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La ingeniería de datos es una de las opciones profesionales más lucrativas en el campo de las ciencias y la tecnología. Hay una gran demanda de expertos cualificados y completos, y la carrera DataCamp Data Engineer con Python puede ayudarte a convertirte en uno de ellos. Así que, abróchate el cinturón, hoy estaremos recorriendo cada curso en esta carrera.
Por supuesto, antes de comenzar con esta reseña de la carrera DataCamp Data Engineer con Python, primero debemos averiguar qué significa este rol y cómo se diferencia de los científicos de datos. Descubrirás qué hace que la ingeniería de datos sea una opción profesional tan demandada. Y, por supuesto, verás exactamente cómo DataCamp puede ayudarte a iniciar.
Ya lo habrás descubierto: la carrera DataCamp Data Engineer con Python actuará como tu escalera hacia el top de esta industria. Estaremos mirando todo el contenido: cada curso en el que trabajarás como parte de tu entrenamiento. En más de 70 horas, podrás pasar de ser un programador junior en Python a un ingeniero de datos listo para el mercado.
Entonces, comencemos tu nuevo viaje profesional.
Contenidos
¿Por qué deberías elegir la Carrera DataCamp Data Engineer con Python?
Antes de sumergirnos en la reseña de la carrera DataCamp Data Engineer con Python, establezcamos primero qué implica este camino y qué habilidades necesitas para tallar tu lugar en la industria. Primero, echaremos un vistazo a lo que hacen los ingenieros de datos y por qué este campo es tan lucrativo.
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Podrías estar tentado a usar los términos “ingeniero de datos” y “científico de datos” indistintamente. Después de todo, ambos parecen provenir del mismo sector y tienen roles increíblemente valiosos en el sector tecnológico. Sin embargo, hay algunas diferencias significativas entre los dos.
Los científicos de datos trabajan directamente con los datos. Recopilan datos y realizan su análisis. Básicamente, se ocupan del flujo completo de datos y lo transforman en visualizaciones que podemos entender más fácilmente.
Pero para asegurar que los datos fluyan sin problemas, necesita una infraestructura. Aquí es donde entran los ingenieros de datos: crean sistemas que aseguran que los científicos puedan hacer lo que necesitan hacer. Si los datos son el fluido que necesita viajar por la red, los ingenieros son responsables de construir las tuberías.
Entonces, la ingeniería de datos es un trabajo bastante importante en el mundo de la ciencia y análisis empresarial. Requiere un buen conocimiento sobre sistemas de datos, conocimiento sobre lenguajes de programación y atención al detalle.
Podrías decir que los ingenieros son expertos en todo: tienen que saber Python y SQL, entre otros lenguajes, trabajar con diferentes sistemas operativos, saber sobre el almacenamiento de datos y aprendizaje automático y ser capaces de trabajar con herramientas empresariales. Y eso sin entrar en habilidades más generales como creatividad y atención.
Tener todo el alcance del conocimiento sobre datos y habilidades técnicas no es poca cosa: según el informe de LinkedIn sobre Trabajos Emergentes en los Estados Unidos para el 2020, la ingeniería de datos es uno de los trabajos más buscados.
Entonces, ¿cómo encuentras tu punto de entrada en una industria tan demandada y con un conjunto tan alto? Bueno, puedes comenzar tu aventura siguiendo el camino DataCamp Data Engineer con Python. Es uno de los muchos caminos ofrecidos por la plataforma. Los carreras son una serie de cursos dedicados a prepararte para tu trabajo soñado.
Los cursos de DataCamp te brindan una oportunidad educativa gamificada. Sin embargo, antes de saltar al camino DataCamp Data Engineer, ya deberías tener cierta comprensión sobre cómo funcionan Python y SQL. Hemos cubierto ambos cursos de Python de DataCamp y SQL que son amigables para principiantes, por lo que no tendrás que buscar lejos.
Con 73 horas de contenido a lo largo de los 19 cursos y 2 evaluaciones, el camino DataCamp Data Engineer te ayudará a mantenerte en el camino para convertirte en un profesional completo. Dado el tamaño de este camino de carrera, no podemos profundizar en cada curso. Sin embargo, aquí encontrarás breves descripciones de los cursos.
