SQL Fundamentals
Consultas básicas, JOINs, agregaciones, subconsultas y manipulación de datos. La base de todo trabajo con datos.
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Hoja de Ruta: Data & Analytics
Guía completa de temas fundamentales para desarrollar tu carrera en Data Science, Analytics e Inteligencia Artificial. Desde los fundamentos de SQL hasta liderazgo en estrategia de datos.
4 niveles24 temas$800 - $10,000 USD/mes
1. Junior
$800 - $1,500 USD/mesPython para Data
Pandas para manipulación de datos, NumPy para operaciones numéricas y Jupyter Notebooks para análisis interactivo.
Ver videos de Python para Data en YouTubeEstadística Básica
Probabilidad, distribuciones, medidas de tendencia central, correlación y pruebas de hipótesis fundamentales.
Ver videos de Estadística Básica en YouTubeExcel y Google Sheets Avanzado
Tablas dinámicas, VLOOKUP, funciones avanzadas, macros básicos y dashboards para reportes rápidos.
Ver videos de Excel y Google Sheets Avanzado en YouTubeVisualización de Datos
Introducción a Tableau y Power BI para crear dashboards interactivos y comunicar insights de forma visual.
Ver videos de Visualización de Datos en YouTubeGit Básico para Data
Control de versiones para notebooks y scripts de datos. Colaboración en equipo con GitHub.
Ver videos de Git Básico para Data en YouTube2. Mid-Level
$1,500 - $3,000 USD/mesSQL Avanzado
Window Functions, CTEs recursivos, optimización de queries, índices y planes de ejecución para alto rendimiento.
Ver videos de SQL Avanzado en YouTubeETL y Data Pipelines
Diseño y construcción de pipelines de extracción, transformación y carga con Apache Airflow, dbt y herramientas modernas.
Ver videos de ETL y Data Pipelines en YouTubeData Warehousing
Modelado dimensional, Star Schema, Snowflake Schema y diseño de data warehouses para analytics escalable.
Ver videos de Data Warehousing en YouTubePython Avanzado para ML
Scikit-learn para modelos predictivos, feature engineering, validación cruzada y pipelines de machine learning.
Ver videos de Python Avanzado para ML en YouTubeBases de Datos NoSQL
MongoDB, Redis, Cassandra y cuando elegir NoSQL vs SQL según el caso de uso y patrones de acceso.
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Fundamentos de AWS (S3, Redshift, Glue) y GCP (BigQuery, Dataflow) para procesamiento de datos en la nube.
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$3,000 - $6,000 USD/mesMachine Learning en Producción
Deploy de modelos ML, APIs de inferencia, monitoreo de drift, A/B testing y ciclo de vida de modelos en producción.
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Diseño de arquitecturas de datos end-to-end, data lakes vs data warehouses, lakehouse y medallion architecture.
Ver videos de Data Architecture en YouTubeApache Spark y Big Data
Procesamiento distribuido a gran escala con Spark, PySpark, optimización de jobs y manejo de datasets masivos.
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MLflow, Kubeflow, feature stores, model registry, monitoreo continuo y reentrenamiento automatizado.
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Políticas de calidad de datos, linaje, catálogos de datos, compliance (GDPR, LGPD) y data observability.
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Integración de Large Language Models, RAG, fine-tuning, embeddings y aplicaciones prácticas de IA generativa.
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$5,000 - $10,000 USD/mesData Strategy y Roadmapping
Definición de visión de datos, alineación con objetivos de negocio, priorización de iniciativas y métricas de impacto.
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Liderazgo de equipos de datos, desarrollo de talento, procesos de hiring, one-on-ones y cultura de datos.
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Optimización de costos en infraestructura de datos, reservas, spot instances y arquitecturas cost-effective.
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Arquitectura descentralizada de datos, ownership por dominio, data contracts y self-serve data platform.
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Comunicación con C-level, traducción de insights técnicos a impacto de negocio y presentaciones ejecutivas.
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Sesgo algorítmico, fairness, transparencia, regulaciones de IA y frameworks éticos para uso responsable de datos.
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