¿De qué se trata este curso?
Cada noche, en bancos, retail y fintech, procesos automáticos mueven millones de registros entre sistemas: los extraen de un origen, los transforman según reglas de negocio y los cargan en un destino (un data warehouse, un reporte, otra base). Eso es un ETL (Extract, Transform, Load). Cuando uno falla en silencio —un monto que se redondea mal, filas que se pierden, duplicados que se cuelan— el error no aparece en una pantalla: aparece en un reporte financiero equivocado semanas después.
El QA que sabe probar datos y ETL es de los perfiles más escasos y mejor pagados, justamente porque casi nadie lo enseña. Este curso te lleva de cero a validar un pipeline completo: completitud, transformaciones, cuadres, calidad e integridad.
¿Para quién es?
- QA con base de SQL que quiere especializarse en el nicho mejor pagado.
- Analistas de datos o BI que necesitan validar sus pipelines.
- Quien apunta a banca, retail o fintech, donde el testing de datos es crítico.
¿Qué necesitas?
Manejar SQL a nivel del curso SQL para QA: SELECT, JOIN, COUNT, SUM y GROUP BY. El resto lo construimos aquí.
Lo que serás capaz de hacer al terminar
- Explicar qué prueba un QA en cada etapa de un ETL (extracción, transformación, carga).
- Verificar completitud: que no se pierdan ni se dupliquen registros en el camino.
- Validar transformaciones contra las reglas de negocio, tipos y formatos.
- Cuadrar (reconciliar) totales entre origen y destino.
- Aplicar checks de calidad de datos: nulos, unicidad, integridad y rangos.
- Automatizar esas validaciones y monitorear el pipeline en producción.