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Скачать или смотреть De Dónde Salen Tantos Datos?! | Introducción a la Ingeniería de Datos [podcast 1]

  • Prof. Manuel Güereca
  • 2025-09-10
  • 49
De Dónde Salen Tantos Datos?! | Introducción a la Ingeniería de Datos [podcast 1]
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Описание к видео De Dónde Salen Tantos Datos?! | Introducción a la Ingeniería de Datos [podcast 1]

¡Descubre el fascinante mundo de la Ingeniería de Datos! 🚀 En un ecosistema digital donde el volumen de información crece exponencialmente cada día, la Ingeniería de Datos se erige como un campo fundamental en la ciencia de datos y la analítica moderna. Su rol crucial es gestionar y preparar esta avalancha de información, transformándola en un activo valioso para la toma de decisiones empresariales, la investigación y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Esta disciplina abarca el ciclo de vida completo de los datos 🔄📊, desde su creación y adquisición, pasando por el almacenamiento y organización segura, hasta el procesamiento y análisis detallado para extraer conocimiento. En esta introducción, comprenderás las etapas de ingesta, limpieza, transformación, integración, exploración, experimentación y predicción.
Es esencial para manejar el Big Data 🌊⚙️, que se define por sus características de Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Para ello, la Ingeniería de Datos se enfoca en el diseño e implementación de Data Pipelines robustos y automatizados, como los procesos ETL (Extract, Transform, Load) o ELT (Extract, Load, Transform). Estos flujos son clave para mover, limpiar y procesar datos de manera eficiente y con tolerancia a fallos.

Para llevar a cabo estas tareas, se utilizan herramientas y lenguajes clave 💻🛠️. Es común el dominio de SQL y Python, junto con plataformas y librerías especializadas para la manipulación y procesamiento de datos, como Apache Spark o Apache Kafka, fundamentales para el procesamiento distribuido y en tiempo real.

Los beneficios de una sólida Ingeniería de Datos son vastos ✅📈💡. Permite mejorar la eficiencia operativa, optimizar el uso de recursos, garantizar el cumplimiento normativo (como el RGPD), facilitar la toma de decisiones basada en información precisa, reducir riesgos y costos, y potenciar la innovación y el análisis avanzado, incluyendo el aprendizaje automático y el análisis predictivo.

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