Los hemos agrupado en tres categorías: principiante, intermedio y avanzado. Por supuesto, se recomienda que sigas cada curso en el orden en que están listados en el camino DataCamp Data Engineer. Sin embargo, siéntete libre de quedarte con algunos cursos por más tiempo e incluso saltar a otro career track (carrera) o skill track, ¡todo por el mismo precio!
Sin más preámbulos, aquí está cada curso en la carrera DataCamp Data Engineer con Python, comenzando en el nivel principiante.
Cursos DataCamp Data Engineer: Principiante
Como ya he mencionado, saber Python y SQL, hasta cierto punto, es un requisito previo para emprender el camino DataCamp Data Engineer con Python. Entonces, cuando digo “principiante”, me refiero específicamente a este campo y no a la programación en general. Con eso fuera del camino, echemos un vistazo a los cursos que caen bajo esta categoría.
La primera categoría te ayudará a perfeccionar tus habilidades en Python para que puedas usar este lenguaje de programación de manera eficiente. Por supuesto, seguirás volviendo a Python a lo largo del camino DataCamp Data Engineer, pero casi todos los primeros cursos están específicamente basados en Python.
Para asegurarse de que todos los diferentes niveles de ingenieros de datos estén listos para el desafío, DataCamp ha desarrollado un curso fácil de acceder llamado Ingeniería de datos para todos.
Para este primer curso, aún no se te pedirá que pongas a prueba tus habilidades de codificación. Ingeniería de datos para todos es un curso diseñado para brindarte una comprensión de lo que hacen los ingenieros de datos y cómo su trabajo ayuda a los científicos de datos.
En el primer capítulo, aprenderás qué son exactamente los ingenieros de datos. Aprenderás más sobre la importancia de este rol en la ciencia de datos y aprenderás lo básico sobre la creación de pipelines de datos.
Luego, aprenderás más sobre la estructura de datos y cómo trabajar con ella para asegurarte de que los analistas puedan buscar y organizar fácilmente la información que necesitan. Finalmente, cubrirás el procesamiento de datos. Esto implica tareas como manipulación y limpieza de datos para asegurarte de que se filtre cualquier dato innecesario.
Como ya sabes, este camino profesional supone que ya tienes algunas habilidades en Python. Después de todo, el título completo del camino es Data Engineer con Python. Entonces, tienes que demostrar que ya entiendes bien este lenguaje de programación para mantenerte en el camino.
Signal es el único sistema de evaluación desarrollado por DataCamp. Está diseñado para ayudarte a descubrir dónde puede faltar tu conocimiento y ver cómo puedes llenar estos vacíos. Signal te proporciona un esquema visual claro sobre tus fortalezas y debilidades.
En función de tus habilidades, recibirás recomendaciones personalizadas sobre los cursos que pueden ayudarte a mejorar. Puedes ver esto como un punto de interés: ¿en qué habilidades Python eres bueno y en qué deberías enfocarte más? Completar esta evaluación te ayudará a mantenerte en el camino sin perderte en tu viaje como ingeniero de datos.
Y aquí está la mejor parte: puedes completar las evaluaciones Signal DataCamp gratis. Así, una vez que tus habilidades en Python hayan mejorado, puedes volver directamente al camino DataCamp Data Engineer y sentirte más seguro con tus habilidades en programación.
Mientras que el curso Ingeniería de Datos para Todos te brinda información básica sobre este trabajo, aún no has aprendido las herramientas que requiere. El curso Introducción a la Ingeniería de Datos está aquí para cubrir esa necesidad.
Reforzarás tu conocimiento sobre este camino profesional y lo que implica. La parte central de este curso es familiarizarte con el kit de herramientas del ingeniero de datos. En primer lugar, aprenderás sobre bases de datos y cómo usarlas. Luego, echarás un vistazo a algunas de las herramientas populares de procesamiento y programación.
Tu objetivo para este curso es dominar el flujo de trabajo esencial de la ingeniería de datos: Extraer, Transformar y Cargar (ETL, por sus siglas en inglés). Tendrás la oportunidad de trabajar con datos brutos y, como parte de tus tareas, completarás todo el proceso ETL en un estudio de caso basado en DataCamp.
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Cursos DataCamp Data Engineer: Intermedio
Con lo esencial cubierto, subamos un nivel. Los siguientes cursos requerirán que tengas conocimientos intermedios de Python y SQL para trabajar eficientemente.
