Indice
7 capitulos, una progresion
Una recopilacion curada de temas segun demanda real de mercado: SQL avanzado, ETL, Cloud (GCP/AWS), Git e IA generativa aplicada.
Datos y automatizacion
SQL avanzado, Python aplicado, ETL y Machine Learning + IA generativa como herramienta de trabajo diario.
- M11 Cap. 01
SQL Avanzado para Analistas
El salto de nivel que separa a un Analyst intermedio de uno senior, y que el mercado pide en el 73% de las ofertas
intermedio #sql #window-functions #ctes - M12 Cap. 02
Python para Analisis y Automatizacion
El gap especifico que separa a un Analyst que sabe Python de uno que lo usa para automatizar de verdad
intermedio #python #pandas #automatizacion - M13 Cap. 03
ETL: el Patron, no la Herramienta
Por que hablar con soltura de extract-transform-load importa mas que memorizar Informatica o SSIS
intermedio #etl #elt #pipelines - M17 Cap. 07
ML Aplicado e IA Generativa como Herramienta
La tendencia con mas momentum del mercado: no es para competir por roles de Data Scientist, es para no quedar atras como Analyst
intermedio #machine-learning #ia-generativa #llm
Cloud
Google Cloud Platform y AWS: los servicios de datos que aparecen una y otra vez en ofertas reales.
- M14 Cap. 04
Google Cloud Platform para Datos
El mejor ROI de certificacion cloud para este segmento de mercado: GCP le gana a AWS 15% a 9%
intermedio #gcp #bigquery #cloud-storage - M16 Cap. 06
AWS Basico: Complemento a GCP
No lo ignores solo porque tu apuesta principal sea GCP — aparece en ofertas de Data Engineering con buen fit de seniority junior
introductorio #aws #s3 #athena
Colaboracion
Git y control de versiones: la base transversal que se espera en cualquier rol tecnico.