Data engineer: conocimientos y formación necesaria
El ingeniero de datos o data engineer, tiene el objetivo de diseñar, construir y mantener sistemas y arquitecturas de datos eficientes y escalables. Su papel es indispensable para garantizar que los datos sean útiles y valiosos para la organización.
Para poder llevar a cabo este rol dentro de una empresa se precisan una serie de conocimientos y habilidades que permiten ponerse a cargo del puesto. En este artículo queremos descubrir y analizar qué es un data engineer y qué formación debe tener para llegar a su puesto.
Funciones de un data engineer
El Data Engineer es el responsable de diseñar, construir y mantener infraestructuras de datos eficientes. Sus funciones se extienden desde la gestión del flujo de datos hasta la optimización de bases de datos y sistemas de almacenamiento.
Es importante destacar que estos profesionales trabajan en la integración de datos provenientes de diversas fuentes, asegurando su calidad y consistencia. Desarrollan y mantienen pipelines de datos, implementan soluciones de ETL (Extract, Transform, Load) y colaboran en la creación de arquitecturas de Big Data.
Además, se ocupan de la seguridad y el cumplimiento normativo de los datos. Su labor es fundamental para habilitar análisis de datos efectivos y apoyar la toma de decisiones informadas dentro de las organizaciones.
Ingeniero de datos vs científico de datos: principales diferencias
Aunque puedan sonarnos como roles similares dentro de una empresa, los ingenieros de datos y los científicos de datos tienen diferencias claras a la hora de desarrollar su trabajo. A pesar de estas cuestiones, ambos roles suelen trabajar en colaboración para aprovechar al máximo el valor de los datos dentro de una organización.
Estas son algunas de las diferencias que los separan:
- Enfoque del trabajo: Mientras que el ingeniero de datos se centra en el diseño, construcción y mantenimiento de infraestructuras de datos, el científico de datos se enfoca en el análisis de estos para extraer conocimientos y tomar decisiones basadas en evidencia.
- Tareas principales: Por un lado, el ingeniero de datos gestiona el flujo de datos, desarrolla pipelines de datos, optimiza bases de datos, implementa soluciones de ETL, y asegura la integridad y disponibilidad de los datos. En la otra mano, el científico de datos realiza análisis estadísticos, modelado predictivo, machine learning, y genera insights a partir de los datos para resolver problemas empresariales.
- Habilidades requeridas: Para ser ingeniero de datos se precisan conocimientos sólidos en bases de datos, herramientas de ETL, Big Data, infraestructura en la nube, y programación. En el caso del científico de datos se busca experiencia en estadística, machine learning, análisis exploratorio de datos, programación avanzada, y comprensión del dominio específico del problema.
- Objetivos finales: El ingeniero de datos debe garantizar la calidad, integridad, y disponibilidad de los datos para su uso por parte de los científicos de datos y otros usuarios. El científico de datos tiene que generar insights y modelos predictivos que impulsen la toma de decisiones estratégicas y operativas en la organización.
Herramientas de análisis de datos más usados por un data engineer
Son muchas las herramientas que los ingenieros de datos utilizan en su día a día para facilitar sus tareas. Este tipo de ayudas son imprescindibles a la hora de permitir realizar un buen trabajo.
Entre las herramientas de análisis de datos más utilizadas por un ingeniero de datos encontramos:
Apache Hadoop
Se trata de una plataforma de software de código abierto que da la posibilidad de realizar el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clústeres de computadoras.
Apache Spark
Otro framework de código abierto diseñado para el procesamiento de datos a gran escala y el análisis en tiempo real. Ofrece una interfaz más rápida que Hadoop y soporta diversos lenguajes de programación.
Apache Kafka
Una plataforma de transmisión de datos distribuida que se utiliza para la ingesta y el procesamiento en tiempo real de grandes volúmenes de datos.
SQL
Aunque no es una herramienta específica, el conocimiento de SQL (Structured Query Language) es fundamental para trabajar con bases de datos relacionales y ejecutar consultas para el análisis de datos.
Apache Airflow
Una plataforma de orquestación de flujos de trabajo diseñada para programar, monitorear y administrar pipelines de datos. Facilita la automatización y la programación de tareas relacionadas con el flujo de datos.
Lenguajes de programación que todo data engineer debería aprender
Los ingenieros de datos deben prepararse para ejercer su puesto adquiriendo diferentes conocimientos. Una de las cuestiones más importantes a la hora de formarse es aprender ciertos lenguajes de programación. Te contamos cuáles son los principales lenguajes que debería aprender un data engineer:
- Python: Es ampliamente utilizado en el ámbito de la ciencia de datos y el análisis de datos debido a su versatilidad, facilidad de uso y gran cantidad de bibliotecas y herramientas disponibles, como Pandas, NumPy, y SciPy.
- SQL: Aunque no es un lenguaje de programación en el sentido tradicional, el dominio de SQL (Structured Query Language) es esencial para trabajar con bases de datos relacionales y ejecutar consultas para la manipulación y análisis de datos.
- Java: Dado que muchas tecnologías de Big Data, como Hadoop y Spark, están escritas en Java, tener conocimientos de este lenguaje puede ser útil para entender su funcionamiento interno y realizar ajustes o extensiones según sea necesario.
- Scala: Es un lenguaje de programación que se utiliza comúnmente en el ecosistema de Apache Spark. Su sintaxis concisa y su capacidad para expresar operaciones complejas de manera eficiente lo hacen popular entre los ingenieros de datos que trabajan con Spark.
- R: Si bien no es tan ampliamente utilizado como Python en el ámbito de la ingeniería de datos, R es muy popular entre los científicos de datos y es útil para análisis estadísticos avanzados y visualización de datos.
Mediante el aprendizaje de estos lenguajes, un ingeniero de datos consigue una base sólida que le permite abordar una variedad de desafíos en el campo de la ingeniería de datos, proporcionando una mejor adaptación a diferentes entornos y tecnologías.
Formación necesaria para trabajar como data engineer
Para trabajar como ingeniero de datos, se requiere una sólida formación en informática, ciencias de la computación o campos relacionados. Debemos ser conscientes de que es fundamental dominar conceptos de bases de datos, programación y manejo de datos a gran escala.
De la misma forma, las empresas valoran habilidades en lenguajes de programación. Ya hemos visto que dominar Python, SQL o Java se convierte en algo diferencial.
Por otra parte, también se suele exigir contar con experiencia en tecnologías de Big Data como Hadoop, Spark y Kafka o conocimientos en infraestructura en la nube, como AWS o Azure.
Además, habilidades de resolución de problemas, capacidad de trabajo en equipo y atención al detalle son esenciales en este rol. La formación continua y la actualización en tecnologías emergentes son clave para mantenerse relevante en este campo dinámico.
Si quieres formarte para trabajar como data engineer y quieres conocer más acerca de este rol y lo que supone desarrollarlo en una empresa te recomendamos que accedas al Máster en Business Intelligence y Analytics, el cual te aportará un enfoque único para desarrollar las habilidades precisas en este campo.