Dado que ya estás familiarizado con Python, deberías saber sobre la biblioteca pandas. Actuará como tu herramienta principal en este siguiente paso en tu camino DataCamp Data Engineer. Aprenderás cómo utilizar pandas para extraer los datos necesarios de diferentes formatos de archivo.
Primero, trabajarás con la extracción de datos desde archivos planos y verás cómo pueden ser modificados. Se te presentarán estrategias para manejar datos faltantes y errores. Luego, pasarás a cargar archivos Excel. Las hojas de cálculo son un método muy común de almacenamiento de datos, por lo que encontrarás muchos archivos de datos.
También podrás poner tus habilidades en SQL en uso procesando datos desde bases de datos. Finalmente, podrás extraer datos desde bases públicas utilizando APIs web. A lo largo de este curso, trabajarás en varios estudios de caso que te ayudarán a solidificar tu nuevo conocimiento y poner tus habilidades a prueba.
La ingeniería de datos requiere un manejo minucioso del código. Los sistemas que construirás probablemente tendrán que manejar grandes cargas de datos. Entonces, tienes que asegurarte de que el código que estás escribiendo no solo sea lo más a prueba de errores posible (después de todo, el error humano no puede evitarse al 100%), sino también eficiente y proporcione una ejecución rápida.
En este curso, aprenderás cómo ahorrar tus recursos para aumentar la velocidad y efectividad del código que estás ejecutando. Trabajarás con la Biblioteca Estándar Python, así como con NumPy y pandas, lo que te permitirá acceder a algunas herramientas Python más utilizadas.
Verás cómo funcionan los arreglos NumPy, buscarás cuellos de botella en tu código y aplicarás estrategias para eliminarlos. También optimizarás tu código perfilándolo e intentando escribir patrones loop.
Escribiendo código Python eficiente es uno de nuestros cursos DataCamp Python destacados, del cual puedes aprender más aquí.
Tu código Python contará con muchas funciones: componentes del código responsables de completar tareas y hacer que tu código sea fácil de mantener y navegar. Aprender las mejores prácticas para escribir funciones te ayudará inmensamente en tus proyectos como ingeniero.
En este curso, trabajarás con docstrings para crear un código fácil de leer, mantener y utilizar. Se te presentarán administradores contextuales y decoradores. Además, para ayudarte a aprender cómo usar funciones en la práctica, trabajarás en casos de estudio y tareas prácticas de programación.
Puedes aprender más sobre Escribiendo Funciones en Python y otros cursos Python detallados haciendo clic aquí.
El shell de Unix es un intérprete de línea de comandos que se utiliza para ejecutar código Python. Su usabilidad es universal: con shell, puedes combinar diferentes aplicaciones Python, automatizar tus tareas de programación y ejecutar tus programas en sistemas en la nube y clústeres.
En el curso Introducción a Shell, aprenderás a usar este intérprete de línea de comandos de manera eficiente. Descubrirás una breve historia del shell de Unix y cómo ha logrado seguir siendo uno de los favoritos de la industria incluso medio siglo después.
Desde un punto de vista más técnico, manipularás datos. Utilizarás herramientas simples para completar algunas tareas de programación complejas. Unix trata de combinar comandos, por lo que te convertirás en un programador más eficiente con shell.
Finalmente, no solo trabajarás con ajustes preestablecidos. Al final del curso, sabrás cómo crear y combinar tus propias herramientas que podrás reutilizar en proyectos futuros.
El curso Procesamiento de datos en Shell se basa en el conocimiento que adquiriste en el curso anterior. Aquí, trabajarás en habilidades específicas de línea de comandos. Te ayudarán a optimizar tu código, ahorrar tiempo mientras trabajas en tus proyectos y completar el procesamiento de datos con líneas de comando simples.
Aprenderás a usar la línea de comandos para descargar datos desde servidores web. Utilizarás varias herramientas diferentes, como curl y Wget. La biblioteca csvkit te ayudará a hacer más fácil los procesos de vista previa, filtrado y manipulación de datos.
Este curso utiliza conjuntos públicos Spotify, por lo que tendrás la oportunidad de ejecutar tus programas utilizando datos del mundo real, brindándote una experiencia que podrás replicar en tus proyectos como ingeniero.
Si estás buscando construir pipelines analíticas basadas en la nube, necesitas dominar el arte de Bash scripting. Bash es un lenguaje de scripting que los ingenieros utilizan para manipulación de datos y desarrollo de pipelines. Si no tienes experiencia previa con Bash, este curso te llevará a través de lo básico.
