Índice de Contenidos

Introducción

  • ¿Qué es Ingeniería de Datos?

    • Definición de Ingeniería de Datos
    • Importancia en el mundo actual de la tecnología
    • Rol de la Ingeniería de Datos en el procesamiento de información

  • ¿Qué es un Data Engineer?

    • Perfil y responsabilidades de un Data Engineer
    • Habilidades y competencias requeridas
    • Oportunidades laborales en el campo de la Ingeniería de Datos

  • Cómo Convertirse en Data Engineer

    • Ruta de aprendizaje y desarrollo profesional
    • Recursos recomendados para aprender Ingeniería de Datos
    • Consejos para el éxito en la carrera de Data Engineer

  • Dónde Ejercer como Data Engineer

    • Sectores y empresas que demandan profesionales en Ingeniería de Datos

    • Posibilidades de trabajo remoto y a nivel internacional

Fundamentos de DataOps

  • Tareas de Data Engineer: DataOps

    • Concepto y principios de DataOps
    • Integración de desarrollo y operaciones en la gestión de datos
    • Beneficios de la implementación de DataOps

  • Herramientas del Ciclo de DataOps

    • Visión general de las herramientas esenciales
    • Automatización, control y seguimiento en DataOps

  • Agile en Ingeniería de Datos

    • Metodologías Agile y Scrum aplicadas a proyectos de datos
    • Desarrollo iterativo y adaptativo en Ingeniería de Datos

Programación y Procesamiento de Datos

  • Lenguajes de Programación e Ingeniería de Software

    • Lenguajes comunes en Ingeniería de Datos
    • Desarrollo de software orientado a datos

  • Dónde y Cómo Escribir Tu Código en Ingeniería de Datos

    • Entornos de desarrollo y herramientas de programación
    • Prácticas recomendadas para el código en proyectos de datos

  • Automatización y Scripting

    • Automatización de tareas repetitivas
    • Uso de scripts en la manipulación y transformación de datos

  • Fuentes de Datos: SQL, NoSQL, API y Web Scraping

    • Tipos de fuentes de datos y sus características
    • Métodos para acceder y extraer datos de diferentes fuentes

  • Procesamiento de Datos: Pipelines, Apache Spark y Cómputo Paralelo

    • Concepto de pipelines de datos
    • Introducción a Apache Spark y procesamiento paralelo

  • Automatizar los Pipelines: Airflow

    • Uso de Apache Airflow para orquestar flujos de trabajo de datos
    • Programación y programación de tareas en Airflow

  • Containers y Empaquetamiento: Docker y Kubernetes

    • Virtualización de entornos de desarrollo y producción
    • Gestión de contenedores con Docker y Kubernetes

  • Manejo de Ambientes para Datos

    • Creación y gestión de ambientes de desarrollo y producción
    • Separación de ambientes y control de versiones

  • Testing de Software y de Datos

    • Importancia del testing en proyectos de Ingeniería de Datos
    • Estrategias y mejores prácticas de testing de datos

  • CI/CD Básico (Continuous Integration/Continuous Deployment)

    • Implementación de CI/CD en proyectos de Ingeniería de Datos
    • Automatización de pruebas y despliegue de datos

  • Servidores y Computación en la Nube para Data

    • Uso de servicios en la nube para almacenamiento y procesamiento de datos
    • Escalabilidad y flexibilidad en la nube

  • Reentrenamiento y Control de Salud de Servicios

    • Mantenimiento y mejora continua de sistemas de datos
    • Monitoreo y diagnóstico de problemas

  • Medición de Indicadores y Seguimiento a Proyectos

    • Establecimiento de métricas y KPIs en proyectos de datos
    • Seguimiento del rendimiento y evaluación de resultados

Evolución en la Carrera de Data Engineer

  • Ejerciendo como Data Engineer

    • Experiencias y desafíos en el trabajo diario de un Data Engineer
    • Colaboración con otros profesionales y equipos

  • Buscando Oportunidades como Data Engineer

    • Estrategias para encontrar empleo y proyectos freelance
    • Construcción de un portafolio atractivo

  • Evolución en el Rol: Ganando Seniority como Data Engineer

    • Crecimiento y avance en la carrera de Ingeniería de Datos
    • Desarrollo de habilidades de liderazgo y mentoría

  • Evolución en el Rol: Manager, Architect, Pivot

    • Posibles direcciones en la carrera de Ingeniería de Datos
    • Transición a roles de gestión, arquitectura o cambio de especialización

  • Trabajando en Equipo como Data Engineer

    • Colaboración efectiva en equipos multidisciplinarios
    • Comunicación y trabajo conjunto con otros profesionales

Conclusiones

  • Resumen de los conceptos clave en Ingeniería de Datos
  • Perspectivas futuras y tendencias en el campo

Apéndices y Recursos Adicionales

  • Recursos Adicionales

    • Bibliografía recomendada
    • Enlaces a cursos y herramientas útiles

Glosario

  • Definiciones de términos técnicos y conceptos relevantes

Índice de Figuras y Tablas

  • Índice de Figuras y Tablas
    • Referencias a todas las ilustraciones y tablas del libro

Agradecimientos

  • Reconocimiento a personas y organizaciones que contribuyeron al libro
  • Especificaciones técnicas y recursos necesarios para seguir los ejercicios prácticos