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Construye un pipeline de eventos de checkout para un marketplace LATAM

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Procesa 5M eventos de checkout con Spark y Airflow, aplicando el esquema medallón. Obtén un certificado verificable.

El escenario

El marketplace (alrededor de 600 personas, Serie C) creció a través de adquisiciones regionales y arrastra tres backends de pago heredados; el cierre contable mensual depende de reconciliaciones manuales que han causado dos reformulaciones de cifras en el último año.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Diseña un pipeline batch + streaming idempotente que unifique eventos de checkout de tres fuentes con menos de 0,1 por ciento de discrepancia.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar el patrón medallón (bronze/silver/gold) sobre datos transaccionales reales
  • Diseñar transformaciones idempotentes que toleren reproceso sin duplicar filas
  • Implementar tests de calidad de datos como parte del pipeline, no como afterthought
  • Comunicar trade-offs entre latencia streaming y consistencia batch

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Data Engineering and Big Data Systems

Master · Data Engineering

Strong alignment

This challenge maps to Data Engineering and Big Data Systems at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Ingeniero de Datos

Construir un pipeline batch + streaming idempotente con tests de calidad automatizados es exactamente el trabajo diario de un ingeniero de datos en cualquier marketplace o fintech.

Este proyecto afina

  • apache-spark
  • airflow
  • streaming-pipelines

Ingeniero de MLOps

La disciplina de idempotencia y data quality sobre object storage transfiere directamente a las feature pipelines que los MLOps engineers operan en producción.

Este proyecto afina

  • idempotency
  • data-quality
  • airflow

Arquitecto de Soluciones de IA

Diseñar la arquitectura medallón y comunicar trade-offs streaming vs batch es el lenguaje cotidiano del arquitecto que diseña plataformas de datos para casos de IA.

Este proyecto afina

  • data-modeling
  • streaming-pipelines
  • apache-spark

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.

Construye un pipeline de eventos de checkout | Ewance Challenge