Saber shells Bash te permitirá ejecutar un programa completo con una sola línea de comando. En este curso, aprenderás a escribir pipelines de línea comando simples, variables numéricas y de cadenas, y declaraciones de control.
Al final del curso Introducción al Bash Scripting, sabrás cómo automatizar tus programas y programar ejecuciones para asegurarte que los procesos funcionen sin problemas incluso sin tu supervisión constante.
Podrías estar preguntándote: ¿no son ciencia de datos e ingeniería de datos dos cosas diferentes? Lo son. Sin embargo, como ingeniero de datos, trabajarás estrechamente con científicos de datos y los dos campos están entrelazados.
Las pruebas unitarias son una parte necesaria del desarrollo de proyectos. Probar unidades individuales del código fuente es útil para reducir el tiempo desarrollo y ver qué componentes código realmente funcionan como se esperaba. El curso Pruebas Unitarias para Ciencia de Datos con Python te enseñará cómo escribir un conjunto completo de pruebas utilizando Python.
En este curso, aprenderás cómo escribir y ejecutar pruebas unitarias básicas. Dado que ningún código es completamente perfecto desde el principio, aprenderás cómo detectar y corregir errores. Podrás interpretar correctamente los resultados de las pruebas y conocer cuáles son las prácticas y estructuras actuales de las pruebas unitarias.
Python es un lenguaje multiparadigma que se puede utilizar para la programación orientada a objetos (OOP). Este método de programación, donde tratas todos los datos y el código como objetos, se considera eficiente y lógico y te prepara para escribir código más limpio y fácil de seguir.
En el curso Programación Orientada a Objetos en Python, aprenderás los principios básicos de OOP y cómo puedes implementarlos en tus proyectos. La programación orientada a objetos es fácilmente reutilizable, lo que garantiza que tus proyectos futuros sean eficientes y optimizados, y pierdas menos tiempo escribiendo nuevas líneas de código.
Este curso te proporcionará experiencia práctica en el desarrollo de tus propios atributos, constructores y métodos. Cuando hayas terminado cada capítulo, podrás escribir código limpio, eficiente y, lo más importante, funcional.
Para obtener más información sobre el curso Programación Orientada a Objetos en Python, puedes encontrar nuestro resumen aquí.
El proceso de desarrollo de pipelines de datos es complejo. Cuando estás empezando, a menudo tienes que hacer mucho trabajo manualmente primero para configurar tus plantillas futuras. Los Airflows pueden ayudarte a acelerar este proceso: se utilizan para automatizar la programación, el manejo de errores y otros procesos relacionados con tus flujos de trabajo de ingeniería de datos.
El curso Introducción a Airflow en Python te enseñará lo esencial para trabajar con Apache Airflow. Este curso está muy especializado en ingeniería de datos, por lo que te proporcionará una buena base para ingresar al campo.
Aprenderás sobre los flujos de trabajo de ingeniería de datos más utilizados y cómo Airflow puede ayudar a reducir los pasos que se necesitan para completarlos a solo uno.
Verás cómo optimizar tu tiempo de flujo de trabajo monitoreando tus procesos a través de Airflow. Al final del curso, podrás construir tus propios flujos de trabajo de calidad de producción utilizando Airflow e implementarlos en la práctica.
Spark es una herramienta con la que te encontrarás a menudo si trabajas con Python. Se utiliza para trabajar con cálculos paralelos, especialmente cuando se trata de cantidades sustanciales de datos. El curso Introducción a PySpark te enseñará todo sobre el uso de PySpark, un paquete de gestión de datos dentro del kit de herramientas de Spark.
En este curso, aprenderás cómo usar Spark para tus tareas de gestión de datos. Trabajarás en la lectura y escritura de tablas, uno de los métodos más comunes para presentar datos. Luego pasarás a la herramienta PySpark en particular. Aquí verás cómo optimizar tus consultas y filtrar solo los datos necesarios.
Antes de terminar, aprenderás un poco sobre los pipelines de machine learning y cómo desarrollarlas por tu cuenta. Una vez que hayas completado este curso, podrás trabajar eficientemente con Spark y crear tus propios modelos de datos.
