├── CONTRIBUTING.md ├── LICENSE ├── README.md ├── books ├── Airflow.pdf ├── Big_Data.pdf ├── DataBases.pdf ├── Data_Architectures.pdf ├── Data_Engineering_1.pdf ├── Data_Engineering_2.pdf ├── Data_Engineering_3.pdf ├── Data_Engineering_4.pdf ├── Data_Warehouse.pdf ├── Hadoop.pdf ├── Spark_1.pdf ├── Spark_2.pdf └── Spark_3.pdf └── src └── ROADMAP.png /CONTRIBUTING.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Contribución al Proyecto 2 | 3 | ¡Gracias por tu interés en contribuir al proyecto! Tu colaboración es muy valorada. A continuación, te proporcionaré una guía para hacerlo: 4 | 5 | ## 🤔 Cómo Contribuir 6 | 7 | 1. Asegúrate de tener una cuenta de GitHub. Si no la tenés, podés crear una por [acá](https://github.com/). 8 | 2. Hacé un fork de este repositorio a tu cuenta de GitHub. 9 | 3. Cloná tu repositorio fork en tu máquina local: 10 | 11 | ```bash 12 | git clone https://github.com/TU_USUARIO/dataengineering-roadmap.git 13 | cd dataengineering-roadmap 14 | ``` 15 | 16 | 4. Creá una rama nueva para tu contribución: 17 | 18 | ```bash 19 | git checkout -b tu-rama 20 | ``` 21 | 22 | 5. Agregá el recurso siguiendo el formato: 23 | 24 | ```markdown 25 | Para recursos en español: 26 | - [Libro: "Aprender Markdown" de Juan Pérez]() 27 | 28 | Para recursos subtitulados al español: 29 | - [Libro: "Understanding Markdown" subtitulado de Joan Smith]() 30 | ``` 31 | 32 | 6. Realizá un commit con un mensaje descriptivo: 33 | 34 | ```bash 35 | git add README.md 36 | git commit -m "Agrega [Libro: Aprender Markdown de Juan Pérez]" 37 | ``` 38 | 39 | 7. Hacé un push de tus cambios a tu repositorio en GitHub: 40 | 41 | ```bash 42 | git push origin tu-rama 43 | ``` 44 | 45 | 8. Abrí un Pull Request desde tu rama a la rama principal de este repositorio. 46 | 47 | 9. Tu Pull Request será revisado y fusionado si es aceptado. 48 | 49 | Si tienes alguna pregunta, no dudes en abrir un issue o contactarme ¡Esperamos tu contribución! 👏 50 | -------------------------------------------------------------------------------- /LICENSE: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | MIT License 2 | 3 | Copyright (c) 2023 Nataya Flores 4 | 5 | Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy 6 | of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal 7 | in the Software without restriction, including without limitation the rights 8 | to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell 9 | copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is 10 | furnished to do so, subject to the following conditions: 11 | 12 | The above copyright notice and this permission notice shall be included in all 13 | copies or substantial portions of the Software. 14 | 15 | THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR 16 | IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, 17 | FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE 18 | AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER 19 | LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, 20 | OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE 21 | SOFTWARE. 22 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 |

Roadmap 2024 - Data engineering en español

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Un repositorio más con conceptos básicos, desafíos técnicos y recursos sobre ingeniería de datos en español 🧙✨

