La ingeniería de datos abarca una variedad de títulos, con un enfoque central en la construcción de infraestructuras confiables para permitir un flujo de datos constante en un entorno orientado a datos. Estos ingenieros son facilitadores de datos limpios y brutos de distintas fuentes para que las personas los utilicen en la toma de decisiones dentro de la empresa.

La ingeniería de datos es el proceso de desarrollo y construcción de sistemas de recogida, almacenamiento y análisis de datos a gran escala. Es un campo muy amplio con aplicaciones en casi todos los sectores. Las organizaciones pueden recopilar grandes volúmenes de datos, pero necesitan el personal y la tecnología adecuados para garantizar que los datos tengan una forma útil cuando lleguen a los científicos y analistas de datos.

¿Qué hace un ingeniero de datos?
Los ingenieros de datos diseñan sistemas que recopilan, manejan y convierten los datos en bruto en información utilizable para que los científicos de datos y los analistas empresariales la comprendan en una serie de escenarios. El objetivo final es hacer que los datos estén más disponibles para que las empresas puedan evaluar y mejorar su rendimiento.

La principal responsabilidad de un ingeniero de datos es conceptualizar y construir una infraestructura fiable para traducir los datos en formas que los científicos de datos puedan entender. Los ingenieros de datos remotos deben ser capaces de identificar tendencias en conjuntos de datos masivos, además de diseñar procesos escalables para transformar datos semiestructurados y no estructurados en representaciones utilizables. Los ingenieros de datos esencialmente preparan y transforman los datos en bruto para que puedan ser utilizados con fines analíticos y operativos.

Ahora, ¿Cuál es la función de un ingeniero de datos? veamos las responsabilidades de sus puestos de trabajo:

• Desarrollar, construir, probar y mantener arquitecturas
• Ensamblar grandes conjuntos de datos y complejos que se ajusten a los requisitos del negocio.
• Implementar programas de análisis sofisticados, machine learning y métodos estadísticos-
• Seguridad y gobernanza de datos con controles de seguridad modernos.
• Traducir necesidades funcionales y técnicas complejas en diseños elaborados.
• Almacenamiento de datos con tecnologías como Hadoop, NoSQL, etc.
• Encontrar patrones ocultos a partir de trozos de datos, creando modelos.
• Integración de los procesos de gestión de datos en la estructura actual de la organización.
• Ayudar en la integración fluida de terceros y desarrollar una infraestructura robusta.
• Crear servicios web de alto rendimiento y escalables para el seguimiento de los datos.

Puedes empezar una carrera profesional de ingeniería de datos si tienes la combinación correcta de habilidades y conocimientos. Una licenciatura en informática o en campos similares es bastante común entre los ingenieros de datos. Estudiando una licenciatura, puedes sentar las bases de los conocimientos en este sector. También puedes cursar un máster para mejorar tu carrera y acceder a oportunidades probablemente mejor remuneradas.

Los ingenieros de datos suelen tener una formación en informática, ingeniería, matemáticas aplicadas o campos relacionados a IT. Dado que el trabajo requiere un alto nivel de conocimientos técnicos, puede que un bootcamp o una certificación no sean suficientes para los futuros ingenieros de datos.

Necesitarás conocimientos de programación en diversos lenguajes, como Python y Java, así como conocimientos de arquitectura de bases de datos SQL. Si ya tienes experiencia en IT o en campos relacionados como matemática o analítica, un bootcamp o una certificación podrían ayudarte a diseñar un CV para obtener un trabajo remoto de ingeniería de datos.

Si no tienes experiencia en tecnología o informática, puede que tengas que inscribirte en un programa más intensivo para poder demostrar tus conocimientos en la materia. Es posible que tengas que tener un título universitario. Si tienes una licenciatura pero no es en un campo relevante, sigue investigando los másters en análisis e ingeniería de datos.

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1. Hadoop y Spark

La librería de software Apache Hadoop es un framework de trabajo que utiliza principios básicos de programación para permitir el procesamiento distribuido de volúmenes masivos de datos en clusters de máquinas. Está construido para expandirse desde un único servidor hasta miles de dispositivos, cada uno con sus capacidades de computación y almacenamiento. Python, Scala, Java y R son algunos de los lenguajes de programación que admite el framework. Aunque Hadoop es la herramienta más potente para los grandes volúmenes de datos, tiene varias limitaciones, como la lentitud de procesamiento y un alto nivel de codificación. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos que permite el procesamiento de flujos y que implica la entrada y salida continua de datos. Es similar a Hadoop ya que realiza muchas de las mismas actividades.

