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ETL Testing

  • Curso online
  • 50 Lecciones
  • Acceso a Discord

ETL es un nicho en crecimiento dentro del mundo Tech. Data Warehouses y Data Lakes necesitan de los skills que enseñamos en este curso para poder proveer datos de calidad con los que realizar análisis para marketing, marcos legislativos, iniciativas gubernamentales y más!

¿Por qué aprender ETL Testing?

Uno de los nichos que menos se conocen...exploremos por qué es importante cubrirlo!

Demanda creciente de análisis de datos

Vivimos en una era donde el análisis de datos es fundamental para la toma de decisiones en las empresas. El ETL (Extract, Transform, Load) es esencial para preparar los datos para dicho análisis. Como profesional de QA, tener conocimientos en ETL Testing te posiciona favorablemente en el mercado, ya que garantizas la calidad y fiabilidad de los datos que se analizan, lo que es crítico para cualquier negocio.

Complejidad de los procesos de datos

Los procesos de ETL suelen ser complejos y propensos a errores debido a la cantidad de datos manipulados y las transformaciones que se realizan. Ser experto en ETL Testing significa que puedes identificar y prevenir problemas antes de que los datos lleguen a los analistas o a la toma de decisiones, asegurando así la integridad y precisión de los datos. Esta habilidad es altamente valorada por los empleadores, ya que reduce los riesgos y mejora la eficiencia operativa.

Interdisciplinariedad y mejora de habilidades

El conocimiento en ETL Testing no solo mejora tus habilidades como QA, sino que también te brinda una comprensión más profunda de cómo los datos fluyen a través de los sistemas, cómo se pueden manipular y cómo impactan en las decisiones empresariales. Esto te hace más versátil y capaz de colaborar eficazmente con otros equipos, como desarrollo, análisis de datos y gestión de proyectos, aumentando así tu valor como profesional en el mercado laboral.

¿Qué vamos a ver en este curso?

Bienvenida al curso

Introducción al curso
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¿Cómo encarar este curso? Olvidarse del Testing tradicional
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Los datos y la calidad

La importancia de los datos: Industria, usos y casos reales
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Business Intelligence: ¿Qué es?
Data Warehouse y Data Lake: Diferencias
ETL: ¿Qué es?
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ETL: ¿De qué se ocupa uno como tester?
ETL: Diferencias con Software Testing
ETL: Diferencias con dB Testing
ETL: Etapas para Testing
ETL: Tipos de ETL Testing
ETL: Escenarios y casos de prueba comunes
ETL: Bugs que podemos encontrarnos
ETL: Responsabilidades de un Tester
ETL: Herramientas más usadas
ETL: Técnicas de Testing
ETL: Desafíos y complejidades
Una Historia de Usuario, Requerimientos y cómo testearlos 1

Queries: Un mundo de posibilidades

SQL: ¿Qué es?
SQL: ¿Por qué aprenderlo?
SQL: Comandos y clasificación
SQL: RDBMS y tablas
Filas, campos y columnas
NULL y las reglas que se establecen para columnas y tablas
Data Integrity: ¿Qué es?
Normalización de Bases de Datos
SQL: Sintaxis
SQL: Operadores
SQL: Wildcards % y _
SQL: Expresiones
SQL: CREATE y DROP de dB y Tablas
SQL: Filtrando queries
SQL: El comando INSERT
SQL: El comando UPDATE
SQL: El comando DELETE
SQL: SORT, LIMIT y GROUP BY
SQL: DISTINCT y filtrar duplicados
SQL: Poniendo nombres alternativos a las columnas con AS
SQL: JOIN
SQL: UNION
SQL: Diferencia entre TABLAS y VISTAS
SQL: HAVING
SQL: Subconsultas

ETL Data Automation

Great Expectations: ¿Qué es?
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Instalando Great Expectations mediante código con Python
Configurando Great Expectations Cloud (no hace falta programar!)
¿Qué hace a un buen DataSource?
Las distintas formas de conectar DataSources

Conclusión del curso

¿Qué aprendimos?
Dejá tu testimonio y ayúdanos a crecer!

Incluido en este curso

  • Certificado incluido al finalizar el curso ✅

  • Prácticas con el framework creado 🧑🏻‍💻

  • Actualizaciones todos los años ♻️

  • Una comunidad que acompaña y ayuda 🦾

  • Respuestas a preguntas todas las semanas 🤖

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