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4 | 5 | *Nota: la siguiente ruta de aprendizaje está diseñada a **criterio personal** con la idea de facilitar el estudio de aquellos interesados en la ingeniería de datos con material libre, gratuito y en español que encontré en internet. **No es** una guía definitiva ni un curso, **es** una lista de recursos que puede ser mejorada con el tiempo con contribuciones de la comunidad.* 6 | 7 | [📚 Libros de ingeniería de datos en inglés](books) 8 | 9 | [📖 Patrones de Diseño para DE en inglés](https://www.dedp.online/) 10 | 11 | Roadmap illustration 12 | 13 | ## Programación 14 | 15 | ### 🚀 Fundamentos 16 | 17 | Comenzamos con la comprensión de los conceptos fundamentales de programación y lógica. Esta sección puede ser desarrollada simultáneamente con el aprendizaje del lenguaje de programación que elijan. 18 | 19 | - [Curso: Programación Básica de Platzi](https://platzi.com/cursos/programacion-basica/) 20 | - [Videos: Introducción a los Algoritmos y la Programación de TodoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQxX2eiEaqbzRVxjkstjLmmn9enb0x3zi) 21 | - [Videos: Ejercicios de Pseudocódigo de TodoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQxX2eiEaqbwHMRObsvtRSb6sA43msUJt) 22 | - [Videos: Linea de Comandos de Datademia](https://www.youtube.com/playlist?list=PLlhVpWerA0KzfxmP5CRFvmnEkRFldCUqI) 23 | - [Videos: Bash scripting de Fazt](https://www.youtube.com/playlist?list=PLL0TiOXBeDai--LxFT1tro1qzO4Ayg5p_) 24 | - [Lectura: Introducción a la línea de comandos de Linux y el shell de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/es-es/training/paths/shell/) 25 | 26 | ### 🐍 Lenguaje de programación 27 | 28 | Recomiendo iniciar con Python debido a su curva de aprendizaje amigable y su prevalencia en la industria actual. No obstante, es importante destacar que el procesamiento de datos también puede realizarse con R, Java, Scala, Julia, entre otros. 29 | 30 | - [Videos: Python desde 0 de PildorasInformáticas](https://www.youtube.com/playlist?list=PLU8oAlHdN5BlvPxziopYZRd55pdqFwkeS) 31 | - [Curso: Computación científica con Python de FreeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/learn/scientific-computing-with-python/) 32 | - [Curso: Álgebra universitaria con Python de FreeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/learn/college-algebra-with-python/) 33 | - [Curso: Harvard CS50’s Introducción a la programación con Python subtítulado de FreeCodeCamp](https://www.youtube.com/watch?v=nLRL_NcnK-4&ab_channel=freeCodeCamp.org) 34 | - [Curso: Python intermedio subtitulado de FreeCodeCamp](https://www.youtube.com/watch?v=HGOBQPFzWKo&ab_channel=freeCodeCamp.org) 35 | - [Curso: Pandas de Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/pandas) 36 | - [Videos: Expresiones Regulares de Ada Lovecode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLI7nHlOIIPOJNEgw0BHE415nQST8Ve3JN) 37 | - [Video: Principios de la Programación Orientada a Objetos de BettaTech](https://www.youtube.com/watch?v=tTPeP5dVuA4&ab_channel=BettaTech) 38 | - [Videos: Programación Orientada a Objetos explicada con Minecraft de Absolute](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-9YbO84eUcfKPIbzI6-ledKGY_6_Fvcj) 39 | - [Curso: Julia para gente con prisa de Miguel Raz](https://github.com/miguelraz/JuliaParaGenteConPrisa) 40 | 41 | ### 📊 Excel 42 | 43 | - []() 44 | 45 | ### 🔄 Control de versiones con Git 46 | 47 | El aprendizaje sobre el control de versiones no solo es valioso al trabajar en equipos, sino que también nos proporciona la capacidad de rastrear, comprender y gestionar los cambios realizados en nuestro proyecto y así mantener un desarrollo eficiente y colaborativo. 