Soy un Ingeniero de Datos de Osorno, Chile.
En el pasado me he desempeñado como desarrollador full stack y como administrador de sistemas. Durante estos 9 años trabajando en TI, me di cuenta de que las empresas no basan el 100% de sus decisiones en datos porque:
Esto me motivó a enfocarme en las soluciones de gestión de datos e inteligencia de negocios.
Los data pipelines te permiten automatizar la ingesta, limpieza, validación, transformación y almacenamiento de los datos. Desde lectura de archivos en distintos formatos hasta el almacenamiento en data warehouses o data lake. Lo importante es que los datos estén disponibles cuando los necesites y como los necesites.
Tecnologías utilizadas:
Python, Pandas, Apache Airflow, SQL Server, Postgres.
Tus datos deben ser almacenados de una forma eficiente y escalable. El modelo de datos debe estar bien documentado y debe ser entendible por todos quienes lo utilicen. Es por esto que un buen diseño de tu data warehouse es primordial a la hora de utilizar los datos para obtener información relevante.
Productos importantes:
Modelo relacional, data dictionary, data catalog.
Los datos entran por la vista, y para eso necesitas buenas gráficas. Un dashboard debería entregar la mayor cantidad de información sin saturar la pantalla de elementos. Realizar el seguimiento a tus indicadores clave de proceso (KPI) puede ser mucho más atractivo que revisar un montón de números en una hoja de Excel.
Tecnologías utilizadas:
PowerBI, Apache Superset, ChartJS
Algunas de las cosas que he realizado como hobby, como parte de mis estudios o para probar un concepto/tecnología.
Web scrapper que realiza una búsqueda en las ofertas de trabajo publicadas en LinkedIn y almacena los resultados para posterior análisis.
Python, Pandas, JSON
VerGenerador de sonidos utilizando la sucesión de Fibonacci.
Javascript, Tune.js
Ver