En el pasado, los datos solo se veían tradicionalmente. Pero con el tiempo, su alcance se amplió dando lugar a campos relacionados con los datos. Estos campos comenzaron a tomar algunos cambios que dieron lugar a un enfoque en la gestión de datos. La administración requería un grupo de personas capacitadas que pudieran sentar las bases de una base de datos que diera lugar al papel de los ingenieros de datos en nuestro mundo actual. Un ingeniero de datos es responsable del desarrollo y mantenimiento de la base de datos. Hacen uso de técnicas e implementaciones de bases de datos para construir arquitecturas creativas. También realizan pruebas a intervalos regulares para garantizar el buen funcionamiento de los programas sin ningún problema.
Los ingenieros de datos también ayudan a los científicos de datos a mejorar la calidad de los datos.
¿Qué es un ingeniero de datos?
Un ingeniero de datos es alguien que organiza datos específicos de vastos recursos, a través de la práctica de diseñar y construir sistemas que recopilan, almacenan y analizan estos datos en una proporción específica.
¿Qué son las habilidades del ingeniero de datos?
Estas son las habilidades necesarias que uno necesita para convertirse en ingeniero de datos. Son habilidades importantes ya que ayudan a crear una mejor comprensión de una carrera de ingeniería de datos.
Habilidades requeridas para convertirse en ingeniero de datos
#1. Codificación
La codificación es el medio a través del cual los humanos se comunican con las computadoras. Es un conjunto de instrucciones que le dice a la computadora qué hacer, cómo comportarse y qué acciones debe tomar. Como ingeniero de datos, debe tener buenas habilidades de codificación para trabajar sin problemas con varios lenguajes de programación relacionados con la ciencia de datos. Existen numerosos lenguajes de programación, pero los más comunes son Java, Python y R. Ahora, estos lenguajes no solo ayudan a comprender cómo usar los sistemas de bases de datos adecuados, sino también a usar los sistemas distribuidos de manera eficiente.
#2. Habilidades de comunicación
Como ingeniero de datos, debe poder comunicar sus ideas, sugerencias y recursos de manera efectiva con los colegas del proyecto. Si bien los expertos en datos, como los científicos y arquitectos de datos, suelen trabajar mano a mano con el ingeniero de datos, también debe comunicar sus ideas a otros colegas sin ningún conocimiento técnico.
#3. Conocimiento de sistemas operativos
Los ingenieros de datos a menudo son responsables de seleccionar el sistema operativo (SO) correcto para administrar otros programas de aplicación. Solo se puede saber cuál es el sistema operativo adecuado si se cuenta con los conocimientos adecuados. Por lo tanto, tener un conocimiento completo de los sistemas operativos como Apple macOS y Microsoft Windows es muy importante para cualquiera que quiera ser ingeniero de datos.
#4. Análisis de datos
Un ingeniero de datos necesita aplicar estadísticas sistemáticas y lógicas cuando tiene que evaluar datos. Tener una comprensión del software analítico como Hbase ayuda a proporcionar soluciones a las tareas importantes que se avecinan después de recopilar los datos necesarios.
#5. Comprensión básica del lenguaje máquina
El estudio de los lenguajes de máquina es el enfoque principal del científico de datos, aunque el ingeniero de datos también trabaja de la mano con el científico. Es necesario tener, al menos, los conocimientos básicos de lenguajes de máquina para trabajar de manera efectiva con el científico de datos en un proyecto. Además, también sirve como un plus tener dicho conocimiento porque te convierte en un activo valioso para la empresa o proyecto.
#6. Habilidades de pensamiento crítico
La capacidad de examinar cuidadosamente los problemas y crear soluciones que no solo sean efectivas sino productivas siempre es necesaria para la mayoría de los proyectos. Tener esta ventaja como ingeniero de datos es de gran valor ya que la mayor parte del tiempo tendrá que crear soluciones que aún no existen. Haciendo de la capacidad de pensar creativamente una importancia clave.
