Trabajando en equipo como Data Engineer

Mi resumen de la clase:

Los data engineer trabajan en equipo, hay cuatro roles muy importantes Data Analyst, nos ayuda a presentar los datos, los ingenieros de machine learning nos ayudan a publicar modelos, los data Scientist nos ayudan en todo el proceso, pero no saben mucho publicar código en producción con otros lenguajes de programación.
Nuestro rol, es apoyar a los tres perfiles con procesos de datos adecuado, a poca latencia y muy escalables y estables, somos un soporte. Colaboramos con personas de producto y con el equipo de desarrollo de apps, para poder conectarnos a las fuentes de datos.


Habilidades fundamentales de todo equipo de Ciencia de Datos:

Programación, estadística, matemáticas y dominio del negocio.

Excelente curso Ricardo, te felicito!!
🙌
Lo estaba esperando. 🤗Muchas gracias!

Que buena clase.

Estás trabajando en equipo como Data Engineer, lo cual implica colaborar con otros profesionales en el manejo, análisis y explotación de datos dentro de una organización. Aquí algunos aspectos clave al trabajar en equipo como Data Engineer: ### **Colaboración con otros roles:** * **Data Scientists:** Ayudas a preparar y transformar los datos necesarios para que los científicos de datos puedan realizar análisis profundos e implementar modelos de machine learning. * **Analistas de Datos:** Proporcionas los pipelines de datos limpios y optimizados para que puedan realizar análisis detallados y generar informes o dashboards. * **Arquitectos de Datos:** Aseguras la integridad y eficiencia de los sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos diseñados por los arquitectos. * **Desarrolladores y QA:** Trabajas en conjunto para automatizar procesos, asegurar la calidad del código y realizar pruebas en los pipelines de datos. ### **Tareas comunes en equipo:** * **Construcción de pipelines de datos:** Diseño y desarrollo de ETL (Extract, Transform, Load) para la integración, transformación y carga de datos. * **Optimización de rendimiento:** Mejorar los procesos de datos para reducir tiempos de procesamiento y consumo de recursos. * **Gestión de datos en la nube:** Trabajo con servicios de almacenamiento y procesamiento en la nube como AWS, GCP, o Azure. * **Seguridad de datos:** Implementación de políticas de acceso y privacidad para asegurar la protección de la información. * **Documentación y comunicación:** Mantener documentación clara y colaborar estrechamente con los demás miembros del equipo para asegurar una buena comprensión de los procesos. ### **Herramientas comunes para trabajar en equipo como Data Engineer:** * **Git:** Colaboración en código y control de versiones. * **Jenkins o GitLab CI/CD:** Automatización de flujos de trabajo y despliegue continuo. * **Airflow o Luigi:** Creación y programación de pipelines de datos. * **SQL, Python, Spark:** Herramientas esenciales para la extracción, transformación y carga de datos. * **Snowflake, Redshift, BigQuery:** Plataformas de almacenamiento y procesamiento en la nube. * **Docker y Kubernetes:** Contenerización y escalabilidad de aplicaciones en entornos de datos. ### **Habilidades clave para trabajar en equipo:** * **Comunicación efectiva:** Explicar procesos técnicos a otros miembros del equipo y documentar adecuadamente el trabajo. * **Colaboración ágil:** Adaptarse a metodologías ágiles y trabajar de forma eficiente en proyectos multidisciplinarios. * **Resolución de problemas:** Identificar y solucionar problemas relacionados con la calidad de los datos y el rendimiento de los pipelines. * **Trabajo bajo presión:** Manejo de múltiples proyectos al mismo tiempo y cumplimiento de plazos ajustados.

Se vuelve incómodo el uso del femenino gramatical para las palabras, no se siente inclusivo para nada.

hasta ahora no he podido conectarme al discord de platzi, me gustaría hacerlo pero no se como

Me gustaría que me quedara más claro algo: ¿Cuándo mencionas llevarlo a la producción, exactamente a que te refieres, en que contexto especifico puedo aterrizar este concepto? Creo entender que es sobre el flujo de la información, si es así, ¿podrías mencionar un ejemplo práctico? Gracias.

23. Trabajando en equipo como Data Engineer

• Analistas
• Científicos
• Ingenieros
• Ingenieros de Machine learning
• El rol del ingeniero es apoyar a los otros 3 roles.
• Personas de producto.
• Equipo de desarrollo de aplicaciones.