Data Engineering Articles

Explora las 20 mejores herramientas de ingesta de datos del mercado. Compara funciones, ventajas y precios para encontrar la herramienta perfecta para tu caso de uso de integración de datos.

Descubre qué es Amazon Kinesis y para qué sirve, además de tres valiosos consejos para optimizar los costes.

Comprende los pasos para empezar a aprender Databricks y establece objetivos claros. Aprende a crear y gestionar clusters, a ejecutar blocs de notas y a automatizar flujos de trabajo. Construye una base para aplicar estas técnicas en futuros proyectos.

Descubre cómo las bases de datos y las hojas de cálculo difieren en funcionalidad, casos de uso y escalabilidad, y aprende qué herramienta es la adecuada para las necesidades de tu empresa.

De estudiante de Matemáticas a Ingeniero de Datos: Sigue un viaje a través de DataCamp mientras un licenciado en matemáticas transforma los conocimientos teóricos en habilidades prácticas de ingeniería de datos.

Una comparación exhaustiva de la arquitectura, el rendimiento y los casos de uso de Kafka frente a RabbitMQ para ayudarte a tomar una decisión informada sobre cuál es la mejor opción para ti.

Explora diferentes estrategias para realizar consultas SQL más rápidas y eficaces.

Compara las dos principales soluciones de almacén de datos en la nube y elige la que mejor se adapte a tus necesidades.

Supera tu próxima entrevista con esta recopilación de preguntas y respuestas para entrevistas a ingenieros de datos, que te ayudarán a prepararte para las distintas fases, desde la selección de RR.HH. hasta las evaluaciones técnicas en profundidad, incluyendo preguntas sobre Python y SQL.

Descubre los fundamentos de la ingestión de datos, las técnicas, las herramientas y las mejores prácticas para gestionar eficazmente los distintos tipos de datos.

Aprende qué es Apache Kafka, por qué es útil y cómo empezar a aprenderlo.

Esta guía desglosa los esquemas en estrella y en copo de nieve, dos formas habituales de organizar los datos en los almacenes. Aprenderás cómo funcionan, en qué se diferencian y cuándo utilizar cada una para satisfacer tus necesidades de datos.