#7. Almacenamiento de datos
Los almacenes de datos almacenan una gran cantidad de datos pasados y recientes para un análisis regular. Estos datos se obtienen de diferentes fuentes y la empresa los utiliza para verificar los informes. Todo ingeniero de datos debe estar familiarizado con el ecosistema de almacenamiento y almacenamiento de datos, y con la forma de operar las herramientas.
#8. Habilidades de presentación
En ocasiones, se espera que los ingenieros de datos presenten su investigación a las principales partes interesadas de la empresa después de realizar el análisis. Saber cómo ser convincente, explicando cómo sus datos técnicos ayudan a resolver el problema de una empresa de manera efectiva aumenta las posibilidades de acciones sobre sus recomendaciones.
#9. Sistemas de bases de datos
Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) son una aplicación de software que se utiliza para proporcionar una interfaz de base de datos para el almacenamiento y recuperación de información confidencial en una organización. Como ingeniero de datos, debe saber cómo manipular este sistema para lograr el estándar requerido que necesita una organización para la que va a trabajar. Para hacer esto, debe conocer los sistemas de bases de datos como SQL y NoSQL.
#10. API de datos
Las API son interfaces que permiten que las aplicaciones de software accedan a los datos y se comuniquen entre sí para una tarea determinada. Un buen ejemplo son las APIs en aplicaciones web. En las aplicaciones web, la API permite que la funcionalidad de front-end interactúe con los datos de back-end. Estas API están integradas en bases de datos por ingenieros de datos para permitir que tanto los científicos de datos como los analistas de inteligencia transmitan consultas sobre los datos en estos sistemas.
#11. Automatización y secuencias de comandos
Los ingenieros de datos a menudo tienen que lidiar con grandes cantidades de datos. Dado que los datos masivos son cruciales para el científico de datos y el equipo de inteligencia artificial, saber cómo manejar dichos datos es vital. Para optimizar su trabajo y obtener el mejor valor, uno debe poder escribir scripts específicos para automatizar tareas repetitivas para reducir el tiempo invertido. Por lo tanto, saber escribir scripts y automatizar tu trabajo es una habilidad muy importante para cualquier ingeniero de datos.
#12. Gestión del tiempo
Al ser un ingeniero de datos, usted es responsable de una gran cantidad de trabajo. Cada actividad tiene que ser hecha dentro del tiempo asignado. Saber el momento adecuado para cada actividad facilita el trabajo cómodo y sin presiones. Al mismo tiempo, reduce la tasa de error y la eficiencia en la organización.
#13. Servicios web de Amazon (AWS)
Amazon web services (AWS) es un programa en la nube que ayuda a los programadores a ser más creativos y profesionales en su trabajo. Para los ingenieros de datos, conocer la formación y el diseño de un marco basado en la nube les permite utilizar los servicios web de Amazon (AWS) para diseñar flujos de datos completamente automatizados. Esto los hace destacar en una organización.
#14. Seguridad y gobernanza de datos
Aunque, los ingenieros de datos no son necesariamente responsables del gobierno de datos. Pero también deben asegurarse de que los sistemas estén en el lugar correcto para facilitar el acceso a los datos y el control del usuario. Hacer el conocimiento de la gobernanza también es importante para colocar un mejor soporte para los conceptos de gobernanza de datos.
#15. Adaptabilidad
En general, la adaptabilidad es una habilidad muy recomendable para cualquier campo. Uno tiene que trabajar de manera efectiva con el cambio en el entorno circundante en un momento dado para obtener los resultados deseados. Los ingenieros de datos tampoco faltan, por lo que es requerido por la organización.
#16. Fuerte Trabajo Étnico
Las organizaciones no quieren ver a los empleados que vienen a trabajar haciendo solo lo mínimo. Esperan que su equipo se responsabilice como parte del éxito de la empresa, lo que requiere que trabajen lo mejor que puedan en la construcción de la organización. Los ingenieros de datos deben trabajar al máximo para ayudar a construir el éxito de la empresa y esto solo puede ser posible si uno tiene una sólida ética de trabajo.
