El Roadmap Data Engineering que NADIE te enseña 🚀 скачать в хорошем качестве

El Roadmap Data Engineering que NADIE te enseña 🚀

El Roadmap Data Engineering que NADIE te enseña 🚀 Muchos aprenden Python, SQL y cloud… y aun así NO terminan de aprender lo necesario. 🎥 En este video vas a ver: ✓ El data engineering lifecycle aplicado como roadmap de aprendizaje ✓ Los errores típicos de junior en cada etapa y las preguntas que te haría un senior ✓ Dónde encajan Python, SQL, Git, Airflow, Docker y la nube dentro del ciclo de vida de los datos 📰 Si deseas leer en vez de ver el video, entra a este enlace: https://soyomarvaldezg.xyz/posts/v-da... 👁️ OJO: El libro de Data Engineering Design Patterns se puede conseguir gratis en PDF de forma legal. En el video decidí NO incluir herramientas ni temas relacionados con streaming para ser más pragmático 🗺️ ROADMAP: https://www.tldraw.com/f/KK_pEYNj6Jam... 📚 Recursos recomendados: Desbloquea tu carrera en datos (GRATIS) – https://payhip.com/b/6zilp. Fundamentals of Data Engineering – https://tinyurl.com/3vd8k6zt Data Engineering Design Patterns – https://tinyurl.com/52jbyb3y Github Repo DE Interview Bank – https://github.com/soyomarvaldezg/dat... Playlist Círculo de lectura de Data Engineering Design Patterns –    • Círculo de Lectura  | Data Engineering Des...   BI as Code entrevista (Fabri Lennart):    • BI as Code: La Revolución que NECESITAS Co...   Así te contratan en datos (Santiago Puerta):    • Cómo Conseguir Trabajo en Datos (No Bullsh...   #dataengineering #dataengineer #ingenieriadedatos #fundamentalsofdataengineering #dataengineeringdesignpatterns #data #roadmap #datapipelines #moderndatastack 🗣️ Mis redes: https://linktr.ee/soyomarvaldezg ⌛ Timestamps: 0:00 - Intro 1:14 - El Ciclo de Vida de Ingeniería de Datos (Explicado) 1:46 - Analogía: El Data Engineer como Chef de Línea 3:04 - Los 3 Pilares Principales: Fuentes, Storage y Consumo 3:40 - El diagrama completo (Referencia a Fundamentals of Data Engineering) 4:53 - Los "Undercurrents": Seguridad, DataOps y Arquitectura 6:04 - Mapeo de Tecnologías: ¿Dónde va cada herramienta? 6:34 - Tecnologías en FUENTES (Gobierno y preguntas clave) 7:54 - Tecnologías en INGESTIÓN (Python, Git, Airflow, CDC) 10:40 - Tecnologías en ALMACENAMIENTO (Cloud, Parquet, Tablas) 11:59 - Tecnologías en TRANSFORMACIÓN (Spark, dbt, Testing) 14:14 - Tecnologías en CONSUMO (PowerBI, Looker, Observabilidad) 15:25 - GUÍA PROFUNDA: Errores Junior, Preguntas de Entrevista y Recursos 16:29 - Deep Dive Fuentes: Qué estudiar y libros 18:55 - Deep Dive Ingestión: Patrones de integración y diseño 22:25 - Deep Dive Almacenamiento: Capas (Bronze/Silver/Gold) y Estrategia 24:54 - Deep Dive Transformación: Modelado dimensional y Reglas de negocio 27:00 - Deep Dive Consumo: SLAs y Data Contracts 28:52 - Resumen del Roadmap y Conclusión 30:00 - Outro