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-dataeng-roadmap-nadie-ensena/ 👁️ 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_pEYNj6Jaml1hxDcsUT?d=v-1276.-649.3829.2240.3e4TqRqWuyVOnAY7qJpf0 📚 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/data-engineering-interview-bank - Playlist Círculo de lectura de Data Engineering Design Patterns – https://youtube.com/playlist?list=PL7_iD5LLAEdNMXY1t8MT5zoLTGMUFs77P&si=tJc2IHYxuOq74wKD - BI as Code entrevista (Fabri Lennart): https://youtu.be/5k48bfaKTEo - Así te contratan en datos (Santiago Puerta): https://youtu.be/PLSQwpZXzP4 #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