Domina arquitecturas distribuidas, bases de datos NoSQL, motores de búsqueda vectorial para IA, analítica masiva en tiempo real y optimización profunda de motores SQL. 🧠⚡
Un recorrido exhaustivo desde la física del disco hasta la IA moderna
Análisis interno de consultas, índices avanzados (B-Tree, Hash, GIN, GiST), particionamiento de tablas e ingeniería de rendimiento.
Teorema CAP, PACELC, algoritmos de consenso (Raft/Paxos), replicación Master-Slave, Multi-Master y fragmentación (Sharding).
Modelado orientado a Documentos, Clave-Valor, Columnar y Grafos. Estrategias de consistencia eventual y escalabilidad horizontal.
Almacenamiento y búsqueda de Embeddings para LLMs. Algoritmos HNSW, IVF, similitud coseno y bases de datos vectoriales dedicadas.
Ingesta de eventos a gran escala, almacenamiento orientados a columnas para analítica (OLAP) y procesamiento en tiempo real.
Estrategias de Backup/Recovery (PITR), encriptación en reposo y tránsito, control de acceso RBAC y auditoría avanzada.
Herramientas de nivel empresarial que utilizarás durante las prácticas
Aprende haciendo con proyectos y laboratorios reales
Diseño e implementación de una arquitectura de base de datos híbrida (SQL + NoSQL + Vector DB) distribuida.
6 workshops guiados de tuning, benchmarking, replicación y pipelines con contenedores Docker.
Evaluación teórica-práctica de conceptos avanzados de consistencia, índices y arquitectura.
Presentación corta de un caso de estudio o paper académico sobre bases de datos modernas.
Especialista con más de 12 años de experiencia diseñando e implementando arquitecturas de datos distribuidas y de alto rendimiento. Apasionado por la optimización de consultas, las bases de datos vectoriales y los ecosistemas Cloud Native. 🚀✨