#17. Procesamiento de datos en tiempo real
Otra habilidad importante de la ingeniería de datos es el conocimiento de las herramientas de procesamiento de datos en tiempo real para la transmisión de datos. Al tener que procesar grandes cantidades de datos, existe una alta complejidad de la tarea. Pero con el tiempo real, los datos se desarrollan y procesan más rápido en flujos de eventos. Algunos ejemplos de estas plataformas en tiempo real son Kafka y Spark.
#18. Herramientas de grandes datos
Big Data son tecnologías utilizadas para manejar grandes cantidades de datos disponibles en diferentes formas. Para recuperar una pieza de información de un gran conjunto de datos, los ingenieros de datos necesitan conocer las herramientas que pueden manejar grandes datos. Un ejemplo de dicha herramienta es Apache Hadoop.
Apache Hadoop es una herramienta que funciona como una solución todo en uno para ayudar a los ingenieros de datos a resolver problemas asociados con big data. Se compone de múltiples herramientas, que utilizan grupos de máquinas para permitir que una gran cantidad de datos en conjuntos se procesen mientras se sientan como una sola unidad.
Con el conocimiento de Hadoop, uno puede crear fácilmente aplicaciones de procesamiento de datos a gran escala que se pueden usar para extraer datos.
¿Cuál es el salario de un ingeniero de datos en 2023?
Los ingenieros de datos son empleados bien pagados en cualquier organización debido a su experiencia en su trabajo. Un ingeniero de datos gana un salario anual promedio de alrededor de $ 124,210 en los EE. UU. Mientras tanto, los ingenieros de datos también pueden obtener una compensación adicional promedio de $26,370 en su salario. Pero la compensación total que el ingeniero de datos puede obtener con su salario es de $150,581.
¿Qué se necesita para convertirse en un ingeniero de datos?
Puede comenzar o avanzar en una carrera exitosa en ingeniería de datos con la combinación correcta de habilidades y conocimientos. Una licenciatura en informática o un tema similar es común entre los ingenieros de datos. Al completar un título, puede sentar las bases para la información que necesitará en este sector que cambia rápidamente. Considere obtener una maestría para avanzar en su carrera y obtener acceso a puestos posiblemente mejor pagados.
Además de obtener un título, hay una serie de otros pasos que puede tomar para posicionarse para el éxito.
#1. Mejore sus habilidades de ingeniería de datos.
Como punto de partida para una carrera en ciencia de datos, aprenda los principios de computación en la nube, habilidades de codificación y arquitectura de base de datos.
- Dominio del lenguaje de codificación es un requisito para esta profesión, así que considere asistir a cursos para adquirir y practicar sus habilidades. SQL, NoSQL, Python, Java, R y Scala son ejemplos de lenguajes de programación populares.
- Bases de datos, tanto relacionales como no relacionales, se encuentran entre los métodos de almacenamiento de datos más utilizados. Debe conocer las bases de datos relacionales y no relacionales, así como su funcionamiento.
- Sistemas ETL (extraer, transformar y cargar): ETL es el proceso de mover datos de bases de datos y otras fuentes a un solo repositorio, como un almacén de datos. Las herramientas ETL que se usan comúnmente incluyen Xplenty, Stitch, Alooma y Talend.
- Almacenamiento de datos: No todos los tipos de datos, especialmente los masivos, deben conservarse de la misma manera. Querrá saber cuándo emplear un lago de datos frente a un almacén de datos, por ejemplo, mientras crea soluciones de datos para una corporación.
- Automatización y secuencias de comandos: Debido a que las organizaciones pueden recopilar tantos datos, la automatización es un aspecto vital del trabajo con big data. Para automatizar procesos repetidos, debe poder desarrollar scripts.
- Aprendizaje automático: Si bien los científicos de datos están más preocupados por el aprendizaje automático, comprender las ideas fundamentales lo ayudará a comprender mejor las demandas de los científicos de datos en su equipo.
