Curaduría open source · herramientas y rutas de aprendizaje
Herramientas de datos e IA, y el camino para aprenderlas
Si ya conoces el nombre, búscalo. Si estás empezando, hay rutas que te dicen qué aprender, en qué orden y con qué herramientas — sin exigirte que conozcas el mapa del sector.
Curamos herramientas abiertas · el contenido editorial de KioskoAI es propio
Sé qué busco
Buscar en el kiosko
Escribe un nombre o un concepto y ve directo a su ficha o a la guía que lo explica.
No sé por dónde empezar
Recibir orientación
Elige fundamentos o un perfil. Cinco preguntas te devuelven una ruta concreta dentro del catálogo.
Ver las rutasOrientación guiada
Empieza desde donde estás
No necesitas elegir una profesión de entrada. Puedes comenzar por fundamentos o explorar una ruta de Data Engineer o Data Scientist.
Cinco preguntas por rol · una por habilidad base · nivel + ruta sugerida al final
Explora con intención
Dos puertas al catálogoEl stack moderno muestra la diferencia de KioskoAI; los fundamentos te dan el piso para aprovecharlo. El inventario no cambia: cambia la forma de entrar.
Explora el stack moderno
Herramientas especializadas con poco material claro en español: aquí la curaduría aporta más valor.
DuckDB
La base de datos analítica que corre dentro de tu proceso, sin servidor.
Polars
DataFrames en Rust: rápidos, paralelos y con evaluación perezosa.
Dagster
Orquestación de pipelines centrada en los datos (assets), no solo en tareas.
Fundamentos para empezar
Los lenguajes y hábitos que sostienen cualquier ruta de datos.
Python
El lenguaje franco del stack de datos: de scripts a pipelines y ML.
SQL
El idioma universal para hacerle preguntas a los datos.
Git
El control de versiones sobre el que se apoya todo trabajo de datos reproducible.
Entender el recorrido del datoAbrir +−
El recorrido del dato
El recorrido del datoEl camino que sigue un dato de principio a fin — desde que entra al ecosistema hasta que se vuelve un gráfico. Cada herramienta, en su lugar del flujo. Clic para abrir su guía.
ingesta → almacenamiento → procesamiento → análisis → visualización
01
Ingesta
Los datos entran al ecosistema, en tiempo real o por lotes.
Plataforma
02
Almacenamiento
Dónde viven los datos: bases, formatos y tablas.
03
Procesamiento
Transformar y combinar los datos a gran escala.
Librería / framework
Motor / BD
04
Consulta y análisis
Consultar, explorar y entender los datos.
05
Visualización
Convertir los datos en gráficos y dashboards.
Librería / framework
Plataforma
Atraviesan todo el flujo
Capas transversales
Orquestación
Plataforma
Machine Learning
Librería / framework
Gobernanza
Librería / framework
Plataforma
Comparar los perfilesAbrir +−
¿Data Engineer o Data Scientist?
Perfiles y lo que compartenDos especialidades con un núcleo común. Mira qué comparten y en qué se diferencia cada una — y elige por dónde seguir.
Data Engineer
→Mover dato confiable, a tiempo y a escala.
Data Scientist
→Analizar, modelar y comunicar con datos.