres proyectos en GitHub público documentados en inglés, entre ellos una plataforma de datos con su servidor MCP, el criterio para operar datos para personas y agentes en producción, y la continuidad hacia el AI Engineering Bootcamp.
Esta generación todavía no tiene fecha
AI Data Engineering Bootcamp
Déjanos tu correo y te avisamos en cuanto abran las inscripciones, con la fecha de inicio y el precio de lanzamiento.
$979 USD