Data Engineering Latam

Adivina adivinador, ¿a qué producto de Google hace referencia este gráfico? -- ☁️👨💻 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #DataEngineering #DataScience #DataAnalysis #BusinessIntelligence #SQL

¡Ofertón! Airbyte es una plataforma de integración de datos de código abierto que permite el movimiento eficiente y escalable de datos entre diferentes fuentes y destinos de datos. Está diseñada para simplificar el proceso de integración de datos desde múltiples fuentes, como bases de datos, APIs y servicios de almacenamiento en la nube, en un almacén de datos centralizado o un lago de datos. Airbyte proporciona una arquitectura flexible y extensible que permite a los usuarios definir pipelines de datos utilizando un archivo de configuración YAML simple. Este archivo especifica la fuente y el destino de los datos, así como cualquier transformación o procesamiento requerido para preparar los datos para el análisis. Algunas características clave de Airbyte incluyen: ✅ Fuente-agnostic: Airbyte admite una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo bases de datos relacionales, bases de datos NoSQL, servicios de almacenamiento en la nube y APIs. ✅ Destino-agnostic: Airbyte puede escribir datos en diferentes destinos, como almacenes de datos, lagos de datos y servicios de almacenamiento en la nube. Transformaciones: Airbyte proporciona una variedad de transformaciones integradas, como conversión de tipo de datos, filtrado y agregación, para preparar los datos para el análisis. ✅ Escalabilidad: Airbyte está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y puede escalar horizontalmente para satisfacer las necesidades de pipelines de datos intensivos. ✅ Extensibilidad: Airbyte tiene una arquitectura modular que permite a los usuarios crear conectores y transformaciones personalizados utilizando una variedad de lenguajes de programación, incluyendo Python, Java y Go. Airbyte se utiliza comúnmente en flujos de trabajo de ingeniería de datos para: ✅ Integrar datos desde múltiples fuentes: Airbyte puede recopilar datos desde diferentes fuentes, como bases de datos de clientes, APIs de redes sociales e IoT, y integrarlos en un almacén de datos centralizado. ✅ Transformar y procesar datos: Airbyte proporciona una variedad de transformaciones y capacidades de procesamiento para preparar los datos para el análisis, como limpieza de datos, agregación y filtrado. ✅ Cargar datos en un almacén de datos: Airbyte puede cargar datos en diferentes almacenes de datos, como Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake, para el análisis y el informe. Gracias a Marc Lamberti por sus aportes en el campo de la ingeniería de datos. -- ☁️👨💻 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #DataEngineering #DataScience #DataAnalysis #DataEngineer #AirByte #ApacheAirflow

🚨 ACOMPAÑEMOS A NUESTRO FOUNDER EN ESTA TRANSMISIÓN EN VIVO. David Regalado estará hablando con el gran y único Dan Sullivan sobre la IA generativa. Sobre la charla Las herramientas de IA generativa para la ciencia de datos son lo suficientemente sofisticadas como para que algunos se pregunten si reemplazarán a los científicos de datos. Si estás trabajando en ciencia de datos o estás considerando una carrera en ciencia de datos, esta charla te presentará cómo la IA generativa te ayudará – no te reemplazará – con tu trabajo en ciencia de datos. Se discutirá cómo podemos usar GenAI para: ✅ Data augmentation ✅ Mejorar la calidad de los datos ✅ Feature engineering ✅ Codificación y construcción de modelos de forma rápida ✅ Evaluación de modelos También se discutirá cómo crear scripts de forma iterativa utilizando GenAI para preparar datos y construir modelos. La charla concluirá con consejos sobre cómo utilizar GenAI para ayudarte a dedicar más tiempo a comprender los datos y menos a tareas de preparación de los mismos. **Los asistentes también recibirán un enlace de acceso gratuito a un curso para ingenieros y analistas de datos principiantes sobre cómo comenzar con GenAI. Sobre el invitado Dan Sullivan es un arquitecto de datos y nube con amplia experiencia en arquitectura de datos, ciencia de datos, machine learning, procesamiento en streaming y arquitectura en la nube. Capaz de partir de iniciativas vagas y formular objetivos, estrategias y planes de implementación precisos. Trabaja regularmente con VPs y ejecutivos de nivel C, al mismo tiempo que asesora y entrena a ingenieros de software. Es el autor de las guías de estudio oficiales de Google Cloud para Professional Architect, Professional Data Engineer, y Associate Cloud Engineer. -- ☁️👨💻 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #DataEngineering #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #DataAnalysis

😂Todavía no me recupero de esto. Es muy real. 🙄Todos quieren hacer data science o crear el próximo ChatGPT. 🦸♂️Desde startups hasta empresas grandes, todas tienen necesidad de contar con datos para aplicar analítica avanzada. Ahí es donde entran los ingenieros de datos. 🍀Si eres de los que tiene la tarea de lidiar con la infraestructura o de crear las herramientas in-house para la empresa, buena suerte. 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataengineering #datascience #cienciadedatos #sql #python #programacion #powerbi #machinelearning

¿Por qué la agresión? 🥹 Etiqueta a tu amigo el popular control + C, control + V. 🗣️Para más conversatorio, memes, preguntas y respuestas, ve hacia nuestro grupo telegram oficial: t.me/dataengineeringlatam -- 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataengineering #tech #sql #python #dataanalysis #dataanalytics #datascience

