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Implementa observabilidad de datos para una AdTech española

FreeVerified credential2 semanasIntermediate

Visión general

De qué trata este proyecto.

Recibirás metadatos y muestras de 10 tablas críticas (logs de impresiones, clicks, conversiones, bidstream). Diseña e implementa monitores de observabilidad de datos para cuatro dimensiones: freshness (¿llegó el batch a tiempo?), volume (¿el conteo está en rango esperado?), schema (¿cambió la estructura?) y distribution (¿se movió la media o cardinalidad?). Usa una herramienta open-source (Elementary, OpenMetadata o re_data) y conecta las alertas a Slack. Entrega 10 monitores en producción, una guía de incident response y un playbook para extender a las 50 tablas restantes.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Implementa monitores automáticos de freshness, volume, schema y distribution sobre 10 tablas críticas con alertas en Slack y un playbook escalable.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar las cuatro dimensiones de calidad de datos (freshness, volume, schema, distribution)
  • Configurar alertas accionables que no generen ruido
  • Diseñar runbooks de incident response específicos para datos
  • Comunicar trade-offs entre sensibilidad y ruido a un equipo de operaciones

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Habilidades

Habilidades que demostrarás.

Cada una aparece en tu credencial verificada.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

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

Trayectorias profesionales que esto construye

Roles canónicos

Ingeniero de Datos

La observabilidad de datos es ya una expectativa baseline en equipos de data engineering maduros; este reto da experiencia hands-on en las 4 dimensiones que se evalúan en entrevistas.

Este proyecto afina

  • data-observability
  • data-quality
  • monitoring

Ingeniero de MLOps

Los MLOps engineers monitorean tanto datos como modelos; los patrones de freshness y distribution aplican casi idénticos al model drift.

Este proyecto afina

  • monitoring
  • data-quality
  • incident-response

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.