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Tareas de Data Engineer: DataOPs

Curso de Fundamentos de Ingeniería de Datos

Clase 5 / 25

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Tareas de Data Engineer: DataOPs

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Comentarios (131)131 comentarios

Julian Castro Pulgarin

Hace 4 años

Como bien lo dijo Ricardo, ser experto de todo es imposible. Todas las herramientas que salieron en la imagen, es posible que no las tengas que usar todas en tu ambiente laboral, te vas a encargar de las partes de un pproceso, nuevamente, no existe ese unicornio que tenga un dominio sobre todas y pueda en un dia laboral orquestar tooodo eso. Pero vale la pena aprender un poco de las principales de cada etapa, de alguna u otra manera un concepto volado te va a servir más que no tener ni presente el nombre y funciones de una herramientaa. So, dont worry, 0 estres, tomalo con calma, serás una gran ingeniera de datos!!

Ricardo Alanis

Profesor

Correcto, todo poco a poco!!

Sebastian Baez Ramos

Recalco lo que dices de "...de alguna u otra manera un concepto volado te va a servir más que no tener ni presente el nombre..." porque al momento que vayas a usarla, te va generar más confianza el saber así sea poco sobre x herramienta, que no saber absolutamente nada.

Luis Carlos Alpízar

Agile: Busca generar un proyecto con valor de manera continua, proyectos valiosos en sus N etapas de entrega Lean: Complementa a Agile en hablar de pocos residuos, enfocandose en los procesos de valor(Mapear,Crear flujos sostenibles y con poco residuos a los lados), para llegar a un proceso de mejora continua DevOps(Operaciones de Desarrollo): Implica todas las actividades que acompanan el codigo para hacerlo disponible,generar una version especifica estable,disponible y sostenible al internet con una operacion y monitoreo que nos ayuda a ver cuando y como esta funcionand

Excelente, gracias por compartir!

En escalamiento de productos de datos también podemos hablar de un equipo de MLOps, con datos confiables a nivel productivo, podemos hacer que nuestros productos que tengan ML detrás puedan seguir creciendo. De hecho los modelos nuevos a gran escala de ML (como ChatGPT), estan requiriendo muy buenas prácticas de Data Engineering y la cultura "DevOPS", para su monitoreo y disponibilizacion en una infraestructura solida

Correcto, un buen backend para una gran inteligencia!

Daviel Antonio Jiménez Comas

Mi resumen de la clase: Operaciones de datos, mejor conocida como DataOPS que es una filosofía, todo empieza con el Data Engineer generando modelos de pruebas de datos, migrando código sostenido en producción que sea confiable en el paso de los tiempos y mantenerse. Migrándose de un lenguaje a otro.

Los componentes de la filosofía de DataOps:

Agile, DevOps y Lean Manufacturing → DataOps.

Agile: Busca que siempre que creemos un proyecto, entreguemos valor de manera continua, que sean valiosos en cualquiera de sus etapas. Se entregan valores con pequeños incrementales. Lean Manufacturing: Complementa a agile hablando de pocos residuos, dando lugar a las cosas de valor, mapeando la corriente de valor, mejorando continuamente para reducir los residuos para tener procesos limpios.

DevOps: Son operaciones de desarrollo, implica todo lo que tiene que ver con código para hacerlo disponible, cada solución tiene que ser estable pasando por estas operaciones para ponerlo disponible.

Miguel Angel Reyes Moreno

Ya sé programar en Python y JS (web) Ya sé utilizar SQL Queda poner todo en conjunto para hacer cosas maravillosas :D

Excelente! Y me parece que puedes apoyarte con algunas herramientas de datos!

Daniel Alejandro Sanchez Martin

Yo apenas aprendo Python. Sé SQL, Excel y Power BI. También estamos acá newbies en este mundo.

Roma no se construyó en un día! vamos por ello!

Bryan Carvajal

Buen resumen visual!

Maximiliano Salibe

Hola! Soy profesor de Matemática y Programador Java Junior. Recientemente he estado aprendiendo Python para Data Science y me interesa el proceso de transformación de los datos en bruto para fines de utilidad. Me gusta hacer que los datos hablen 😁

Luciana Melisa Quiroga

He utilizado lo siguiente:

SQL Server
SQL Server Analysis Services - SSAS
SQL Server Integration Services - SSIS
Azure: Data Factory (básico)
Informática Intelligent Cloud Services: Módulo Data Integration (básico)
Pandas & Python
y de Power Platform: Power BI - Power Automate - Power Apps: canvas - Power Virtual Agents y Power Pages

Pero me falta muchísimo y es difícil decidir qué tecnología elegir seguir, a pesar de analizar las búsquedas laborales, xq todas son bastante variadas, obvio siempre depende del proyecto. Por eso, más allá de la demanda q es variada, decidí seguir un plan de carrera ya armado que me ayude a lidiar con el problema de definir por dónde seguir.

Excelente, un buen antecedente para construir desde ahi

Eiraliza Jiménez

Hace un año

Soy ingeniera de Datos , y ver este tipo de contenido me emociona.

Lazaro Rogel

Hace 2 años

Hola, cuando egrese de la carrera de Sistemas Computacionales (2005), sabía base de datos y programaba en PHP, pero por cuestiones de trabajo me fui alejando de la parte informática en general y tiene como un año que volví a retomar el camino y la verdad, prácticamente estoy empezando desde cero y me da un poco de temor sentirme abrumado por tanto que a crecido el área; pero vamos a ir paso a paso a desempolvar y actualizar nuestras habilidades para manejar las nuevas herramientas.

Candido Rosario

estoy aqui por que quiero aprender una habilidad nueva soy nuevo en progamacion y siento que me iria bien en esto de los datos

Wiley Manuel Davila Namay

Hace 3 años

Estoy cursando ingeniería de sistemas y me interesa bastante este mundo del análisis de datos para crear modelos de machine learning. Se que será un camino largo sin embargo me apasiona bastante esta rama de la informatica.

Excelente, bienvenido!!

Kevin Ulises Covarrubias Pavón

Hace 6 meses•editado

Las tareas de un Data Engineer (Data Ops)

El data engineer es un perfil tecnico, prepara el camino para que los datos puedan convertirse en información útil.
DataOps es una forma de trabajo que aplica principios de automatización, colaboración, control de calidad y mejora continua al ciclo de vida de los datos.
Data Ops toma ideas de filosofías como:
- Agile: Entrega valor en cada etapa.
- Lean: Está enfocado en generar valor y reducir desperdicios o actividades innecesarias.
- DevOps: Combina desarrollo y operaciones para mejorar la entrega de software mediante automatización, integración continua, despliegue continuo y colaboración entre equipos.

Jenny Lizeh Flores Zuñiga

Mi perfil está arrancando realmente para complementar mi carrera de Geoinformática

Brayan Neciosup

Hace 10 meses

Habilidades:

Colaboration: Teams
Development: Python, Java, Vb.net, Spark, VS Code
Deployment: Docker, Git-GitHub
Orchestation: Ninguno
Testinng and Monitoring: ninguno
Data Capture: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, PLSQL
Data Storages: S3, Google Clod Storage, BigQuery,Redshift
Data Integration: Ninguno
Data Gobernance: Ninguno
Data Analytics: Databricks, Power BI

Roger Ivan Gurdian Castillo

Colaboración: Slack, JIRA, Trello, Teams.
Desarrollo: Python
Deployment: Git, un poco de Azure DevOps
Orchestration: Ninguno
Testing: Ninguno
Data Capture: SQL Server,
Data Storages: Ninguno
Data Governance: Ninguno
Data Analytics: Ninguno.

Pero si manejo otros lenguajes de programación, uso de base de datos, uso de SAP B1.

Saludos.

Daniel Avila Cardenas

Soy fullstack senior, siempre me ha llamado la atencion el mundo de los datos y la estadistica, quiero comenzar este camino con Platzi aprendiendo en esta ruta de Data Engineer.

Alexander Gutierrez Ruiz

He tenido la fortuna de trabajar como Ingeniero de datos y he tenido la oportunidad de trabajar con diferentes herramientas como Python, Apache Spark , Shell y SQL, Aws y GCP.

Paula Galvis

Hay alguna ruta de aprendizaje para BI Analyst ?

Pregunté y me comentaron que como BI analyst directamente no, pero les parece y a mi también que te puede servir muchísimo la de https://platzi.com/data-analyst/

Tareas de Data Engineer: DataOPs

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Progreso del curso

Introducción a la ingeniería de datos

Herramientas del ciclo de DataOps

Ejerciendo como Data Engineer

Conclusiones

Tareas de Data Engineer: DataOPs

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