Mi Base de Conocimiento

Notas, aprendizajes y recursos sobre Data, Desarrollo y Tecnología

Sobre este espacio¶

¡Hola! Soy Erick y este es mi repositorio personal de conocimiento donde documento todo lo que aprendo en mi carrera profesional.

Este sitio funciona como mi segunda memoria digital, donde almaceno:

Notas de cursos y certificaciones
Soluciones a problemas técnicos
Configuraciones y setups útiles
Experimentos con nuevas tecnologías
Mejores prácticas y lessons learned

Áreas de Conocimiento¶

Data & Analytics

Data Engineering Pipelines, ETL/ELT, arquitecturas de datos

Data Analysis SQL, Python, visualización de datos

Big Data Spark, Kafka, sistemas distribuidos

Desarrollo & DevOps

Programación Python, SQL, JavaScript, best practices

DevOps & Cloud AWS, Azure, GCP, CI/CD, containerización

Herramientas Git, Docker, Kubernetes, monitoreo

Recursos & Experimentos

Notebooks Interactivos Demos, tutoriales, proof of concepts

Configuraciones Setups de desarrollo, templates

Tips & Tricks Soluciones rápidas, comandos útiles

Cómo usar este sitio¶

La navegación está organizada por áreas temáticas y tipos de contenido. Todo el contenido se actualiza automáticamente cuando agrego nuevos archivos markdown al repositorio.

Para desarrolladores: Este sitio se construye automáticamente con MkDocs Material desde archivos markdown, permitiendo un flujo de trabajo eficiente para documentar mientras trabajo.

🏗️ Arquitecturas Modernas¶

Lakehouse Architectures con Delta Lake y Databricks
Streaming Platforms con Kafka, Redpanda y Spark Streaming
Cloud-Native Solutions en Microsoft Fabric
ETL/ELT Orchestration con Airflow y Astronomer

⚡ Tecnologías Core¶

Apache Spark: Desde básicos hasta optimización avanzada
Delta Lake: ACID transactions y time travel
Apache Kafka: Event-driven architectures
dbt: Modern data transformation
Python & SQL: Fundamentos sólidos

📊 Casos de Uso Empresariales¶

Pipelines de datos end-to-end
Real-time analytics y monitoreo
Data quality y governance
MLOps y feature engineering

🎯 Navegación Organizada¶

📚 Fundamentos¶

Bases sólidas de Data Engineering, Python, SQL y Cloud

⚙️ Herramientas Core¶

Orquestación: Airflow completo con Astronomer CLI
Procesamiento: Databricks lakehouse + Spark internals
Streaming: Kafka ecosystem y arquitecturas event-driven
Plataformas: Microsoft Fabric end-to-end

💻 Notebooks Interactivos¶

Spark Práctica: 20+ notebooks con casos reales
Spark Avanzado: Delta Live Tables, Auto Loader, UDFs

👨‍💻 Sobre el Autor¶

Erick Sang Cifuentes - Data Engineer especializado en arquitecturas modernas y plataformas cloud-native.

Experiencia: - Data Engineer & Technical Lead en múltiples industrias - Arquitecturas Lakehouse con Databricks y Delta Lake - Real-time Analytics con Kafka y Spark Streaming - Cloud Platforms: Azure, AWS, GCP - MLOps y feature engineering a escala

🔗 Conecta Conmigo¶

🔗 LinkedIn - Experiencia profesional y networking
⚡ GitHub - Código y proyectos open source
📧 Email - Consultas técnicas

🚀 Empezar Ahora¶

Ruta Recomendada

Fundamentos → Refuerza bases de Data Engineering
Airflow → Domina orquestación de pipelines
Databricks → Arquitecturas lakehouse modernas
Streaming → Real-time analytics y Kafka
Notebooks → Práctica hands-on con Spark

Casos de Uso Avanzados

Cada sección incluye arquitecturas completas, código de producción y mejores prácticas basadas en experiencia real.

¡Comienza explorando las secciones que más te interesen! Cada tema está diseñado para llevarte desde conceptos básicos hasta implementaciones enterprise.