Este artículo tiene por objeto examinar el papel de un gran datos ingeniero, cómo se recopilan, manejan, almacenan y analizan los datos, y le brinda una mejor idea de si esta carrera es adecuada para usted o no.
¿Qué es Big Data?
El término "big data" se refiere a cantidades extremadamente grandes de datos operativos, de productos y de clientes, normalmente en el rango de terabytes y petabytes. Además, el análisis de big data se puede utilizar para reducir los riesgos regulatorios y de cumplimiento, mejorar los casos de uso importantes de la empresa y las operaciones, y generar fuentes de ingresos completamente nuevas.
La siguiente lista de fuentes de datos:
- transacciones POS (punto de venta) y tarjetas de crédito;
- transacciones digitales;
- compromisos en las redes sociales;
- compromisos con teléfonos inteligentes y dispositivos móviles; y
- lecturas de sensores producidos por Internet de las Cosas (IoT).
Big data puede proporcionar información sobre cosas como:
- optimizar importantes casos de uso operativos y comerciales;
- reducir el riesgo de incumplimiento de la normativa;
- generar nuevas fuentes netas de ingresos; y
- creando experiencias distintivas y atractivas para el cliente.
¿Qué es un ingeniero de Big Data?
Un ingeniero de big data es un especialista a cargo de crear, mantener, probar, evaluar y mantener los datos de una empresa. Los conjuntos de datos muy grandes se conocen como big data. Las empresas del sistema económico recopilan con frecuencia grandes cantidades de datos a medida que realizan sus operaciones diarias.
Además, los grandes datos pueden ser increíblemente útiles para que las empresas aumenten la productividad, la rentabilidad y la escalabilidad cuando se usan correctamente. Pero sin un ingeniero de big data para crear sistemas para recopilar, mantener y extraer datos, el big data de una empresa es inútil. Por lo tanto, los ingenieros de big data son los responsables en última instancia de ayudar a las empresas a administrar sus big data.
¿Qué hace un ingeniero de Big Data?
La responsabilidad de un ingeniero de big data es crear, mantener y garantizar un entorno de big data que esté listo para la producción. El entorno en el que opera esta función incluirá arquitectura, normas tecnológicas, opciones de código abierto, así como procedimientos para la gestión y preparación de datos. Los ingenieros de big data suelen realizar todas las siguientes funciones:
- Diseñar, construir y mantener sistemas para procesar grandes cantidades de datos. Este recopila información de varias fuentes, ya sea estructurada o no.
- Los datos deben mantenerse en un lago de datos o almacén.
- Utilice transformaciones y algoritmos de procesamiento de datos para manejar datos sin procesar y producir estructuras de datos predefinidas. Además, colocan los resultados en un lago de datos o almacén para su posterior procesamiento.
- Ponga varios datos a través de la transformación y la integración en un repositorio de datos escalable (como un almacén de datos, un lago de datos o una nube).
- Reconocer las diversas herramientas, técnicas y algoritmos utilizados en la transformación de datos.
- Implemente la lógica comercial y los procesos técnicos para transformar los datos recopilados en información valiosa y útil. Para uso operativo y comercial, estos datos deben cumplir con los requisitos de calidad, gobierno y cumplimiento para ser confiables.
- Comprenda las diferencias entre las estructuras de repositorio de datos, las bases de datos de procesamiento paralelo masivo (MPP) y las nubes híbridas, así como las opciones operativas y de gestión.
- Las canalizaciones de datos deben analizarse, compararse y mejorarse. La innovación en los patrones de diseño, el diseño del ciclo de vida de los datos, la alineación de ontologías de datos, los conjuntos de datos anotados y las técnicas de búsqueda elástica son algunos ejemplos de esto.
- Para convertir y alimentar los datos en entornos de desarrollo, control de calidad y producción, prepare canalizaciones de datos automatizadas.
- Creación y puesta en uso de sistemas software.
- Establecer sistemas de recogida y tratamiento de datos.
- Extracción, Transformación y Carga (el proceso ETL).
- Construir arquitecturas de datos que satisfagan las necesidades del negocio.
- Examinar enfoques novedosos para recopilar datos importantes y mejorar su calidad.
- Desarrollo de soluciones de datos estructurados con una variedad de herramientas y lenguajes de programación.
