¿Trabajo remoto?
Sé un Analytics Engineer
Aprende a crear impacto empresarial con Data & IA con un ex-ingeniero de Netflix que ya formó a +100 alumnos que trabajan internacionalmente.
No es solo un curso. Es una evolución.
- No sabes por que curso empezar
- Te sientes estancado en tu carrera
- Sientes que la IA va a reemplazar tu trabajo
- Aplicas en LinkedIn y no te contactan
- Trabajas remoto como Analytics Engineer
- Generas valor empresarial con datos
- Haces que la IA trabaje para ti
- Los reclutadores te buscan en LinkedIn
Crack Session: 2 horas de alto valor
Un workshop en vivo, donde construimos un proyecto empresarial de Analytics Engineering.
▶ En vivo · virtualQué te llevas
- Un proyecto de impacto para tu portafolio.
- Tips para mejorar tu LinkedIn.
- Roadmap para ser Analytics Engineer.
- Mi material teorico y practico valorado en 250$.
- Q&A en vivo conmigo.
¿Por qué cobro un taller? Porque filtra a los que deverdad quieren transformarse.
Al reservar entras a la comunidad DataCrack.
Bootcamp: Analytics Engineer
El programa exclusivo en vivo donde pasas de 0 a construir la arquitectura analítica que las empresas necesitan — y pagan a los Analytics Engineer.
Vienes de otra área o empiezas
Arrancamos con los fundamentos.
Sabes un poco de SQL o Python
Aceleramos hacia la ingeniería analítica moderna.
Todo lo que necesitas para cobrar como Analytics Engineer
- Programa intensivo de 6 semanas.
- Clases en vivo 2h, Lunes a Jueves.
- Horario de Oficina (QA): Sábados 2h.
- Construyes un portafolio con proyectos de impacto empresarial.
- Taller de LinkedIn 1:1 conmigo.
- Simulador de entrevistas.
- Acceso a la plataforma y comunidad DataCrack.
Este bootcamp es EXCLUSIVO para personas comprometidas con su carrera profesional.
De los fundamentos a Analytics Engineer en 6 semanas
Basado en lo que las empresas estan contratando: SQL, Python, dbt, Snowflake/BigQuery/Databricks, Airflow, semantic layer e IA.
Fundamentos
- SQL de negocio (JOINs, CTEs, window functions)
- Python (pandas, polars)
- Git & GitHub
- Cómo opera una empresa (KPIS, metricas, economia unitaria)
Data Stack con dbt
- OLAP: Snowflake/BigQuery/Databricks
- Data Warehouse vs Lake vs Lakehouse
- dbt: sources, refs, marts, tests, docs
- Modelado dimensional: Kimball, star schema, SCD
- Patrones analíticos: cohortes, growth accounting, CDC
DataOps & Producción
- Orquestación con Airflow
- Ingesta: Fivetran/Airbyte/Custom
- Calidad de datos y data contracts
- CI/CD para data
- Capa Semantica: Looker/Cube/Metabase
IA + negocio
- IA para escribir SQL/Python (Copilot, Cursor, Claude)
- Analítica en lenguaje natural (dbt MCP)
- Del dashboard a la decisión
- Traducir tu trabajo en impacto ($): como vender un proyecto
Proyecto end-to-end empresarial
Ingesta → warehouse → dbt → tests → semantic layer → dashboard
De estudiante a trabajar para Netflix
Diciembre, estoy cobrando mi ultimo salario de Netflix. 7 años antes, me contrataron para mi primer trabajo remoto y lo celebraba como si me hubiese ganado la lotería.
Entre esos dos momentos aprendí algo que lo cambió todo: los datos son la palanca que impulsa a las empresas y son valiosos cuando alguien toma una mejor decisión gracias a ellos.
DataCrack es donde junto toda mi experiencia profesional y la comparto, una comunidad para transformar la vida de las personas como la mía.
— Erick, fundador de DataCrack y Datalysis
+100 personas se transformaron.
+100
historias de éxito
Entras a una comunidad
DataCrack es una comunidad exclusiva para crecer en Data, Analytics e IA.
Tendrás acceso a una red para resolver dudas, superar desafíos, recibir orientación y descubrir oportunidades de crecimiento.
Construir una carrera de alto valor requiere comunidad, criterio y conexiones
★ Miembro Crack- Clases en vivo: nuevas tecnologias y casos reales
- Revisión de: portafolios y LinkedIn
- Invitados que trabajan en data en empresas top
- Red de contactos
El material que regalo en mis redes vive aquí
¿Buscas algo que mencione en IG/Tiktok? Este es el lugar.
Antes de que lo preguntes.
¿Necesito saber programar para entrar?+
No, iniciamos todos desde 0.
¿Cuánto tiempo por semana?+
Si buscas algo facil, esto no es para ti. Requiere disciplina y esfuerzo: ~10 horas para las clases en vivo + 8 horas para los proyectos; todas las 6 semanas. En promedio 20 horas semanales.
¿Analytics Engineer no es lo mismo que Data Analyst?+
No. El analista responde preguntas; el Analytics Engineer construye la infraestructura confiable para que todo el negocio pueda responderlas. Mejor pagado y menos gente sabe hacerlo.
¿La IA no va a reemplazar esto?+
No, al contrario la IA necesita data para funcionar. Reemplazará al que solo copia codigo. Aquí aprendes a usar IA (Copilot, Cursor, Claude) para ir 10x más rápido.
¿Por qué empezar por un workshop de pago y no ir directo al bootcamp?+
Porque quiero que me conozcas trabajando antes de invertir $1,500. La Crack Session te muestra cómo enseño y cómo se ve el trabajo real.
¿Esto sirve fuera de LATAM?+
Enfoque el programa para que puedas trabajr en USA y Europa remoto. El stack (dbt, Snowflake, Airflow) es el mismo. +100 de mis alumnos ya trabajan en empresas internacionales.
La data que mueve negocios no se aprende mirando. Se construye.
Empieza por una Crack Session en vivo. 2 horas para construir un proyecto empresarial.