📚 Edición 2026 · Nivel FAANG

Master Book of
Data Engineering
2026

El libro técnico más completo sobre Data Engineering moderno. Desde fundamentos hasta arquitecturas de escala FAANG, con proyectos reales, entrevistas y roadmap de carrera.

22
Capítulos
300+
Preguntas de Entrevista
40+
Proyectos Portfolio
50+
Herramientas
🚀 Comenzar a Leer Ver Todos los Capítulos
Apache Spark Apache Kafka Apache Airflow dbt Snowflake BigQuery Delta Lake Kubernetes Terraform Python SQL Docker PostgreSQL MongoDB Pandas Polars Data Mesh Medallion Architecture Great Expectations Power BI
¿Por qué este libro?

Todo lo que necesitas para dominar
Data Engineering en 2026

Creado con la rigurosidad técnica de un arquitecto senior y la claridad pedagógica de un autor profesional.

🏗️

Arquitecturas Reales

Lambda, Kappa, Medallion, Data Mesh y Data Fabric. Las mismas arquitecturas que usan Netflix, Uber, Airbnb y Google.

💼

Orientado a Entrevistas

300+ preguntas categorizadas por nivel (Junior, Mid, Senior) con respuestas detalladas y explicaciones de por qué importan.

🚀

40+ Proyectos Portfolio

Desde pipelines básicos hasta arquitecturas enterprise completas. Cada proyecto incluye arquitectura, código y habilidades demostradas.

☁️

Cloud Nativo

GCP, AWS conceptos, BigQuery, Dataflow, Pub/Sub y más. El futuro del Data Engineering es cloud-first.

🔬

Profundidad Técnica

No solo "qué" sino "por qué" y "cómo". Entiende los internals de Spark, Kafka y Airflow a nivel de arquitectura.

🗺️

Roadmap de Carrera

Plan de estudio detallado por semanas y meses. Desde cero hasta Senior Data Engineer, con horas estimadas y recursos.

Contenido Completo

22 Capítulos de Conocimiento

Un viaje completo desde los fundamentos hasta las arquitecturas más avanzadas del mercado.

CAP. 01 Básico
🌐
Introducción al Data Engineering
Qué es, historia, evolución y todos los roles del ecosistema de datos moderno.
Roles Historia Ecosistema
→
CAP. 02 Básico
🗄️
Fundamentos de Datos
SQL, NoSQL, ETL/ELT, Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse, Governance y más.
SQL ETL Warehouse
→
CAP. 03 Intermedio
📐
Modelado de Datos
ER modeling, Star/Snowflake schema, SCDs, Data Vault y mejores prácticas.
Star Schema SCD Data Vault
→
CAP. 04 Intermedio
📊
SQL para Data Engineering
CTEs, Window Functions, optimización, índices, particionamiento y SQL avanzado.
CTEs Window Fn Optimización
→
CAP. 05 Intermedio
🐍
Python para Data Engineering
Pandas, Polars, SQLAlchemy, APIs REST, logging, testing y automatización.
Pandas Polars APIs
→
CAP. 06 Avanzado
🏛️
Arquitecturas Modernas
Lambda, Kappa, Medallion, Data Mesh y Data Fabric en profundidad.
Medallion Data Mesh Lambda
→
CAP. 07 Básico
🛠️
Herramientas Fundamentales
Git, Docker, PostgreSQL, MongoDB, dbt, Snowflake, BigQuery y el stack completo.
Git Docker dbt
→
CAP. 08 Avanzado
🦅
Ecosistema Apache
Hadoop, HDFS, Hive, Parquet, Avro, ORC, Delta Lake y el big data stack.
Hadoop Parquet Delta Lake
→
CAP. 09 Avanzado
⚡
Apache Spark
Arquitectura interna, DataFrames, RDDs, Spark SQL, Streaming y optimización.
RDD DataFrame Streaming
→
CAP. 10 Avanzado
📡
Apache Kafka
Producers, consumers, topics, partitions, replicación y event streaming.
Topics Partitions Streams
→
CAP. 11 Intermedio
🌀
Apache Airflow
DAGs, tasks, scheduling, operadores, hooks y orquestación de pipelines.
DAGs Operators Scheduling
→
CAP. 12 Avanzado
☁️
Cloud Data Engineering
Google Cloud Platform: BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage y más.
BigQuery Dataflow GCP
→
CAP. 13 Avanzado
🔧
DevOps para Data Engineering
Git avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD y DataOps.
K8s Terraform CI/CD
→
CAP. 14 Avanzado
🔍
Observabilidad de Datos
Great Expectations, Prometheus, Grafana, ELK Stack y data quality.
Monitoring Grafana Quality
→
CAP. 15 Expert
🔐
Seguridad en Data Engineering
IAM, RBAC, gestión de secretos, encriptación y compliance (GDPR, CCPA).
IAM RBAC GDPR
→
CAP. 16 Básico
💻
Configuración Windows 11
WSL2, Ubuntu, VS Code, Git, Docker, Python, Spark, Airflow y Kafka en Windows.
WSL2 VS Code Setup
→
CAP. 17 Básico
🗺️
Roadmap de Aprendizaje
Plan de estudio semana a semana, horas estimadas, herramientas y proyectos.
Plan Recursos Timeline
→
CAP. 18 Intermedio
💼
Portfolio de Proyectos
40+ proyectos desde básicos hasta enterprise con arquitectura y habilidades.
Proyectos Portfolio GitHub
→
CAP. 19 Expert
🏗️
Proyecto Final End-to-End
Arquitectura completa: PostgreSQL → Kafka → Spark → Airflow → dbt → Power BI.
E2E Integración Production
→
CAP. 20 Expert
🎯
Preguntas de Entrevista
300+ preguntas Junior/Mid/Senior con respuestas completas y explicaciones.
Junior Mid Senior
→
CAP. 21 Intermedio
📈
Mercado Laboral 2026
Roles, salarios, habilidades más demandadas y certificaciones que importan.
Salarios Roles Certs
→
CAP. 22 Expert
✨
Buenas Prácticas
Escalabilidad, testing, performance, monitoring, governance y optimización de costos.
Scalability Testing Governance
→
CAP. 23 Avanzado
📜
Data Contracts
Garantiza la calidad, esquemas y SLAs entre productores y consumidores de datos.
Contracts SLAs Governance
→
CAP. 24 Avanzado
🧊
Apache Iceberg
El estándar de Open Table Formats. Arquitectura, Time Travel, Evolución de Esquema.
Iceberg Data Lakehouse Formats
→
CAP. 25 Expert
🤖
AI Data Engineering
Pipelines para LLMs, RAG, Vector Databases (Milvus, pgvector), y Generación de Embeddings.
RAG Vector DBs LLMOps
→