- Extracción de información de varias fuentes para crear modelos comerciales efectivos.
- Cooperar con otros equipos, científicos de datos y analistas.
Cómo convertirse en un ingeniero de Big Data
Para convertirse en un ingeniero de big data, la mayoría de las personas deben seguir una serie de pasos.
#1. Obtener un Título:
Un título en informática, estadística o negocios. análisis de datos Se requiere dominar las habilidades técnicas necesarias para convertirse en un ingeniero de big data. Para estos puestos, que requieren un dominio de la codificación, las estadísticas y los datos, la mayoría de los empleadores exigen una licenciatura.
#2. Gana experiencia laboral:
Una calificación importante para convertirse en un ingeniero de big data es la experiencia. Además, puede adquirir experiencia a través de trabajos independientes, pasantías, práctica independiente o empleo en campos relacionados. Sus posibilidades de conseguir un trabajo como ingeniero de big data aumentan con la experiencia.
#3. Obtenga certificaciones:
Para conseguir un trabajo como ingeniero de big data, las certificaciones profesionales también pueden ser muy útiles. Para aquellos aspirantes a ingenieros de big data, cualquiera de las siguientes certificaciones puede ser útil:
- Ingeniero de datos profesional certificado por Cloudera (CCP)
- Profesional certificado en Big Data (CBDP)
- Ingeniero de datos profesional certificado por Google Cloud
- Certificado profesional de ciencia de datos de IBM
Las 10 mejores herramientas para ingenieros de datos
#1. Pitón:
Python es un lenguaje de programación popular en el campo de la ingeniería de datos y se usa para muchas cosas diferentes, como crear canalizaciones de datos, marcos ETL, interactuar con API, automatizar procesos y manipular datos.
Además, Python es una opción esencial para más de dos tercios de las ofertas de trabajo de los ingenieros de datos debido a su sintaxis sencilla y la abundancia de bibliotecas de terceros, lo que reduce el tiempo y los costos de desarrollo.
#2. SQL:
SQL es esencial para los ingenieros de datos porque permite crear estructuras de datos reutilizables, ejecutar consultas complejas y modelar la lógica empresarial. Además, facilita el acceso, la inserción, la actualización, la manipulación y la modificación de datos mediante una variedad de métodos.
#3. PostgresSQL:
El software relacional de código abierto más utilizado base de datos en el mundo está PostgreSQL, que tiene una comunidad vibrante y un diseño compacto, adaptable y poderoso. Además, es perfecto para los flujos de trabajo de ingeniería de datos porque tiene funciones integradas, una gran capacidad de datos y una integridad confiable.
#4. MongoDB:
MongoDB es una base de datos NoSQL popular que maneja datos estructurados y no estructurados a gran escala. Es fácil de usar, muy flexible y ofrece funciones como almacenes distribuidos de valores clave, NoSQL orientado a documentos y cálculo de MapReduce. Además, MongoDB es ideal para procesar grandes volúmenes de datos y preservar la funcionalidad mientras permite la escala horizontal.
#5. chispa apache:
Las empresas necesitan capturar y hacer que los datos estén disponibles rápidamente. Apache Spark es una implementación popular de Stream Processing, que permite realizar consultas en tiempo real de flujos de datos continuos. Además, admite varios lenguajes de programación, utiliza almacenamiento en caché en memoria y optimiza la ejecución de consultas.
#6. Apache Kafka:
Apache Kafka es una plataforma de transmisión de eventos de código abierto con varias aplicaciones, que incluyen sincronización de datos, mensajería y transmisión en tiempo real, popular para canalizaciones ELT y recopilación de datos.
#7. Desplazamiento al rojo de Amazon:
Un excelente ejemplo de cómo las infraestructuras de datos modernas han avanzado más allá de las funciones de almacenamiento es Amazon Redshift. Además, facilita el uso de SQL estándar para consultar y combinar datos estructurados y semiestructurados de lagos de datos, bases de datos operativas y almacenes de datos.
#8. Copo de nieve:
Snowflake es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube que ofrece almacenamiento, computación, herramientas de terceros y clonación de datos. Además, agiliza las actividades de ingeniería de datos al ingerir, transformar y entregar datos para obtener conocimientos más profundos, lo que permite a los ingenieros de datos concentrarse en otras tareas valiosas.
