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¿Qué es un ingeniero de datos? Salario, responsabilidades y hoja de ruta

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Una imagen que contiene una computadora portátil y dos monitores con pantallas de codificación que generalmente es una configuración de lugar de trabajo para desarrolladores e ingenieros de software.

Los datos son el nuevo petróleo. Pero, ¿quién extrae y refina este aceite? ¡Ingenieros de datos! Los ingenieros de datos diseñan y desarrollan sistemas para convertir datos sin procesar en datos de alta calidad que se pueden usar para análisis y modelado.

El primer paso de cualquier organización centrada en 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 este proceso. Sin ingenieros de datos, las organizaciones no podrán usar sus datos de manera efectiva, lo que puede conducir a la pérdida de oportunidades comerciales.

La ingeniería de datos también es una carrera bien pagada. según Puertas de cristal estimación, el salario medio de un ingeniero de datos es de 113,784 dólares al año en los Estados Unidos.

En este blog, discutiremos las razones, las responsabilidades y la hoja de ruta para convertirse en un ingeniero de datos altamente calificado y en qué se diferencia un ingeniero de datos de un científico de datos.

¿Por qué convertirse en un ingeniero de datos?

Los ingenieros de datos son la necesidad del momento. Son una parte integral de la estrategia de datos de una empresa porque la velocidad, el volumen y la variedad con los que producimos datos están aumentando rápidamente.

A finales de 2025, más de 180 zettabytes de datos serán creados, capturados y consumidos. Necesitamos ingenieros de datos para manejar una cantidad tan grande de datos sin procesar. Con una demanda tan alta, ofrece una carrera prometedora en el ecosistema de datos.

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:

  • Diseño, construcción y mantenimiento de las canalizaciones de datos.
  • Trabajar con analistas de datos y científicos para comprender mejor los requisitos de datos.
  • Validar las fuentes de datos y centrarse en la calidad de los datos
  • Garantizar el cumplimiento de la normativa de datos

¿Cómo convertirse en un ingeniero de datos?

La hoja de ruta para convertirse en ingeniero de datos es la siguiente:

1) Adquirir habilidades relevantes de ingeniería de datos

a) Codificación

De acuerdo con un análisis de 17,000 70 ofertas de trabajo de ingeniero de datos, más del XNUMX % de los reclutadores buscan candidatos con dominio de Python y SQL. Por lo tanto, aprender Python y SQL debería ser el primer paso para convertirse en ingeniero de datos. Además, la familiaridad con otros lenguajes de programación, como Scala y Java, puede brindarle una ventaja competitiva.

b) 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 Integrar y Talend es necesario para la ingeniería de datos.

c) Sistemas de almacenamiento de datos

Las bases de datos se utilizan para almacenar los datos recopilados. La familiaridad con lagos de datos relacionales, NoSQL y como diferentes tipos de almacenamiento de datos es esencial.

d) Herramientas de Big Data

Comprender las herramientas de big data como Apache Spark, Apache Hadoop y Apache Hive es necesario para convertirse en ingeniero de datos. Estas herramientas se utilizan para procesar, almacenar y consultar grandes volúmenes de datos.

e) 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. Certificaciones de computación en la nube puede ayudarlo a aprender y practicar los conceptos fundamentales y avanzados de varias plataformas en la nube.

f) 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 pueden ayudar a resolver los desafíos en el ciclo de vida de la ingeniería de datos.

2) Obtener la Certificación

Las certificaciones mejoran la credibilidad y ganan la confianza de su empleador. Las certificaciones de ingeniería de datos se pueden adquirir en plataformas educativas confiables como Coursera y Udemy. Tienen un plan de estudios práctico de alta calidad impartido por educadores calificados. Pero, lea las revisiones del curso y del instructor antes de registrarse. También puedes visitar los perfiles de LinkedIn de los ingenieros de datos profesionales para saber qué certificaciones han adquirido. Le dará una mejor comprensión de qué herramientas o plataformas están actualmente en tendencia en la industria.

3) Creación de su 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 distinguirlo de otros solicitantes. Cargar su proyecto de ingeniería de datos en GitHub y compartir una publicación de blog de guía en plataformas como LinkedIn o Medium es un paso importante para mostrar sus habilidades con los datos.

4) Asegurar un trabajo de ingeniería de datos de nivel de entrada

En la mayoría de los casos, la ingeniería de datos no es un puesto de nivel de entrada. Conseguir un trabajo de nivel de entrada como analista de datos puede ser un buen comienzo. A medida que adquiera más experiencia y habilidades, puede ascender a un puesto de ingeniero de datos.

Principales diferencias entre un ingeniero de datos y un científico de datos

Aunque existen algunas similitudes entre las habilidades y las herramientas utilizadas por los científicos de datos y los ingenieros de datos, existen algunas diferencias claras entre ellos, que son las siguientes:

ParámetroData EngineerDatos Científico
ResponsabilidadesCrear infraestructuras de datos (almacenes de datos, lagos de datos, etc.) para el análisis de datos es la responsabilidad clave de un ingeniero de datos.Un científico de datos es responsable de encontrar patrones ocultos, construir modelos y hacer predicciones sobre datos ocultos.
conocimientoExperiencia en diseño de bases de datos y procesos ETL usando Python, SQL y JavaCompetente en visualización de datos, análisis estadístico y aprendizaje automático utilizando Python o R.
HerramientasBases de datos SQL, MongoDB, Apache Spark, Apache Hadoop y plataformas en la nube (AWS, GCP, etc.)Pandas, Scikit-Learn, Tableau, PyTorch/TensorFlow y plataformas en la nube
Objetivo finalProporcionar datos accesibles y de alta calidad.Resuelva problemas comerciales complejos y ayude a las empresas a tomar decisiones basadas en datos

 

El ingeniero de datos ocupa el séptimo lugar en Puertas de cristal Los 50 mejores trabajos en Estados Unidos para 2022. A medida que los roles de big data en la organización centrada en datos se vuelven más claros, la demanda de ingenieros de datos seguirá aumentando.

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