次に、データエンジニアになるための学習ルートが可能になります。

Pythonでプログラミングの基礎を学ぶ：この言語は、人工知能業界とデータで広く使用されています。Pythonの学習により、プログラミングの概念を理解し、データに関連する学習技術の準備をすることができます。

データベースとSQLの基本概念を知る：基本的なSQLコンサルテーションとデータベースの概念を学習することは、大規模なデータセットを使用するために不可欠です。

データストレージに精通してください：HDoop HDFS、NOSQL、リレーショナルデータベースなどのデータストレージについて学びます。

Apache Sparkの学習：Apache Sparkは、クラスターで実行される分散データ処理のオープンソース作業フレームです。データエンジニアにとって重要なツールです。

データの視覚化テクノロジーを学ぶ：Tableau、Power BI、D3.JSなどのテクノロジーを学習して、データを視覚化し、それらを理解しやすくします。

クラウドについて学ぶ：Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azureなどのクラウドテクノロジーを知ることは、データエンジニアにとって不可欠です。多くの企業はこれらのプラットフォームを使用して大量のデータを保存および処理しているからです。

機械学習と深い学習についての学習：自動学習は、データテクノロジーの最高の成長分野の1つであるため、データエンジニアが基本概念とそれらを適用する方法を理解することが重要です。

これは可能な学習ルートですが、データエンジニアになる他の多くの方法があります。最も重要なことは、特に常に進化しているデータテクノロジーの分野で、学習を続け、常にスキルを向上させることです。
A continuación, encontrarás una posible ruta de aprendizaje para convertirse en un ingeniero de datos:

Aprender los fundamentos de programación en Python: Este lenguaje es ampliamente utilizado en la industria de la inteligencia artificial y los datos. Aprender Python te permitirá entender los conceptos de programación y prepararte para el aprendizaje de tecnologías relacionadas con datos.

Conocer los conceptos básicos de bases de datos y SQL: Aprender las consultas básicas de SQL y los conceptos de bases de datos será fundamental para trabajar con grandes conjuntos de datos.

Familiarizarse con el almacenamiento de datos: Aprender sobre el almacenamiento de datos como Hadoop HDFS, NoSQL y bases de datos relacionales.

Aprender Apache Spark: Apache Spark es un marco de trabajo de código abierto para el procesamiento de datos distribuidos que se ejecuta en un cluster. Es una herramienta clave para los ingenieros de datos.

Aprender tecnologías de visualización de datos: Aprender tecnologías como Tableau, Power BI o D3.js para visualizar los datos y hacer más fácil la comprensión de los mismos.

Aprender sobre la nube: Conocer las tecnologías de nube como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) o Microsoft Azure es esencial para los ingenieros de datos, ya que muchas empresas están utilizando estas plataformas para almacenar y procesar grandes cantidades de datos.

Aprender sobre Machine Learning y Deep Learning: El aprendizaje automático es una de las áreas de mayor crecimiento en la tecnología de los datos, por lo que es importante que los ingenieros de datos comprendan los conceptos básicos y cómo aplicarlos.

Esta es una posible ruta de aprendizaje, pero hay muchas otras formas de convertirse en un ingeniero de datos. Lo más importante es seguir aprendiendo y mejorando constantemente tus habilidades, especialmente en el ámbito de la tecnología de los datos, que está en constante evolución.