Mentorestech
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 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 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 Tecnologías y métodos para el manejo de datos en tiempo real Herramientas y tecnologías para el monitoreo de sistemas y aplicaciones Métodos y tecnologías para el almacenamiento en caché 13) Estrategias de Migración Enfoques y técnicas para migrar bases de datos y modernizar aplicaciones Plataformas para gestionar la comunicación asíncrona entre servicios Herramientas para la gestión, análisis y monitoreo de logs de sistemas y aplicaciones Patrones de diseño que facilitan la construcción y operación de sistemas en la nube 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 Contenido a Estudiar
Definición:
Una
base de datos
es un sistema estructurado para almacenar, organizar y consultar información de forma eficiente. Las bases de datos relacionales, por ejemplo, usan un modelo de tablas con filas y columnas definido por un esquema (SQL) y siguen propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) para garantizar transacciones confiables. Principios clave:
Incluye la modelación de datos (definir estructuras de tablas y relaciones), el uso del lenguaje SQL para manipular y consultar datos, la
normalización
de datos para reducir redundancia, y la optimización mediante índices para acelerar las consultas. Comprender las diferencias entre bases de datos relacionales y otros tipos es fundamental para elegir la solución adecuada. Importancia:
Las bases de datos son la columna vertebral de cualquier sistema de datos. Un Data Engineer necesita saber cómo almacenar y extraer datos eficientemente, diseñar esquemas que soporten el crecimiento y asegurar la integridad de la información. La habilidad para trabajar con bases de datos permite crear pipelines sólidos y brindar datos confiables a analistas y aplicaciones.
#J-18808-Ljbffr
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 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 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 Tecnologías y métodos para el manejo de datos en tiempo real Herramientas y tecnologías para el monitoreo de sistemas y aplicaciones Métodos y tecnologías para el almacenamiento en caché 13) Estrategias de Migración Enfoques y técnicas para migrar bases de datos y modernizar aplicaciones Plataformas para gestionar la comunicación asíncrona entre servicios Herramientas para la gestión, análisis y monitoreo de logs de sistemas y aplicaciones Patrones de diseño que facilitan la construcción y operación de sistemas en la nube 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 Contenido a Estudiar
Definición:
Una
base de datos
es un sistema estructurado para almacenar, organizar y consultar información de forma eficiente. Las bases de datos relacionales, por ejemplo, usan un modelo de tablas con filas y columnas definido por un esquema (SQL) y siguen propiedades ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad) para garantizar transacciones confiables. Principios clave:
Incluye la modelación de datos (definir estructuras de tablas y relaciones), el uso del lenguaje SQL para manipular y consultar datos, la
normalización
de datos para reducir redundancia, y la optimización mediante índices para acelerar las consultas. Comprender las diferencias entre bases de datos relacionales y otros tipos es fundamental para elegir la solución adecuada. Importancia:
Las bases de datos son la columna vertebral de cualquier sistema de datos. Un Data Engineer necesita saber cómo almacenar y extraer datos eficientemente, diseñar esquemas que soporten el crecimiento y asegurar la integridad de la información. La habilidad para trabajar con bases de datos permite crear pipelines sólidos y brindar datos confiables a analistas y aplicaciones.
#J-18808-Ljbffr