Los datos son el nuevo petróleo. Pero, ¿Quién extrae y refina este valioso aceite? ¡Ingenieros de datos!
Los ingenieros de datos diseñan y desarrollan los sistemas para convertir los datos sin procesar, en datos de alta calidad que se pueden usar para realizar análisis y modelado.
El primer paso de cualquier organización centrada en los datos es recopilar datos de fuentes dispares. Luego, los datos se transforman al formato requerido y se cargan en la infraestructura de datos.
Los científicos y analistas de datos pueden acceder a los datos para extraer información y resolver problemas comerciales. El ingeniero de datos lidera todo ese proceso.
Sin ingenieros de datos, las organizaciones no pueden usar los datos de manera efectiva, lo que puede conducir a la pérdida de oportunidades comerciales.
La ingeniería de datos también es una carrera muy bien pagada. El salario medio de un ingeniero de datos es de 113.784 dólares al año en Estados Unidos.
En este artículo, vamos a discutir las razones, las responsabilidades y la hoja de ruta más adecuada para convertirse en un ingeniero de datos altamente calificado y además, vamos a conocer la diferencia entre un ingeniero de datos de un científico de datos.
¿Por qué convertirse en un ingeniero de datos?
Los ingenieros de datos, son uno de los puestos profesionales tecnológicos más pedidos en estos momentos. Son parte integral de la estrategia de datos de una empresa; a medida de que la velocidad, el volumen y la variedad de los datos que producimos, no dejan de aumentar cada vez más rápidamente.
Para finales de 2025, se calcula que se crearán, capturarán y consumirán más de 180 ZettaBytes de datos. Por lo que se necesitan ingenieros de datos suficientes para manejar una cantidad tan grande de datos sin procesar.
Ante una demanda tan alta, el convertirse en un ingeniero de datos, es una carrera altamente prometedora de cara al futuro más cercano.
Responsabilidades de un ingeniero de datos
El trabajo de un ingeniero de datos es comprender los requisitos de datos de la organización y crear sistemas para proporcionar datos limpios y accesibles. En el día a día, realizan las siguientes tareas:
- Diseñar, construir y mantener las canalizaciones de los datos.
- Trabajar con analistas de datos y científicos para comprender mejor los requisitos de los datos.
- Validar las fuentes de datos y centrarse en la calidad de los mismos.
- Garantizar el cumplimiento de la normativa de datos.
¿Cómo convertirse en un ingeniero de datos?
La hoja de ruta para convertirse en un ingeniero de datos solvente, es la siguiente:
1. Adquiere las habilidades más relevantes de la ingeniería de datos
Codificación
Según un análisis de 17.000 ofertas de trabajo de ingenieros de datos, más del 70 % de los reclutadores buscan candidatos con dominio de Python y SQL.
Por lo tanto, aprender Python y aprender SQL debería ser el primer paso para convertirte en ingeniero de datos.
Además, la familiaridad con otros lenguajes de programación, como Scala o Java, puede brindarle una ventaja competitiva.
ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
ETL significa extraer datos de varias fuentes a un almacenamiento único, transformarlos en una forma destinada al análisis y cargarlos en un almacén de datos.
Crear y mantener canalizaciones ETL es responsabilidad de un ingeniero de datos. Por lo tanto, aprender herramientas ETL como Integrate o Talend es necesario para la ingeniería de datos.
Sistemas de almacenamiento de datos
Las bases de datos se utilizan para almacenar los datos recopilados. La familiaridad con los lagos de datos relacionales, NoSQL y con los diferentes tipos de almacenamiento de datos; es totalmente esencial para cualquier ingeniero de datos que se precie.
Herramientas de Big Data
Comprender las herramientas de big data como Apache Spark, Apache Hadoop o Apache Hive son necesarias para convertirse en un ingeniero de datos.
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Estas herramientas se utilizan para procesar, almacenar y consultar grandes volúmenes de datos.
Computación en la nube
Los proveedores de la nube como AWS (Amazon Web Services) y Microsoft Azure brindan recursos computacionales escalables para el almacenamiento y procesamiento de datos.
Las certificaciones de computación en la nube pueden ayudarlo a aprender y practicar los conceptos fundamentales y avanzados de varias plataformas en la nube.
Habilidades blandas
Un ingeniero de datos debe tener buenas habilidades de comunicación para colaborar con otros miembros del equipo, incluidos los científicos y analistas de datos.
La creatividad y la resolución de problemas, ayudan a resolver los desafíos en el ciclo de vida de la ingeniería de datos.
2. Obtén una Certificación
Las certificaciones mejoran la credibilidad y ganan la confianza de los contratadores. Las certificaciones de ingeniería de datos se pueden adquirir en plataformas educativas confiables como Coursera o Udemy.
Existen planes de estudios prácticos de alta calidad, impartido por profesionales y educadores altamente cualificados. Como consejo, te puedo recomendar leer las revisiones del curso y sobre el instructor antes de registrarte.
También, puedes visitar los perfiles de LinkedIn de los ingenieros de datos profesionales para saber qué certificaciones han adquirido.
3. Crea una cartera de ingeniería de datos
Un portafolio, es una de las mejores métricas para evaluar la comprensión del tema por parte de un candidato. La creación de múltiples proyectos relacionados con el diseño y desarrollo de bases de datos puede distinguirte de otros solicitantes.
Carga tu proyecto de ingeniería de datos en GitHub y comparte una publicación de blog de guía en plataformas como LinkedIn o Medium, este es un paso importante para mostrar tus habilidades con los datos.
4. Consigue un trabajo de ingeniería de datos a nivel principiante
En la mayoría de los casos, la ingeniería de datos no suele ser un puesto de entrada. El conseguir un trabajo de principiante como analista de datos puede ser un buen comienzo.
A medida que adquieras más experiencia y habilidades, puede ir ascendiendo a un puesto de ingeniero de datos profesional.