#9. Amazona Atenea:
Amazon Athena es una herramienta de consulta interactiva para analizar datos no estructurados, semiestructurados y estructurados almacenados en Amazon S3 mediante SQL estándar. Además, los ingenieros de datos y las personas con conocimientos de SQL pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos gracias a su naturaleza sin servidor, lo que elimina la necesidad de administración de infraestructura y tareas complejas de ETL.
#10. Flujo de aire Apache:
La gestión de datos entre equipos es un desafío para los flujos de trabajo de datos contemporáneos. Los flujos de trabajo se optimizan, las tareas repetitivas se automatizan y las herramientas de organización y programación de trabajos como Apache Airflow ayudan a eliminar los silos de datos. Esta herramienta es una de las favoritas entre los datos. ingenieros porque proporciona una rica interfaz para la visualización, el seguimiento del progreso y la resolución de problemas.
¿Qué tan difícil es la ingeniería de Big Data?
Ser un ingeniero de datos puede ser un desafío, para ser honesto. Pero una vez que haya dominado las habilidades esenciales y asegurado su primera posición, disfrutará de una libertad considerable para crear su posición ideal. Rara vez se le dirá qué herramientas usar, y podrá decidir en qué trabajará y cuándo.
¿Trabajar como ingeniero de Big Data es una buena carrera?
La ingeniería de datos es una profesión lucrativa. Según Glassdoor, el salario promedio en los EE. UU. es de aproximadamente $ 115,000, pero algunos ingenieros de datos ganan hasta $ 170,000 al año.
¿Es Big Data difícil de aprender?
La ciencia de datos es un campo amplio que inicialmente puede parecer abrumador. Las habilidades necesarias para Big Data se pueden aprender de manera más rápida y efectiva con perseverancia, enfoque y una hoja de ruta de aprendizaje sólida.
¿La ingeniería de datos requiere muchas matemáticas?
Las matemáticas son una gran parte de la ciencia de datos. Los ingenieros de datos, por otro lado, se centran principalmente en los aspectos técnicos de la creación de canalizaciones de datos. El hecho de que ambos roles se ocupen de grandes datos es lo que los une. Con frecuencia se necesita un gran equipo para trabajar con big data.
¿Codifican los ingenieros de big data?
La codificación es una habilidad necesaria para los ingenieros de datos, al igual que para otros puestos de ciencia de datos. Los ingenieros de datos utilizan otros lenguajes de programación además de SQL para una variedad de tareas. Python es sin duda uno de los mejores lenguajes de programación para la ingeniería de datos, aunque existen muchos otros.
¿Big Data requiere codificación?
Históricamente, la experiencia en codificación ha sido necesaria para los puestos de ciencia de datos, y la mayoría de los científicos de datos actuales con experiencia aún la usan. Pero a medida que evoluciona el campo de la ciencia de datos, las personas ahora pueden realizar grandes proyectos de datos sin escribir ningún código, gracias a las nuevas tecnologías.
¿Cuál es la descripción del trabajo de un ingeniero de Big Data?
Se necesita un ingeniero de Big Data para desarrollar y administrar las soluciones de Big Data de una empresa, incluido el diseño de herramientas, la implementación de procesos ELT, la colaboración con equipos de desarrollo, la creación de plataformas en la nube y el mantenimiento de sistemas de producción.
Además, necesita un conocimiento profundo de las tecnologías de Hadoop, habilidades de gestión de proyectos de primer nivel y habilidades avanzadas de resolución de problemas para tener éxito como ingeniero de big data. Un ingeniero de big data de primer nivel conoce los requisitos de la empresa e implementa soluciones de datos escalables para satisfacer sus necesidades presentes y futuras.
¿Qué es el salario del ingeniero de Big Data?
Los ingenieros de Big Data ganan un salario promedio de más de $ 130,000, según ZipRecruiter. Los ingenieros de big data con amplia experiencia y en las últimas etapas de sus carreras pueden ganar mucho más. Sin embargo, aquellos que son nuevos en la industria y carecen de experiencia significativa pueden anticipar ganar menos dinero.
