Análisis de datos e Ingeniería de Datos con Python | ETL | ML | SQL

Análisis de datos e Ingeniería de Datos con Python | ETL | ML | SQL

Este es el repositorio de códigos del cúmulo de mi travesía en Python a nivel profesional adaptado para el blog de SENTU studio pensado como portafolio de proyectos. Este repositorio alberga el código de múltiples temas que serán cubiertos en el blog, desde análisis de datos, aprendizaje automático y desarrollo web utilizando Python y ETL.

Primer Paso

Clona o descarga el repositorio. Las instrucciones detalladas serán creadas en el blog de SENTU studio.

Conjunto de tecnología utilizada

Pycharm, Jupyter Notebook, Python. Se actualizará si se utilizan plataformas nuevas.

1. Airbyte
2. Apache Airflow
3. AWS
4. Docker
5. Dagster
6. Google Cloud
7. Jupyter Notebook
8. PyCharm
9. PostgreSQL
10. Python
11. SQL Server

Instrucciones de configuración

Consulte la documentación de configuración para Jupyter Notebook y PyCharm.

1. Airbyte
2. Apache Airflow
3. Dagster
4. Docker
5. Jupyter Notebook
6. PyCharm
7. PostgreSQL
8. Python
9. SQL Server

Saber más

• Ingresa en Python Official Documentation para más información.