Lea también: Aprendizaje automático: todo lo que necesita saber sobre el aprendizaje automático
- Grandes herramientas de datos: Los ingenieros de datos no solo trabajan con datos tradicionales. Con frecuencia son responsables de administrar grandes cantidades de datos. Hadoop, MongoDB y Kafka son algunas herramientas y tecnologías populares que están cambiando y difieren según la empresa.
- Computación en la nube: A medida que las empresas intercambian cada vez más servidores físicos por servicios en la nube, deberá comprender el almacenamiento en la nube y la computación en la nube. Los principiantes deben buscar Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud.
Si bien algunas empresas pueden tener equipos de seguridad de datos dedicados, muchos ingenieros de datos todavía tienen la tarea de administrar y almacenar datos de manera segura para evitar pérdidas o robos.
#2. Obtener la certificación.
Una certificación puede certificar sus habilidades para futuros empleadores, y estudiar para un examen de certificación es una gran oportunidad para ampliar sus conocimientos y habilidades. Associate Big Data Engineer, Cloudera Certified Professional Data Engineer, IBM Certified Data Engineer y Google Cloud Certified Professional Data Engineer son todas las opciones.
Examine varias ofertas de trabajo para ver qué puestos podría estar interesado en solicitar. Si nota que una certificación específica se enumera regularmente como requerida o recomendada, es un lugar fantástico para comenzar.
#3. Cree una cartera de proyectos de ingeniería de datos.
Un portafolio se usa con frecuencia en la búsqueda de empleo para demostrar sus habilidades a los reclutadores, gerentes de contratación y futuros empleadores.
Se puede usar un sitio web de cartera (creado con un servicio como Wix o Squarespace) para cargar tareas de ingeniería de datos que haya realizado de forma independiente o como parte de la clase. Alternativamente, puede cargar su trabajo en la sección Proyectos de su perfil de LinkedIn o en un sitio como GitHub, los cuales son alternativas gratuitas a un sitio de cartera independiente.
Mejore sus habilidades de Big Data con un proyecto guiado listo para la cartera que toma menos de dos horas en completarse. Aquí hay algunas opciones para comenzar sin descargas de programas:
- Cree su primera base de datos NoSQL utilizando MongoDB y Compass Database Design con SQL Server Management Studio (SSMS)
- MYSQL Workbench se utiliza para crear y modelar bases de datos.
#4. Comience con una posición de bajo nivel.
Muchos ingenieros de datos comienzan sus carreras en puestos de nivel inicial, como analistas de inteligencia empresarial o administradores de bases de datos. A medida que gane experiencia, podrá aprender nuevas habilidades y calificar para puestos más avanzados.
¿Cuáles son las responsabilidades del ingeniero de datos?
Un ingeniero de datos es responsable de:
- Recopilación, gestión y conversión de datos sin procesar en información.
- Interpretación y evaluación de objetivos de negocio.
- Analizar datos y crear informes sobre los resultados dados.
- Construcción de algoritmos y prototipos requeridos.
- Desarrollo de herramientas y programas para su correcto análisis.
- l Comunicarse de manera efectiva con los científicos de datos para obtener mejores resultados en los proyectos de trabajo.
¿Los ingenieros de datos codifican?
Sí, los ingenieros de datos codifican. Debe tener un conocimiento adecuado de los lenguajes de programación de codificación para convertirse en ingeniero de datos.
¿Es la ingeniería de datos una buena carrera?
El mundo está creciendo tan rápido con tanta información que ha sido procesada a partir de datos sin procesar. En la medida en que estos datos estén siempre disponibles para ser procesados, los ingenieros de datos siempre tendrán una gran demanda. Elegir ingeniería de datos sería una buena carrera para cualquier persona en el futuro.
Conclusión
La ingeniería de datos es una carrera muy importante, y el aumento de los servicios basados en la nube continúa creando más demandas para los ingenieros de datos. No necesariamente necesita ser un experto en todas las habilidades, simplemente obtenga el conocimiento básico de estas habilidades y enfoque su experiencia en resolver problemas de la vida real que muestren sus talentos al mundo.
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Referencias
