Data Terms
Un listado de términos en el mundo de los datos que actualizo conforme voy aprendiendo nuevos conceptos.
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El Roadmap Data Engineering que NADIE te enseña 🚀
Aprender Python, SQL y Cloud no te convierte en un Data Engineer; te convierte en alguien peligroso si no entiendes el ciclo de vida de los datos. Descubre el roadmap real dividido por etapas, desde la comprensiĂłn de fuentes hasta el consumo, pasando por patrones de integraciĂłn y modelado.
Analyst vs Engineer vs Scientist: Diferencias Reales 🎯
ÂżNo sabes si ser Data Analyst, Data Engineer o Data Scientist? Descubre las diferencias reales en sus dĂa a dĂa, el stack tecnolĂłgico de cada uno y cĂłmo elegir el camino correcto para no perder meses aprendiendo skills equivocados.
Tu query no devuelve nada? Culpa a NULL 🤫
NULL no es una cadena vacĂa, es la ausencia de valor. Aprende por quĂ© tus filtros fallan al usar comparaciones comunes, cĂłmo usar IS NULL correctamente y evita errores silenciosos en tus consultas SQL.
Por QUÉ tu MODELADO FALLA (No es lo que Piensas) 🔥
El 60% de los proyectos de datos fallan no por la tecnologĂa, sino por decisiones de modelado incorrectas al inicio. Descubre los tres pilares del modelado efectivo, la importancia de la granularidad y un framework práctico para asegurar la escalabilidad de tu arquitectura.
La Realidad Detrás de la IA: Más Allá del Vibe Coding 💡
Explora los lĂmites de la Inteligencia Artificial, los peligros del “Vibe Coding” sin fundamentos y por quĂ© el conocimiento profundo y la visiĂłn sistĂ©mica son más crĂticos que nunca en la era de la automatizaciĂłn.
La Trampa del Stack Moderno de Datos: Lo que Nadie te Cuenta
El Stack Moderno de Datos resolviĂł problemas de escalabilidad y costo, pero trajo nuevos desafĂos silenciosos, que son complejidad operativa, falta de calidad de datos y desconexiĂłn entre equipos. Descubre cĂłmo evitar la “trampa” enfocándote en la estrategia y no solo en las herramientas.
CĂłmo NaciĂł la Arquitectura de Datos Moderna
Un recorrido histĂłrico desde los Data Warehouses relacionales on-premise hasta los Data Lakes y el moderno Data Lakehouse. Descubre cĂłmo la nube y el Big Data cambiaron las reglas del juego.
ETL y ELT: ¿Cuándo y Por qué usar cada uno?
Descubre las diferencias clave entre los procesos ETL y ELT, su historia, por qué la nube cambió el paradigma de los datos y cuál es el enfoque moderno para la arquitectura de datos.
¿Por qué ser un Arquitecto de Datos?
Enterate el por qué un Arquitecto de Datos puede tener un gran impacto y cuál es la diferencia entre otros roles en el mundo de los datos.