M1 — Intro
Contenido de la lección bloqueado
Your session expired. Please sign in again to continue.
Iniciar sesión
Acerca del curso
M1—Introducción a Data Engineering
-
M1 — Intro (2:15)
-
M1E1 — El Rol del Data Engineer (7:47)
-
M1E2 — Matices del rol del Data Engineer (8:00)
-
M1E3 — 3 historias reales del impacto de un data engineer (5:58)
-
M1E4 — La historia de data engineering (2:22)
-
M1E5 — Invención de las bases de datos (1970s) (7:39)
-
M1E6 — Era de los Data Warehouses (1990s) (9:32)
-
M1E7 — La era Big Data (2006-2010) (9:34)
-
M1E8 — La era de Cloud Data Warehouses & Lakes (2010-2014) (7:57)
-
M1E9 — The Modern Data Stack (2016) (4:04)
-
M1E10 — Open Table Formats & Lakehouses (2017-2020) (3:45)
-
M1E11 — Recap: Historia de Data Engineering (4:56)
M2—Ingesta de datos
-
M2 — Intro (3:48)
-
M2E1 — ETLs (6:17)
-
M2E2 — ETL vs ELT (7:03)
-
M2E3 — ¿Cómo ingestar datos? (3:43)
-
M2E4 — Proyecto #1 (7:54)
-
M2E5 — Proyecto #1: Solución (6:30)
-
M2E6 — Errores comunes #1 (14:59)
-
M2E7 — Principio de única responsabilidad (7:45)
-
M2E8 — Principio de separación de intereses (15:02)
-
M2E9 — Errores comunes #2 (8:46)
-
M2E10 — Recap: Ingesta de datos (2:43)
-
Quiz — Módulo 2
M3—Orquestamiento de datos
-
M3 — Intro (1:54)
-
M3E1 — Introducción a Orquestamiento de datos (6:08)
-
M3E2 — Problemas que resuelven los orquestadores de datos (9:39)
-
M3E3 — Introducción a Apache Airflow (13:16)
-
M3E4 — Proyecto #2 (5:43)
-
M3E5 — Proyecto #2: Solución (9:34)
-
M3E6 — Proyecto 2: Errores comunes (1:36)
-
M3E7 — Proyecto 2: Errores comunes #1 (5:50)
-
M3E8 — Proyecto 2: Errores comunes #2 (10:04)
-
M3E9 — Recap: Orquestamiento de datos (3:28)
-
Quiz — Módulo 3
M4—Data Lakes
M5—Data Warehouses y Modelado de datos
-
M5 — Intro (2:03)
-
M5E1 — Data warehouses vs Bases de datos relacionales (11:49)
-
M5E2 — Almacenamiento por columnas vs filas (8:43)
-
M5E3 — Normalización de datos (15:30)
-
M5E4 — Normalización vs Desnormalización (7:26)
-
M5E5 — Modelado Dimensional (STAR Schema) (17:38)
-
M5E6 — Proyecto: Modelado dimensional en Snowflake & DBT (5:10)
-
M5E7 — Solución: Modelo Dimensional - Northwind (18:36)
-
M5E8 — Solución: ¿Cómo estructurar un DW? (16:09)
-
M5E9 — Solución: Modelo Dimensional - Snowflake & DBT (7:55)
-
M5E10 — Errores comunes al construir Data Warehouses (9:07)
-
M5E11 — Recap: Data Warehouses y Modelado de datos (3:19)
-
Quiz — Módulo 5
M6—Pipelines de datos modernos
-
M6—Intro (1:32)
-
M6E1 — ¿Cómo construir una plataforma de datos? (8:16)
-
M6E2 — Introducción a Arquitectura de Datos (15:38)
-
M6E3 — Arquitecturas de datos: Lambda y Kappa (5:20)
-
M6E4 — Arquitectura de datos: Batch & Streaming (8:32)
-
M6E5 — ¿Cuándo usar un Data Lake, un Data Warehouse o Data Lakehouse? (16:31)
-
M6E6— Recap: Pipelines de Datos Modernos (3:12)
M7—El Futuro de Data Engineering