Es posible que hayas oído hablar del acrónimo AWS: Amazon Web Services. Son servicios basados en la nube que puedes utilizar para optimizar tus tareas ingeniería datos y reducir la carga trabajo tu hardware. En este curso, aprenderás a trabajar con S3, también conocido como Simple Storage Service.
La tecnología en la nube está creciendo cada vez más. Es segura, fácil de administrar, mucho más ligera y eficiente para mantener tus servidores internos. Entonces, saber cómo trabajar con servicios en la nube es esencial para cualquier buen ingeniero de datos.
El curso Introducción a AWS Boto en Python te proporcionará lo básico para trabajar con AWS. Aprenderás cómo configurar la nube para tus proyectos relacionados con datos. Los aspectos de seguridad están cubiertos para seguir los protocolos correctos y no comprometer tus datos.
Por supuesto, como la mayoría de los cursos de DataCamp, tendrás la oportunidad de poner en práctica tus habilidades, antes terminar el curso trabajando casos de estudio que utilizan datos del mundo real.
Este es tu segundo punto de control y la última parada antes de entrar en cosas más avanzadas. Como ya sabes, DataCamp ofrece evaluaciones gratuitas con Signal para que todos los usuarios encuentren sus debilidades y refuercen sus fortalezas con planes de aprendizaje individualizados.
Para ahora, deberías ser un usuario competente de Python, capaz de trabajar con diferentes herramientas de gestión de datos y servicios en la nube. Es hora de refrescar tus habilidades en SQL. Esta evaluación determinará tu competencia en SQL cuando se trata de analizar datos.
Podrás seguir tu progreso y volver directamente al programa DataCamp Data Engineer una vez que estés listo.
Cursos DataCamp Data Engineer: Avanzado
Solo queda un puñado de cursos por delante. A medida que entramos en temas más avanzados, te acercas un paso más a convertir tu carrera soñada en ingeniería de datos en realidad.
Las bases de datos relacionales se consideran una de las formas más eficientes de almacenar datos. Dichas bases de datos se utilizan para organizar los datos en relaciones: tablas únicas que están conectadas entre sí mediante relaciones. Es una forma eficiente de almacenar datos que te ayuda a evitar redundancias.
El curso Introducción a las Bases de Datos Relacionales en SQL te enseñará cómo puedes desarrollar estas herramientas de almacenamiento de datos para tus propios proyectos. Trabajarás con datos reales recopilados durante investigaciones académicas para asegurarte de adquirir experiencia que puedas transferir a tu trabajo.
Aprenderás cómo mover los datos desde tablas planas hasta la base de datos y asegurar su consistencia. Además de las habilidades prácticas, también obtendrás algunos consejos y trucos para trabajar como un ingeniero eficiente desde el primer día.
Si has trabajado hasta el final del track habilidades Fundamentos de SQL en DataCamp, probablemente sepas la gran herramienta que es este lenguaje, cuando se trata de gestionar bases de datos. El diseño de base datos es una de las tareas principales de un ingeniero: entonces, tienes que asegurarte saber qué implica un buen diseño base datos.
En el curso Diseño de Base de Datos, trabajarás con las prácticas más recomendadas de la industria, para asegurarte que el producto ofrezca una gestión de alto rendimiento. Aprenderás sobre dos enfoques de procesamiento de datos comunes: OLTP y OLAP. Comprender cuándo aplican mejor mejorará tu proceso diseño base datos.
Trabajarás con técnicas avanzadas de modelado y aprenderás a normalizar bases de datos. Al final del curso, serás eficiente diseñando y administrando tus propias bases de datos que puedes ajustar según las necesidades del negocio.
La escalabilidad es un aspecto importante en el desarrollo de aplicaciones. Necesitas asegurarte que el producto funcione de manera eficiente y la interfaz de usuario sea buena, tanto en PC como en pantallas móviles. Esto también aplica al desarrollo de aplicaciones de gestión: después de todo, hay datos en todas partes.
En el curso Introducción a Scala, aprenderás sobre este lenguaje de programación desarrollado específicamente para asegurar su escalabilidad. Es un lenguaje de programación de propósito general que destaca por su precisión.
Aprenderás a trabajar diferentes tipos mientras usas Scala. Hay varias formas de escribir código en este lenguaje, entonces hay muchos aspectos básicos que cubrir. Una vez termines, podrás escribir código para programa funcional propio.
