[{"data":1,"prerenderedAt":37},["ShallowReactive",2],{"test:data-engineer-test":3},{"id":4,"link_title":5,"title":6,"duration":7,"category":8,"summary":9,"description":10,"difficulty":11,"languages":12,"count_questions":7,"skills":13,"job_roles":34},1588,"data-engineer-test","Data Engineer",10,"Role Expertise","Esta evaluación mide la competencia del candidato en habilidades de Data Engineering y su comprensión de los principios esenciales relacionados con los datos.","El Data Engineering implica la creación y gestión de sistemas que recopilan, almacenan y procesan grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Los temas clave incluyen **ETL processes, data modeling, governance practices,** así como el aprendizaje sobre los conceptos de **ADF and data lake**.",1,"en,de,fr,es,pt,it,ru,ja",[14,18,22,26,30],{"id":15,"title":16,"description":17},4353,"Extracción, transformación y carga (ETL)","ETL, que significa Extracción, Transformación y Carga, es un proceso clave en la ingeniería de datos. Consiste en extraer datos de múltiples fuentes, convertirlos en un formato útil para el análisis u otros fines, y luego cargarlos en un destino como un almacén de datos o lago de datos. ETL se utiliza comúnmente para combinar datos de sistemas variados, limpiarlos y normalizarlos, y prepararlos para análisis o informes.",{"id":19,"title":20,"description":21},4354,"Azure Data Factory (ADF)","ADF, o Azure Data Factory, es una plataforma en la nube para integración de datos que te permite diseñar, programar y gestionar pipelines de datos para transferir y procesar datos entre diversas fuentes y ubicaciones de almacenamiento. Soporta la creación de pipelines para ingerir datos desde orígenes diversos, tanto locales como en la nube, y permite transformaciones de datos antes de cargarlos en el sistema de almacenamiento de destino.",{"id":23,"title":24,"description":25},4355,"Modelado y Diseño de Datos","El modelado de datos implica crear un marco lógico para una base de datos. Esto incluye determinar las entidades (como clientes, productos, pedidos) y sus interrelaciones, así como especificar los atributos (como nombre, dirección, precio) y tipos de datos (como texto, número, fecha) para cada entidad. Es una fase crucial en la ingeniería de datos que garantiza que los datos estén bien organizados y puedan ser recuperados y analizados de manera eficiente.",{"id":27,"title":28,"description":29},4356,"Gestión de lagos de datos","Un lago de datos es un sistema de almacenamiento unificado diseñado para alojar grandes cantidades de datos tanto estructurados como no estructurados en cualquier volumen. Conserva los datos en su estado nativo y sin procesar, ofreciendo un punto de acceso único para que los usuarios recuperen y analicen la información. Comúnmente utilizado en la ingeniería de datos, los lagos de datos consolidan datos de múltiples fuentes para facilitar los flujos de trabajo de análisis y aprendizaje automático.",{"id":31,"title":32,"description":33},4357,"Gobernanza y gestión de datos","La gobernanza de datos se refiere a la práctica de definir y mantener la autoridad sobre la gestión, almacenamiento y utilización de datos dentro de una empresa. Implica la creación de políticas y protocolos para manejar datos, asegurando que los datos sean precisos, consistentes y estén protegidos, y garantizando el cumplimiento de leyes y normativas aplicables. En la ingeniería de datos, la gobernanza de datos es crucial porque garantiza la fiabilidad e integridad de los datos utilizados para el análisis y la toma de decisiones informadas.",[6,35,36],"Data Scientist","Data Architect",1752846658207]