me gusta la palabra Instrumentación y automatización ❤️ por eso me encanta la ingeniería de datos. El proceso es interesante!
Introducción a la ingeniería de datos
¿Qué es ingeniería de datos? ¿Qué es Data Engineer?
Guía de retos para convertirte en Data Engineer
¿Cómo convertirte en Data Engineer?
¿Dónde ejercer como Data Engineer?
Tareas de Data Engineer: DataOPs
Quiz: Introducción a la ingeniería de datos
Herramientas del ciclo de DataOps
Agile en ingeniería de datos
Lenguajes de programación e ingeniería de software
¿Dónde y cómo escribir tu código en ingeniería de datos?
Automatización y scripting
Fuentes de datos: SQL, NoSQL, API y web scraping
Procesamiento de datos: pipelines, Apache Spark y cómputo paralelo
Automatizar los pipelines: Airflow
Containers y empaquetamiento: Docker y Kubernetes
Manejo de ambientes para datos
Testing de software y de datos
CI/CD basico
Servidores y computación en la nube para data
Reentrenamiento y control de salud de servicios
Medición de indicadores y seguimiento a proyectos
Quiz: Herramientas del ciclo de DataOps
Ejerciendo como Data Engineer
Buscando Oportunidades como Data Engineer
Evolución en el rol: ganando seniority como Data Engineer
Evolución en el rol: manager, architect, pivot
Trabajando en equipo como Data Engineer
Quiz: Ejerciendo como Data Engineer
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Trabajando en equipo como Data Engineer
23/25Recursos
Nombre del curso: Curso de Fundamentos de Ingeniería de Datos
Dean: Sebastián Delmont
School Owner: Miguel Torres
Profesor (o profesora): Ricardo Alanís
Dirección: Miguel Torres
Producción OPS: Lizeth Cáceres y Rocío Martínez
Creación audiovisual: Candela Ocaranza
Edición de video: Diana Capote
Postproducción de audio: Karen White
Diseño gráfico: Diana Capote
Coordinación General: Andrés Arizmendy, Daniel Gutiérrez, Carol Baquero, Carlos Céspedes y Sura Cedeño
Revisión: Axel Yaguana y Rubén Cuello
Aportes 17
Preguntas 0
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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.
Tanto en DataOps como en la vida, lo importante es cimentar bases sólidas que te garanticen llegar a la cima, lo importante es empezar y mantenerse constante en este camino. Muchas gracias!
Muy buena conclusión del curso; a seguir aprendiendo!!
El poder que tienen los datos es increíble, conocer desde cero todo el proceso nos lleva a tener un conocimiento holístico de lo que vamos a entregar como producto final, en las decisiones que se pueden tomar con base en los datos. Gracias por esa buena intro, estoy tomando todo el curso para reforzar mis conocimientos y me perece excelente el enfoque le se le está dando al curso.
Muy animado con toda la ruta de aprendizaje!!!, vamos dando los primeros pasos a un nuevo camino.
Tremendo curso de inicio a fin, un gusto y honor haber podido ver y aprender de este contenido ❤️ , y de este profesor
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!
Gracias
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.
Le tengo un gran apego a python y siento que en esta rama le voy a poder sacar el mayor provecho a cada una de sus herramientas y experimentar con el ecosistema de Python
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.
Excelente clase, ya conectado al Discord.
Buena explicacion.
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