Ciertamente has escuchado el término Big Data antes. Es bastante autoexplicativo: Big Data se refiere a cantidades muy grandes que varios negocios manejan diariamente. Para acomodar Big Data, el trabajo de un ingeniero es desarrollar pipelines.
Los Fundamentos de Big Data con PySpark te llevarán de vuelta unos pasos para refrescar las habilidades de PySpark que has adquirido. La herramienta Spark se utiliza para la gestión de Big Data gracias a su alta velocidad. De hecho, Apache Spark es considerado uno de los mejores frameworks para Big Data, y podrás probarlo tú mismo.
Trabajarás con diferentes módulos, frameworks y conjuntos de datos para aprender cómo funciona la gestión de Big Data. Tendrás acceso a varias fuentes de datos del mundo real que te ayudarán a descubrir el arte de construir motores de datos.
Cuando trabajas con cantidades masivas de datos, es más que probable que no necesites procesar todo. Preparar todo manualmente llevaría una cantidad ridícula de tiempo. Afortunadamente, Apache Spark está aquí para hacerte la vida más fácil.
Limpieza de datos en Apache Spark con Python te presentará el proceso de preparación de datos brutos. Se hace para garantizar la confiabilidad y calidad de los datos. Tu enfoque está en trabajar con Spark, ya que este lenguaje de programación se ejecuta más rápido y requiere solo un framework para ejecutar varias tareas complejas a la vez.
Al final de este curso, podrás limpiar eficientemente tus archivos de datos y prepararlos para su procesamiento. Como siempre, tendrás la oportunidad de utilizar datos del mundo real y comenzar a trabajar en algunas de tus primeras pipelines.
MongoDB es un programa de base de datos NoSQL utilizado para explorar datos estructurados, y el tema del último curso en el camino DataCamp Data Engineer con Python. Aprenderás lo esencial sobre MongoDB y cómo puede ayudarte mientras buscas y analizar datos.
El curso Introducción a MongoDB en Python te hará trabajar con datos estructurados de manera flexible. Trabajarás en niveles estructura y subestructura para filtrar y relacionar tus archivos. Verás cómo hacer coincidir patrones con valores.
El análisis estructurado puede ser un proyecto que consume mucho tiempo. Entonces, se te mostrarán algunos atajos sin sacrificar la integridad de los datos.
Al final de este curso, no solo sabrás cómo manejar los cuellos botella relacionados con el ancho de banda y aprovechar MongoDB en tus servidores, sino también estarás bien encaminado para convertirte en un ingeniero profesional.
Precios
Como has visto, algunos cursos y evaluaciones en el camino DataCamp Data Engineer con Python se pueden acceder gratis. ¿Pero qué pasa con el resto de cursos?
Bueno, si solo quieres tener una idea de cursos sin hacer un compromiso significativo, puedes ver el primer capítulo de cada curso completamente gratis. Eso te dará una muestra de cosas por venir. Dicho esto, un par de docenas de primeros capítulos no te convertirán en experto.
En cambio, puedes comenzar a aprender correctamente suscribiéndote al plan DataCamp Premium. Por $25/mes, podrás acceder cada curso a este career path, ¡y más! El catálogo DataCamp ofrece más 350 cursos de ciencia datos, ingeniería y analítica de negocios.
Además de cursos, también podrás participar en proyectos que utilizan datos del mundo real, consultar otros career tracks (carreras), skill tracks (cursos de desarrollo), e incluso acceder a programas de certificación. Hay mucho que no querrás perderte.
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Conclusión
Entonces, tienes tu camino hacia una carrera en ingeniería de datos cubierto. ¿Hacia dónde deberías ir ahora?
Bueno, en primer lugar, si has completado este camino de carrera, nos encantaría escuchar tu experiencia. Puedes dejar tu opinión sobre DataCamp Data Engineer con Python en los comentarios a continuación.
En cuanto a lo que puedes hacer ahora, ¿por qué no quedarte con DataCamp? Con el plan Premium, puedes saltar a otros career tracks o carreras, como la carrera Científico de Machine Learning.
O, si te gustaría ser más técnico, puedes consultar los skill tracks de DataCamp. Tenemos guías cortas para los caminos habilidades Fundamentos de SQL y Fundamentos de R, para que puedas aprender más.
Y ahora, disfruta tu viaje hacia la ingeniería de datos. Con tantas oportunidades frente a ti, seguramente encontrarás el camino correcto para ti.
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