Path de Carrera para Data Engineer

Sobre el Perfil

Un Data Engineer es un profesional especializado en la construcción, optimización y mantenimiento de infraestructuras de datos, permitiendo a las organizaciones procesar grandes volúmenes de información de forma eficiente, fiable y segura. Su rol es esencial en empresas que necesitan aprovechar al máximo sus datos para tomar decisiones estratégicas y alimentar sistemas de inteligencia artificial, análisis avanzado y reporting.

Conocimientos clave
1) Bases de Datos

Sistemas de gestión de bases de datos

2) Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)

Sistemas de gestión de bases de datos no relacionales, diseñados para almacenar datos no estructurados o semiestructurados

3) Bases de Datos Distribuidas

Conceptos y tecnologías relacionadas con bases de datos distribuidas

4) Recolección de Datos

Métodos y herramientas para obtener datos desde diversas fuentes

5) Limpieza de Datos

Técnicas y procesos para limpiar y preparar los datos para su análisis

6) Análisis Descriptivo

Conceptos estadísticos básicos para describir y resumir los datos

7) Analítica de Datos

Tipos y conceptos clave en el análisis de datos

8) Visualización de Datos

Herramientas y técnicas para representar gráficamente datos

9) Bibliotecas para manipulación de Datos

Habilidades de programación y bibliotecas necesarias para manipulación y visualización de datos

10) Real Time Data

Tecnologías y métodos para el manejo de datos en tiempo real

11) Monitoreo

Herramientas y tecnologías para el monitoreo de sistemas y aplicaciones

12) Caching

Métodos y tecnologías para el almacenamiento en caché

13) Estrategias de Migración

Enfoques y técnicas para migrar bases de datos y modernizar aplicaciones

14) Message Brokers

Plataformas para gestionar la comunicación asíncrona entre servicios

15) Logs Management

Herramientas para la gestión, análisis y monitoreo de logs de sistemas y aplicaciones

16) Cloud Design Patterns

Patrones de diseño que facilitan la construcción y operación de sistemas en la nube

17) Search Engines

Motores de búsqueda y tecnologías relacionadas

18) Algoritmos de Machine Learning

Algoritmos populares usados en el aprendizaje automático

19) Tecnologías de Big Data

Conceptos y herramientas para el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos

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