¿Las habilidades de comunicación son importantes para el ingeniero de datos? 👇 Sigue leyendo. Como ingeniero de datos poder comunicarte de manera efectiva con audiencias técnicas y no técnicas es importante. A pesar de que sea raro que tengas que presentar ante una gran audiencia, en comparación a otros roles del mundo de datos, conviene hacerlo adecuadamente si es que se te presenta la oportunidad. No es algo trivial. Y no, no es que sea solo para lucirse. Mejor consideremos el siguiente ejemplo: Banco X tiene 4 ingenieros de datos, 3 que construyen una plataforma para el área y 1 que solo manda correos, crea reuniones en el calendario, le pide a los demás que le expliquen solo para exponer ante el jefe, etc, etc. Lo óptimo sería que expongan solo los que se involucran en el proyecto. ¡Así de sencillo! De esa manera, dicho banco ficticio podría ahorrarse el sueldo de un ingeniero de datos que se limita solo a narrar las noticias. 𝘜𝘯 𝘪𝘯𝘨𝘦𝘯𝘪𝘦𝘳𝘰 𝘥𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘰𝘴 𝘤𝘰𝘯 𝘩𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘥𝘢𝘥𝘦𝘴 𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘮𝘶𝘯𝘪𝘤𝘢𝘤𝘪ó𝘯 𝘦𝘴 𝘶𝘯 𝘪𝘯𝘨𝘦𝘯𝘪𝘦𝘳𝘰 𝘥𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘰𝘴 𝘲𝘶𝘦 𝘷𝘢𝘭𝘦 𝘱𝘰𝘳 𝘥𝘰𝘴. ¿Tú qué piensas? 🗣️Cuéntanos en los comentarios o en nuestro telegram: t.me/dataengineeringlatam -- 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataengineering #programacion #tech #developers #careers

...Y necesitaremos que te conectes el sábado. 🙃 👇 ¿Cuándo fue la última vez que les pidieron que trabajen el fin de semana? ➡ Los leemos en los comentarios o en nuestro telegram: t.me/dataengineeringlatam -- 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataengineering #programacion #tech #developers #careers

Archivos en Excel con fórmulas que llaman a otros archivos en Excel. 😱 ¿Te ha pasado? Cuéntanos en los comentarios o en nuestro telegram: t.me/dataengineeringlatam -- 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataengineering #datacleaning #datacleansing #dataanalysis #Excel

Los procesos y tecnologías de DataOps. 👀 Este gráfico coloca cada pieza en su lugar. La única objeción aquí es si de verdad los ingenieros de datos deben trabajar en el departamento de TI. ¿Ustedes qué opinan? -- 📬 Cuéntanos en nuestro Telegram, cómo te va con el Data Management: t.me/dataengineeringlatam -- 👨💻 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #dataops #dataengineering #datamanagement

🔬 La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento con muchas oportunidades para aquellos interesados en seguir una carrera en este ámbito. 💡 Aquí tienes algunos pasos que puedes seguir para ingresar al mundo de la ciencia de datos: 1. Identifica lo que necesitas aprender Determina qué habilidades y conocimientos necesitas adquirir para convertirte en un científico de datos. Esto puede incluir lenguajes de programación, análisis de datos, machine learning y estadísticas. 2. Obtén un título Un título de licenciatura en un campo relevante, como ciencia de datos, estadísticas o informática, es una excelente manera de comenzar en la ciencia de datos. Sin embargo, no siempre es necesario, y hay muchas otras formas de adquirir las habilidades y el conocimiento necesarios (bootcamps, mentores, cursos Udemy, etc). 3. Refuerza tus fundamentos Es importante tener una base sólida en matemáticas y ciencias de la computación. Esto puede incluir cálculo, álgebra lineal y programación. Aprende análisis, manipulación y visualización de datos, ya que son habilidades esenciales para un científico de datos y se pueden aprender a través de cursos o tutoriales en línea. 4. Aprende machine learning Machine learning es un componente clave de la ciencia de datos, y existen muchos recursos disponibles para aprenderlo. 5. Practica y sigue aprendiendo La ciencia de datos es un campo en constante evolución, y es importante estar al día con los últimos avances y tecnologías. Practica tus habilidades trabajando en proyectos y participando en comunidades en línea. 💡 Recuerda que no existe un camino específico para convertirse en un científico de datos, y hay muchas formas diferentes de adquirir las habilidades y el conocimiento necesarios. Con esfuerzo y dedicación, cualquiera puede ingresar en la ciencia de datos. Aquí una lista de recursos para que comiences 🎥 Big Data y Data Science 1/2 https://lnkd.in/eG97kDkE 🎥 Big Data y Data Science 2/2 https://lnkd.in/eEPmTwMc 🎥 Data Warehousing y Business Intelligence Parte 1/2 https://lnkd.in/eCEhNCQ4 🎥 Chapter 11: Data Warehousing y Business Intelligence Parte 2/2 https://lnkd.in/esgJ3SBq 🎥 ¿Sigue siendo el científico de datos el empleo más sexy de la década? https://lnkd.in/emcyGKTW ¿Qué consejo le darías a alguien que tiene curiosidad por este campo? -- 📬 Cuéntanos en nuestro Telegram, cómo te va con la ciencia de datos: https://lnkd.in/e7mx572 -- 👨💻 📢 ¡Pasa la voz y ayúdanos a ser la comunidad más grande y chévere de todas! 👍 Like, 🔗 share, 💬 comment, 👉 follow #datascience