Empleos de Data Engineer
Aquí hay algunos ejemplos de trabajo de big data para pensar:
#1. Probador de datos grandes:
Salario promedio: $ 33,000 por año
Un analista de control de calidad (QA) y un probador de big data son similares. Evalúan los planes de datos para ayudar en la distribución de bienes relacionados con los datos. Además, pueden crear, ejecutar y analizar scripts de prueba, así como scripts de ejecución de datos. Los probadores de big data también especifican y monitorean las métricas de control de calidad, como los resultados de las pruebas y los recuentos de defectos.
#2. Reclutador técnico:
Salario promedio: $ 54,000 por año
Un reclutador técnico ayuda a las empresas a determinar sus requisitos de contratación y ubicar a los aspirantes para puestos de big data. Además, buscan candidatos en el mercado para evaluar, entrevistar y contratar. El proceso de contratación también puede beneficiarse de la asistencia de reclutadores técnicos.
#3. Administrador de base de datos:
Salario promedio: $ 65,000 por año
Los administradores de bases de datos son personas técnicamente talentosas con una amplia comprensión de la tecnología de bases de datos. Se encargan de las tareas de gestión de proyectos y mantienen el entorno de la base de datos. Además, un administrador de base de datos maneja con frecuencia una variedad de responsabilidades de administración comunes, incluida la administración de problemas de personal, la dirección del equipo de datos y el ajuste de presupuestos.
#4. Analista de datos:
Salario promedio: $ 74,000 por año
Los analistas de datos son personas que analizan sistemas de datos y resuelven problemas. Con frecuencia diseñan herramientas automatizadas que buscan datos en las bases de datos. Los analistas de datos pueden trabajar solos o en grupos, y con frecuencia compilan informes.
#5. Desarrollador de grandes datos:
Salario promedio: $ 83,668 por año
Al igual que un desarrollador de software, un desarrollador de big data crea datos. Terminan de programar y codificar aplicaciones, así como de crear y poner en uso canalizaciones que extraen, transforman y cargan datos en un producto final.
Además, un desarrollador también podría ayudar con el desarrollo de servicios web escalables y de alto rendimiento para el seguimiento de datos. Para desarrollar métodos más eficientes, algunos desarrolladores de big data también investigan y examinan nuevos enfoques para problemas como el almacenamiento o el procesamiento de datos.
#6. Consultor de Gobierno de Datos:
Salario promedio: $ 95,000 por año
Un consultor de gobierno de datos crea marcos para salvaguardar y controlar el uso de datos. Esto incluye tener un impacto en cómo se recopilan, administran, usan y archivan los activos de datos. Además, supervisan las prácticas y regulaciones y garantizan que el uso de datos cumpla con los estándares establecidos.
#7. Administrador de base de datos:
Salario promedio: $ 96,000 por año
Las operaciones diarias de un registro de la base de datos son administradas por los administradores de la base de datos. Esto implica conservar las copias de seguridad de la base de datos y asegurarse de que la base de datos sea estable. Además, las actualizaciones y modificaciones de las bases de datos también son realizadas por los administradores de bases de datos.
#8. Ingeniero de seguridad:
Salario promedio: $ 107,000 por año
TI necesita ingenieros de seguridad para reducir la exposición al riesgo corporativo. Para las redes informáticas, desarrollan protocolos de defensa de varias capas, como la instalación de cortafuegos y estar atentos y responder a los intentos de intrusión. Además, para encontrar problemas y desarrollar y llevar a cabo planes de prueba para actualizaciones de software, los ingenieros de seguridad evalúan los sistemas de seguridad.
#9. Científico de datos:
Salario promedio: $ 122,000 por año
Los científicos de datos colaboran estrechamente con las operaciones comerciales corporativas. Además, recopilan, examinan e interpretan datos y luego presentan sus conclusiones a los ejecutivos de negocios. Los científicos de datos brindan asesoramiento a las empresas para ayudar en la toma de decisiones sobre la base de sus hallazgos y tendencias.
#10. Arquitecto de datos:
Salario promedio: $ 130,000 por año
Para desarrollar estrategias comerciales y soluciones de bases de datos, los arquitectos de datos combinan su inventiva con una comprensión integral del diseño de bases de datos. Además, para ayudar a la empresa a lograr sus objetivos, trabajan con ingenieros de datos para desarrollar flujos de trabajo de datos. Un arquitecto de datos también crea y evalúa nuevos prototipos de bases de datos.
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Referencias:
