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Ingeniero de Datos

Construye las tuberías por donde fluyen los datos: pipelines confiables, modelos limpios y warehouses en los que confíen analistas y ML.

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Cómo leer las señales

Importancia Alto Demanda del mercado Medio Riesgo de automatización Bajo

1

SQL avanzado

CTEs, funciones de ventana, optimización de consultas. La lengua materna del rol.

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2

Python para pipelines

Jobs batch, APIs, formatos (Parquet). El pegamento que mueve datos con confianza.

Importancia Alto Demanda del mercado Alto Riesgo de automatización Medio
3

Warehouses y lakehouses

BigQuery/Snowflake/Databricks. Donde aterriza y escala la data analítica.

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4

ETL/ELT y orquestación

Airflow/dbt, agendado, dependencias, reintentos, idempotencia.

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5

Modelado de datos

Esquemas estrella, normalización, dimensiones que cambian lento. Los modelos limpios escalan.

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6

Streaming

Kafka, pipelines orientados a eventos, exactly-once. Tiempo real cuando el negocio lo pide.

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7

Calidad y gobernanza

Tests, linaje, catalogación, control de acceso. La confianza es el entregable real.

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