48 | 49 | - [Video: ¿Qué es el control de versiones y porque es tan importante para programar? de Datademia](https://www.youtube.com/watch?v=8HSjmgeJxqg&ab_channel=Datademia) 50 | - [Curso: Git y Github de MoureDev](https://www.youtube.com/watch?v=3GymExBkKjE&ab_channel=MoureDevbyBraisMoure) 51 | - [Videos: Git y Github de TodoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQxX2eiEaqby-qh4raiKfYyb4T7WyHsfW) 52 | - [Lectura: Usa Git correctamente de Attlasian](https://www.atlassian.com/es/git) 53 | - [Juego: Learn Git Branching](https://learngitbranching.js.org/?locale=es_AR) 54 | 55 | ### 🛠️ Más herramientas 56 | 57 | - Notebooks: [Google Collab](https://colab.google/), [Jupyter](https://jupyter.org/) o [Deepnote](https://deepnote.com/) 58 | - Editores de texto: [VSCode](https://code.visualstudio.com/), [Spyder](https://www.spyder-ide.org/) o [Google IDX](https://idx.google.com/) 59 | 60 | ## Bases de datos 61 | 62 | ### 🚀 Fundamentos 63 | 64 | En esta instancia toca aprender sobre las bases de datos. La elección del gestor de bases de datos a utilizar queda a tu criterio, aunque personalmente recomiendo [PostgreSQL](https://www.postgresql.org/) para datos estructurados y [MongoDB](https://www.mongodb.com/es) para datos no estructurados. Sin embargo, existen muchas otras opciones: MySQL, SQLite y demás. 65 | 66 | - [Videos: Introducción a las bases de datos de TodoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQxX2eiEaqbwcW3dkmUqJq7B-SXHyCglf) 67 | - [Lectura: Diferencias entre DDL, DML y DCL de TodoPostgreSQL](https://www.todopostgresql.com/diferencias-entre-ddl-dml-y-dcl/) 68 | - [Video: Procedimientos almacenados #1 de Héctor de León](https://youtu.be/NCcc2aISGtE?si=SZpgTmkSRmYzzmRd) 69 | - [Video: Procedimientos almacenados #2 de Héctor de León](https://youtu.be/B9yw925kdiw?si=WwndA4YEmzKS3MsN) 70 | - [Video: MongoDB de Fazt](https://www.youtube.com/watch?v=lWMemPN9t6Q&ab_channel=Fazt) 71 | - [Videos: MongoDB de MitoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLvimn1Ins-43y_9RNEo4JIFdpA5SJCYey) 72 | 73 | ### 📊 SQL 74 | 75 | También aprenderás SQL, un lenguaje de consulta para gestionar y manipular las bases de datos relacionales. 76 | - [Videos: SQL de Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/playlist?list=PLdxuOh58KNA6ybDbpk4pmk5BCxluqz5cS) 77 | - [Intro to SQL de Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/intro-to-sql) 78 | - [Advanced SQL de Kaggle](https://www.kaggle.com/learn/advanced-sql) 79 | 80 | ### 📐 Diseño 81 | 82 | Ahora seguimos con conceptos más avanzados que nos servirán para diseñar bases de datos, datalake, datawarehouses, esquemas, etcétera. 83 | - [Video: ¿Cuándo utilizar SQL y cuando NoSQL? de Héctor de León](https://www.youtube.com/watch?v=EwJlyyq2urE&list=PLWYKfSbdsjJi6lb_dZ-UrGwRCJxmjhapl&index=9&ab_channel=hdeleon.net) 84 | - [Video: ¿Cómo se modelan las bases de datos NoSQL? de HolaMundo](https://youtu.be/Zdlude8l8w4?si=gfIqq3gknpT4nDT4) 85 | - [Lectura: Bases de datos orientadas a grafos de Oracle](https://www.oracle.com/ar/autonomous-database/what-is-graph-database/) 86 | - [Video: Bases de Datos de Grafos, Fundamentos y Práctica de Datahack](https://www.youtube.com/watch?v=gDiZQ60LkpE&ab_channel=Datahack) 87 | 88 | ## Big Data 89 | 90 | Lo siguiente es entender algunos conceptos de Big Data. Además, resulta interesante adquirir conocimientos básicos sobre inteligencia artificial, inteligencia de negocios y análisis de datos sin la necesidad de profundizar demasiado. 