2. C++

Cuando no se tiene un algoritmo predeterminado, C++ es un lenguaje de programación muy básico pero potente para calcular rápidamente conjuntos de datos masivos. Es el único lenguaje de programación que puede manejar más de 1GB de datos en solo un segundo. También puede volver a entrenar los datos y utilizar el análisis predictivo en tiempo real, manteniendo la consistencia del sistema de registro.

3. Almacen de datos

Un almacén de datos es una base de datos relacional para consultar y analizar datos. Su objetivo es brindar una imagen a largo plazo de los datos a través del tiempo. Una base de datos, en cambio, actualiza continuamente los datos en tiempo real. Los sistemas de almacenamiento de datos más populares, como Amazon Web Services y Amazon Redshift, deben ser reconocidos por los ingenieros de datos. AWS es un requisito previo en casi todos los requisitos de trabajo de los ingenieros de datos.

4. Azure

Azure es una plataforma en la nube de Microsoft que permite a los ingenieros de datos crear soluciones de análisis de datos a gran escala. Con una solución de analítica empaquetada fácil de implementar, simplifica la implementación y el soporte de servidores y aplicaciones. El paquete incluye servicios preconstruidos para todo, desde el almacenamiento de datos hasta el potente machine learning. Azure es tan popular que algunos ingenieros de datos se especializan en él.

5. SQL Y NoSQL

El lenguaje de programación SQL es el estándar de la industria para crear y mantener sistemas de bases de datos relacionales (tablas que constan de filas y columnas). Las bases de datos NoSQL no tabulares existen en varias formas y tamaños, dependiendo de sus modelos de datos, como un gráfico o un texto. Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) son una aplicación de software que ofrece una interfaz a las bases de datos para el almacenamiento y la recuperación de información, que son conocimientos necesarios para los ingenieros de datos.

6. Machine Learning

Los científicos de datos utilizan algoritmos de machine learning, a menudo conocidos como modelos, para crear predicciones basadas en datos actuales y pasados. Los ingenieros de datos requieren simplemente una comprensión básica del machine learning para comprender mejor las necesidades de los científicos de datos (y, por extensión, las necesidades de la empresa), implementar modelos y construir tuberías de datos más precisas.

7. API de datos

Una API es una interfaz de acceso a datos para aplicaciones de software. Permite que dos aplicaciones o dispositivos interactúen entre sí para completar un determinado trabajo. Las aplicaciones web, por ejemplo, emplean la API para interactuar entre el front-end orientado al usuario y la funcionalidad y los datos del back-end. Una API permite que una aplicación lea una base de datos, obtenga información de las tablas pertinentes de la base de datos, procese la solicitud y entregue una respuesta basada en HTTP a la plantilla web, que luego se muestra en el navegador web. Para que los científicos de datos y los analistas de inteligencia empresarial puedan consultar los datos, los ingenieros de datos proporcionan API en las bases de datos.

8. Extraer, transferir, cargar (ETL)

ETL (Extract, Transfer, Load) es el proceso de extraer datos de una fuente, convertirlos en un formato que pueda ser analizado y guardarlos en un almacén de datos. El procesamiento por lotes se utiliza en este procedimiento para ayudar a los usuarios a analizar los datos relevantes para un reto empresarial concreto. El ETL recopila datos de diversas fuentes, aplica reglas de negocio a los datos y, a continuación, carga los datos transformados en una base de datos o en una plataforma de inteligencia empresarial, donde todos los miembros de la empresa pueden acceder a ellos y utilizarlos.

Convertirse en desarrollador es muy gratificante. Sin embargo, es necesario tener un gran conocimiento de los lenguajes de programación, y es recomendado practicar hasta conseguirlo. Además, tener una visión del producto también es fundamental para estar en sintonía con el equipo. Las buenas habilidades de comunicación ayudan a colaborar con los miembros del equipo y a priorizar el trabajo de acuerdo al plan a largo plazo.

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