ETL: extract, transform y load explicado

Contenido del curso

Introducción

Web scraping

Pandas

Intro a Sistemas de Datos

Contenido Bonus

38
¿Por qué usar la nube?
04:05 min

Tomar examen

Cursos Empresas Blog Live Conf Eventos Precios

0:004:27

ETL: extract, transform y load explicado

Curso de Ingeniería de Datos con Python

Clase 10 de 38

Clase 10 / 38

Recursos

Explorar data sets públicos sorprende y enseña a ver la estructura oculta de los datos. Como ingeniero de datos, tu actividad diaria gira en ETL: preparar información de múltiples fuentes para que responda preguntas de negocio con precisión y velocidad.

¿Qué es ETL y por qué es clave para un data warehouse?

El flujo ETL significa extract, transform and load. Su objetivo: mover datos desde sistemas operativos hacia un data warehouse optimizado para análisis. Así, los equipos de analítica, data scientists y machine learning engineers pueden consultar información confiable.

¿Cómo es el proceso de extract?

En la etapa de extracción, se leen datos desde fuentes heterogéneas. La base de una aplicación web o móvil suele estar en SQL o NoSQL, pero su esquema operativo rara vez sirve para análisis directo.

Bases transaccionales del backend de la app.
Pipelines internos que recolectan eventos.
Sistemas de CRM de la empresa.
Archivos CSV compartidos por finanzas.
Data sets públicos previamente explorados.

La clave es seleccionar “todas” las fuentes relevantes y planear su ingesta periódica.

¿Cómo transformamos datos con calidad?

Transformar prepara los datos para el data warehouse. Aquí se validan formatos, se corrigen errores y se define la estructura de carga.

Detección de valores faltantes y anomalías.
Ejemplos de errores: fecha de nacimiento en 2032. edad negativa como −23.
Normalización de tipos: fechas, números y categóricos.
Enriquecimiento con fuentes adicionales: analítica de usuarios y datos financieros.

Resultado: un dataset consistente, con reglas claras y listo para consulta precisa.

¿Cómo se cargan los datos y qué opciones hay?

En la etapa de carga, el dataset final se inserta en el data warehouse elegido.

Opciones comunes: BigQuery, soluciones de IBM o Microsoft, y alternativas open source.
Consideración clave del open source: mantener infraestructura añade complejidad.
Objetivo final: habilitar consultas que respondan preguntas analíticas con rapidez.

Lo importante es comprender el movimiento: obtenemos datos, los transformamos y los insertamos en un sistema listo para análisis.

¿Qué fuentes de datos se integran en el proceso?

Una integración efectiva mezcla operación, usuarios y finanzas para una visión holística del negocio.

Aplicación operativa: base SQL o NoSQL del producto.
Interacciones de usuarios: eventos capturados por pipelines o analítica.
Gestión comercial: datos del CRM.
Finanzas: archivos CSV internos.
Externos: data sets públicos relevantes para contexto.

Cada fuente aporta atributos distintos; juntos, potencian la calidad del análisis y el valor del data warehouse.

¿Qué habilidades desarrolla un ingeniero de datos en este flujo?

El enfoque práctico del trabajo diario se resume en limpiar, analizar e insertar datos con disciplina técnica.

Diseño de pipelines de ingestión robustos.
Gobierno y calidad de datos: validaciones, reglas y monitoreo.
Modelado orientado a análisis para data warehouses.
Corrección de errores y manejo de valores faltantes.
Enriquecimiento de datasets con múltiples fuentes.
Evaluación tecnológica: BigQuery vs opciones de IBM/Microsoft vs open source.
Operación e infraestructura cuando se eligen soluciones autogestionadas.
Colaboración con data scientists y machine learning engineers para responder preguntas clave.

¿Trabajas con ETL o integras nuevas fuentes? Comparte tu experiencia y retos en los comentarios.

Resumen

¿Qué es ETL y por qué es clave para un data warehouse?

¿Cómo es el proceso de extract?

Bases transaccionales del backend de la app.
Pipelines internos que recolectan eventos.
Sistemas de CRM de la empresa.
Archivos CSV compartidos por finanzas.
Data sets públicos previamente explorados.

La clave es seleccionar “todas” las fuentes relevantes y planear su ingesta periódica.

¿Cómo transformamos datos con calidad?

Transformar prepara los datos para el data warehouse. Aquí se validan formatos, se corrigen errores y se define la estructura de carga.

Detección de valores faltantes y anomalías.
Ejemplos de errores: fecha de nacimiento en 2032. edad negativa como −23.
Normalización de tipos: fechas, números y categóricos.
Enriquecimiento con fuentes adicionales: analítica de usuarios y datos financieros.

Resultado: un dataset consistente, con reglas claras y listo para consulta precisa.

¿Cómo se cargan los datos y qué opciones hay?

En la etapa de carga, el dataset final se inserta en el data warehouse elegido.

Opciones comunes: BigQuery, soluciones de IBM o Microsoft, y alternativas open source.
Consideración clave del open source: mantener infraestructura añade complejidad.
Objetivo final: habilitar consultas que respondan preguntas analíticas con rapidez.

Lo importante es comprender el movimiento: obtenemos datos, los transformamos y los insertamos en un sistema listo para análisis.

¿Qué fuentes de datos se integran en el proceso?

Una integración efectiva mezcla operación, usuarios y finanzas para una visión holística del negocio.

Aplicación operativa: base SQL o NoSQL del producto.
Interacciones de usuarios: eventos capturados por pipelines o analítica.
Gestión comercial: datos del CRM.
Finanzas: archivos CSV internos.
Externos: data sets públicos relevantes para contexto.

Cada fuente aporta atributos distintos; juntos, potencian la calidad del análisis y el valor del data warehouse.

¿Qué habilidades desarrolla un ingeniero de datos en este flujo?

El enfoque práctico del trabajo diario se resume en limpiar, analizar e insertar datos con disciplina técnica.

Diseño de pipelines de ingestión robustos.
Gobierno y calidad de datos: validaciones, reglas y monitoreo.
Modelado orientado a análisis para data warehouses.
Corrección de errores y manejo de valores faltantes.
Enriquecimiento de datasets con múltiples fuentes.
Evaluación tecnológica: BigQuery vs opciones de IBM/Microsoft vs open source.
Operación e infraestructura cuando se eligen soluciones autogestionadas.
Colaboración con data scientists y machine learning engineers para responder preguntas clave.

¿Trabajas con ETL o integras nuevas fuentes? Comparte tu experiencia y retos en los comentarios.

Introducción

Pipelines automatizados con Python para ingeniería de datos

Archivos del curso y Slides

¿Qué es la ciencia de datos?

Por qué fallan los equipos de ciencia de datos

Configuración del ambiente

Jupyter Notebooks

Tipos de datos en ciencia de datos

Tipos de datos

Fuentes de datos

ETL: extract, transform y load explicado

Web scraping

Web scraping para data engineers: HTML y metadatos

Cómo hacer solicitudes HTTP con Python Requests

¿Cómo trabajar con un documento HTML?

Analizando un sitio web para encontrar las directivas a utilizar al hacer un web scrapping

Page Object Pattern para web scrapers

Implementando nuestro web scrapper: Configuración

Page Objects para extraer vínculos de noticias

Implementando nuestro web scrapper: Obteniendo artículos

Obtención de datos del Artículo

Persistiendo la información "scrapeada"

Pandas

Series vs DataFrame en Pandas

Qué es Series en Pandas y cómo crearlas

Estructura de datos: DataFrames

Índices y selección

Data wrangling con Pandas

Creación de la receta: preparando la automatización

Cómo rellenar datos faltantes en Pandas con regex

Pandas .loc y regex para títulos faltantes

Limpiando detalles adicionales

Generar UUIDs con MD5 en pandas

Enriquecimiento de los datos

Eliminación de duplicados con drop_duplicates en Pandas

Creando tu receta de limpieza de datos

Visualización de datos

Intro a Sistemas de Datos

Introducción a los sistemas de datos

Automatización del Pipeline

Carga de CSV a SQL con SQLAlchemy y pandas

Contenido Bonus

¿Por qué usar la nube?

ETL: extract, transform y load explicado