91 | 92 | ### 🚀 Fundamentos 93 | 94 | - [Video: Big Data para dummies de Datahack](https://www.youtube.com/watch?v=DabkDUsNfIg&ab_channel=Datahack) 95 | - [Lectura: Big Data: ¿Qué es y cómo ayuda a mi negocio? de Salesforce](https://www.salesforce.com/mx/blog/big-data/) 96 | - [Certificación: Diseña y programa soluciones IoT con el uso de Big Data de Universidad del Rosario](https://www.edx.org/es/certificates/professional-certificate/urosariox-internet-de-las-cosas-iot-big-data-y-sus-aplicaciones?index=spanish_product&queryID=b0edf1baa13ad200be83166c876cea13&position=1&results_level=second-level-results&term=big+data&objectID=program-04e59d90-d7a3-48bb-a1f6-603982989153&campaign=Internet+de+las+cosas+%28IoT%29%2C+Big+Data+y+sus+aplicaciones&source=edX&product_category=professional-certificate&placement_url=https%3A%2F%2Fwww.edx.org%2Fes%2Fsearch) 97 | - [Certificación: Big Data de University of California San Diego](https://www.coursera.org/specializations/big-data) 98 | - [Video: Big data y privacidad de Databits](https://www.youtube.com/watch?v=-5kmGbc0RFM&list=PLkNVRh-NXvLaEbeScgn1raK48gxiEj_1q&index=18&ab_channel=Databits) 99 | - [Videos: Gobierno de Datos de Smart Data](https://www.youtube.com/playlist?list=PL25mmW8d60iny2m7X73turXMfTK9ztTkk) 100 | - [Video: Cómo Iniciar con Gobierno de Datos sin Romper el Presupuesto de Software Gurú](https://www.youtube.com/watch?v=INggcxBN_lc&list=WL&index=84&ab_channel=SoftwareGuru) 101 | 102 | ### 📊 Analítica y exploración de datos 103 | 104 | - [Certificación: Fundamentos profesionales del análisis de datos, de Microsoft y LinkedIn](https://www.linkedin.com/learning/paths/fundamentos-profesionales-del-analisis-de-datos-por-microsoft-y-linkedin?src=direct%2Fnone&veh=direct%2Fnone) 105 | - [Certificación: Certificado profesional de Google Data Analytics](https://www.coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics#courses) 106 | - [Certificación: Certificado profesional de Analista de datos de IBM](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-analyst) 107 | - [Curso: Análisis de datos con Python de FreeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/learn/data-analysis-with-python/) 108 | - [Video: Storytelling: ¿Cómo convertir tu contenido en una historia? de Coderhouse](https://www.youtube.com/watch?v=pPHRb1dVRDE&ab_channel=Coderhouse) 109 | 110 | ### 🛠️ Estadística 111 | 112 | - []() 113 | 114 | ### 🤖 Inteligencia artificial 115 | 116 | - [Curso: Machine Learning con Python de FreeCodeCamp](https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/) 117 | - [Canal: AprendeIA con Ligdi Gonzalez](https://www.youtube.com/@aprendeIA/playlists) 118 | - [Videos: Aprende Inteligencia Artificial de Dot CSV](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-Ogd76BhmcC_E2RjgIIJZd1DQdYHcVf0) 119 | - [Video: Cómo usar ChatGPT en ingeniería de datos de Datalytics](https://www.youtube.com/watch?v=cg9VGCqLe9U&ab_channel=Datalytics) 120 | - [Curso: Inteligencia Artificial subtitulado de Universidad de Columbia](https://www.edx.org/es/learn/artificial-intelligence/columbia-university-artificial-intelligence-ai) 121 | - [Recursos: DataSAM](https://datasam.notion.site/Recursos-b3acbebecd664f5f8571cc32eaabe542) 122 | 123 | ### 📈 Inteligencia de negocios 124 | 125 | - [Videos: Google Business Intelligence Certificate subtitulado de Google Career](https://www.youtube.com/playlist?list=PLTZYG7bZ1u6r3YwRBuSE7xIMYAiN2Bl85) 126 | - [Videos: ¡Business Intelligence para Todos! de PEALCALA](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCpKRQB2yv13cmUkcVlxVWA3md3uE9u3N) 127 | 128 | ### 📊 DataViz 129 | 130 | - []() 131 | 132 | ## Procesamiento de Datos 133 | 134 | En esta sección está el corazón de la ingeniería de datos, veremos que son los data pipelines, qué es un ETL, orquestadores, y más. Además, dejo una lista de conceptos clave qué voy a ir actualizando con sus recursos respectivos a futuro, si te interesa aprenderlos en detalle, podés buscar en los libros subidos en el repositorio. 135 | - [Canal: CodinEric](https://www.youtube.com/@CodinEric) 136 | - [Canal: Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/@DataEngineeringLatam) 137 | - [Canal: Datademia](https://www.youtube.com/@datademia) 138 | - [Canal: Datalytics](https://www.youtube.com/@datalytics.mejorcondatos) 139 | - [Blog: Start (inglés)](https://www.startdataengineering.com/) 140 | - [Plataforma de aprendizaje DataWars](https://www.datawars.io/) 141 | 142 | ### 🔍 ETL y Data Pipelines 143 | 144 | - [Video: Ingeniería de datos: viaje al corazón de los proyectos de datos de RockingData](https://www.youtube.com/watch?v=UPPOEFUrvFU&list=PLwKA-LJRe79hxt69x6GVqTofHUetiB9vQ&index=8&ab_channel=RockingData) 145 | - [Video: ¿Cómo convertirte en un verdadero Ingeniero de Datos? de Databits](https://www.youtube.com/watch?v=OiWR3pRyvgE&list=PLkNVRh-NXvLaEbeScgn1raK48gxiEj_1q&index=4&ab_channel=Databits) 146 | - [Videos: Preprocesamiento de Datos en Python de Rocio Chavez](https://www.youtube.com/playlist?list=PLUofJx5RUeFqAIVdzfnJayenwZFEGtCmg) 147 | - [Videos: Preprocesamiento de Datos en R de Rocio Chavez](https://www.youtube.com/playlist?list=PLUofJx5RUeFqGJJxKflkhDRTot29M7CYj) 148 | - [Video: Pruebas A/B: Datos, no opiniones de SantanDev](https://www.youtube.com/watch?v=Yxdsu-RWsPc&list=WL&index=70&ab_channel=SantanderTec) 149 | - Cargas incrementales 150 | - Colas de mensajería 151 | - Expresiones Cron 152 | 153 | ### ❄️ Bases de datos avanzado 154 | 155 | - Modelo relacional 156 | - Modelo dimensional 157 | - Facts y dimensiones 158 | - Datalake, Datamart, Datawarehouse y Dataqube 159 | - Diseño por columnas y basada por filas 160 | - Esquemas star y snowflake 161 | - Esquemas on read y on write 162 | 163 | ### 🎭 Orquestadores 164 | 165 | - [Videos: Airflow de Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/playlist?list=PLdxuOh58KNA6tjwp2xMiucO53XsvaG48L) 166 | - [Video: Automatizando ideas con Apache Airflow - Yesi Díaz de Software Gurú](https://www.youtube.com/watch?v=ewK4KszmeTI&list=WL&index=125&t=410s&ab_channel=SoftwareGuru) 167 | - [Videos: Pentaho Spoon de LEARNING-BI](https://www.youtube.com/playlist?list=PLPgjON4ZM0JBdxxDUAfCS84X79e_2CLNQ) 168 | - [Videos: Luigi subtitulado de Seattle Data Guy](https://www.youtube.com/playlist?list=PLXRKPZRrlvE4c5fkoYYC34MLTwZ7ZQoje) 169 | - [Lectura: Azure Data Factory de Microsoft](https://learn.microsoft.com/es-es/azure/data-factory/introduction) 170 | 171 | ### 🏰 Arquitecturas 172 | 173 | - Procesamiento de datos por lotes o batch 174 | - Procesamiento en tiempo real o streaming 175 | - Arquitecturas lambda y kappa 176 | - [Lectura: Diferencias clave entre el OLAP y el OLTP de AWS](https://aws.amazon.com/es/compare/the-difference-between-olap-and-oltp/) 177 | - [Video: Construye ETL en batch y streaming con Spark de Databits](https://www.youtube.com/watch?v=hvwuMCPSB3M&list=PLkNVRh-NXvLaEbeScgn1raK48gxiEj_1q&index=13&ab_channel=Databits) 178 | - [Lectura: Comparación de contenedores y máquinas virtuales de Atlassian](https://www.atlassian.com/es/microservices/cloud-computing/containers-vs-vms) 179 | - [Videos: Docker de Pelado Nerd](https://www.youtube.com/playlist?list=PLqRCtm0kbeHAep1hc7yW-EZQoAJqSTgD-) 180 | - [Videos: Kubernetes de Pelado Nerd](https://www.youtube.com/playlist?list=PLqRCtm0kbeHA5M_E_Anwu-vh4NWlgrOY_) 181 | - [Lectura: ¿Qué es un sistema distribuido? de Atlassian](https://www.atlassian.com/es/microservices/microservices-architecture/distributed-architecture) 182 | - [Videos: Spark de Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/playlist?list=PLdxuOh58KNA6CH3sQS6zhuIVKoPllmXiB) 183 | - [Video: Infraestructura como código para ingeniería de datos de Spark México](https://www.youtube.com/watch?v=FjB3-RS_s38&ab_channel=SparkMexico) 184 | - [Videos: Apache Spark de NullSafe Architect](https://www.youtube.com/playlist?list=PLwH0tlWs8nkQ-56HPCFeKsCJIStOOn_3j) 185 | - [Videos: Apache Kafka de NullSafe Architect](https://www.youtube.com/playlist?list=PLwH0tlWs8nkSQRxizVF5Uuu-sLVYqdjaW) 186 | 187 | ### 🧪 Testing 188 | 189 | - [Video: Great Expectations: Validar Data Pipelines como un Profesional por CodingEric en la PyConAr 2020](https://www.youtube.com/watch?v=VjTYGVlKTLM) 190 | - [Video: ETL Testing y su Automatización con Python por Patricio Miner en la #QSConf 2023](https://www.youtube.com/watch?v=1G-_uFkEv3U) 191 | 192 | ## Cloud 193 | 194 | Es útil tener conocimientos de cloud computing. Llegado a este punto, te recomendaría considerar la preparación de certificaciones oficiales. Aunque estos exámenes suelen tener un costo, puedes encontrar recursos de preparación gratuitos y oficiales de los proveedores más conocidos en la industria. 195 | 196 | ### ☁️ Fundamentos de la nube 197 | 198 | - [Video: Fundamentos de Cloud Computing de Datahack](https://www.youtube.com/watch?v=ck9qignm_uY&ab_channel=Datahack) 199 | - [Lectura: Descubre las ventajas y desventajas de la nube de Platzi](https://platzi.com/blog/ventajas-y-desventajas-de-la-nube-guia-completa/) 200 | - [Lectura: Arquitectura para Big Data en Cloud de Platzi](https://platzi.com/blog/arquitectura-para-big-data-cloud/) 201 | 202 | ### 📜 Certificaciones oficiales 203 | 204 | - [Ingeniería de datos de Google Cloud](https://www.cloudskillsboost.google/paths/16?hl=es-419) 205 | - [Videos: Google Cloud (GCP) de Aprender Big Data](https://www.youtube.com/playlist?list=PLGnDOd349NCNtUCRdRbtMRKl0V2gPPr5G) 206 | - [Ingeniería de datos de Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/es-es/credentials/certifications/exams/dp-203/) 207 | - [Videos: Azure de Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/playlist?list=PLdxuOh58KNA5KdJXw7Z3TZMgKD90guixl) 208 | - [Videos: Certificaciones de Azure de Aprender Big Data](https://www.youtube.com/playlist?list=PLGnDOd349NCNxtsQpeWtIyD7lY1IrYw-n) 209 | - [Ingeniería de datos con Fabric de Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/es-es/credentials/certifications/exams/dp-700/) 210 | - [Ingeniería de datos de AWS](https://aws.amazon.com/es/certification/certified-data-engineer-associate/) 211 | - [Videos: AWS de Data Engineering LATAM](https://www.youtube.com/playlist?list=PLdxuOh58KNA5wi_1xtajCa9WjpobZUZl-) 212 | - [Preguntas oficiales](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7269780247145762817/) 213 | 214 | ## Búsqueda Laboral 215 | 216 | Finalmente te dejo algunas lecturas y videos que ofrecen consejos y experiencias relacionadas con la búsqueda laboral en el ámbito de sistemas. Más adelante, se agregarán desafíos técnicos y otros recursos vinculados al tema. 217 | 218 | ### 🔍 Consejos 219 | 220 | - [Video: ¿Cómo obtener tu primer empleo en ingeniería de datos? de Spark México](https://www.youtube.com/watch?v=E3AviR1_Y_c&ab_channel=SparkMexico) 221 | - [Videos: Consejos Laborales para el mundo IT de TodoCode](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQxX2eiEaqbwcH3zocNIeDNL6ExUorxa9) 222 | - [Videos: Esenciales para comenzar en el mundo de los sistemas de Maxi Programa](https://www.youtube.com/playlist?list=PLQRFzsIQFmxq6DUftRLXkOE5hiEej2EoJ) 223 | - [Hilo: Consejos para completar el perfil de LinkedIn de @natayadev](https://twitter.com/natayadev/status/1667477410172882944) 224 | - [Hilo: Consejos para conseguir un trabajo remoto en IT de @natayadev](https://twitter.com/natayadev/status/1714336919876747318) 225 | - [Hilo: Cómo crear un CV ordenado y legible de @iamdoomling](https://twitter.com/iamdoomling/status/1410207350418509825) 226 | - [Hilo: Te dejo estos tips para sobrevivir entrevistas con recursos humanos de @iamdoomling](https://twitter.com/iamdoomling/status/1468294464636653569) 227 | - [Video: Programar en empresas, startups o freelance ¿Qué es mejor? de @iamdoomling](https://www.youtube.com/watch?v=JyTOzSuh4Ho&ab_channel=ProgramandoconBel) 228 | - [Video: Terminé el bootcamp de programación ¿Y ahora qué? de @iamdoomling](https://www.youtube.com/watch?v=XDrgvD5Vp9Q&ab_channel=ProgramandoconBel) 229 | - [Video: Trabajar como contractor desde Argentina de @iamdoomling](https://www.youtube.com/watch?v=2rLfcDI9Oh0&ab_channel=ProgramandoconBel) 230 | - [Podcast: DevRock de Jonatan Ariste](https://open.spotify.com/show/5uRPZ5r7bRkW29c5AkppXq) 231 | 232 | ### 🛠️ Desafíos técnicos 233 | 234 | - [(2023) Repositorio: Desafíos de código de la comunidad de MoureDev](https://github.com/mouredev/Code-Challenges) 235 | - [(2024) Repositorio: Roadmap retos de programación de la comunidad de MoureDev](https://github.com/mouredev/roadmap-retos-programacion) 236 | - [Blog: Preguntas de entrevista de DataCamp](https://www.datacamp.com/es/blog/top-21-data-engineering-interview-questions-and-answers) 237 | - [Hilo: Preguntas de entrevista de @natayadev](https://x.com/natayadev/status/1806308271516430693) 238 | 239 | En proceso 😊 240 | 241 | --- 242 | **Si te resultó útil este repositorio, regalame una estrella ⭐** 243 | 244 | Static Badge Static Badge 245 | -------------------------------------------------------------------------------- /books/Airflow.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Airflow.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Big_Data.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Big_Data.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/DataBases.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/DataBases.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Architectures.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Architectures.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Engineering_1.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Engineering_1.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Engineering_2.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Engineering_2.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Engineering_3.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Engineering_3.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Engineering_4.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Engineering_4.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Data_Warehouse.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Data_Warehouse.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Hadoop.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Hadoop.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Spark_1.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Spark_1.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Spark_2.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Spark_2.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /books/Spark_3.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/books/Spark_3.pdf -------------------------------------------------------------------------------- /src/ROADMAP.png: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/natayadev/dataengineering-roadmap/c3760e3ad9f88352526efd530ebca595457b5228/src/ROADMAP.png --------------------------------------------------------------------------------