Cómo desarrollar sus habilidades de ingeniería de datos y convertirse en un profesional

Publicado: 2022-10-20

El rol de ingeniero de datos está ganando cada vez más tracción dentro del ecosistema de ciencia de datos. El Informe de trabajo tecnológico 2020 de DICE reveló que el ingeniero de datos fue la carrera tecnológica de más rápido crecimiento. Además, el trabajo ocupó el puesto 15 entre los trabajos emergentes más destacados en el Informe de trabajos emergentes de LinkedIn de 2020, con un aumento en la contratación del 35% desde 2015.

¿Has considerado convertirte en ingeniero de datos? Estamos aquí para ayudar. Nuestro objetivo en este blog es explicar lo que hace un ingeniero de datos y por qué es una gran carrera hoy en día. Además, discutiremos las habilidades y calificaciones que normalmente se requieren de los ingenieros de datos.

Ingeniería de datos — 101

Los ingenieros de datos de una organización sientan las bases para adquirir, almacenar, transformar y administrar datos. Sus responsabilidades incluyen diseñar, crear y mantener arquitecturas de bases de datos y sistemas de procesamiento de datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático, análisis, visualización y procesamiento de datos continuo, transparente, seguro y efectivo.

En otras palabras, el papel de los ingenieros de datos en la ciencia de datos es cerrar la brecha entre los puestos tradicionales de ciencia de datos y los desarrolladores de software y aplicaciones.

Los flujos de trabajo de ciencia de datos tradicionales comienzan con la recopilación y el almacenamiento de datos, que es responsabilidad de los ingenieros de datos. Otros especialistas en ciencia de datos, como analistas de datos y científicos, pueden usar grandes volúmenes de datos recopilados de muchas fuentes.

Por un lado, esto requiere crear y mantener infraestructuras de datos escalables que sean altamente disponibles, eficientes y capaces de integrar nuevas tecnologías. Un ingeniero de datos también debe monitorear el estado y el movimiento de datos a través de estos sistemas.

Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de datos profesional

Para abordar sus tareas altamente complejas, los ingenieros de datos necesitan una amplia gama de habilidades técnicas. No es fácil compilar una lista completa de habilidades y conocimientos necesarios para tener éxito en un rol de ingeniería de datos, ya que el ecosistema de la ciencia de datos evoluciona constantemente.

Por lo tanto, los ingenieros de datos deben aprender constantemente para estar al tanto de los avances tecnológicos. Dicho esto, aquí hay algunas habilidades de las que se beneficiaría cualquier ingeniero de datos.

Gestión de base de datos

Los ingenieros de datos pasan una parte importante de su día recopilando, almacenando, transfiriendo, limpiando o consultando bases de datos. Por lo tanto, una buena comprensión de la gestión de bases de datos es esencial para los ingenieros de datos.

Para lograr esto, debe tener fluidez en SQL (lenguaje de consulta estructurado), el idioma principal para interactuar con las bases de datos, y debe tener experiencia en MySQL, SQL Server y PostgreSQL, que se encuentran entre los dialectos de SQL más populares.

Además de las bases de datos relacionales, los ingenieros de datos deben conocer las bases de datos NoSQL ("No solo SQL"), que se están adoptando rápidamente para Big Data y aplicaciones en tiempo real. Por lo tanto, se recomienda a los ingenieros de datos que al menos comprendan los diferentes tipos de bases de datos NoSQL y sus casos de uso.

Programación

Al igual que otros roles de ciencia de datos, los ingenieros de datos deben ser competentes en codificación. Los ingenieros de datos pueden realizar una amplia gama de tareas utilizando diferentes lenguajes de programación además de SQL. Python es sin duda uno de los mejores lenguajes de programación para la ingeniería de datos.

Realizar trabajos de ETL y escribir canalizaciones de datos es fácil con Python, una lingua franca en ciencia de datos. Además de su excelente integración con las herramientas de ingeniería de datos, Python permite un fácil acceso a los marcos Apache Airflow y Spark.

Java Virtual Machine es una plataforma popular para ejecutar estos marcos de código abierto, por lo que Scala y Java son otros lenguajes de programación que le gustaría aprender.

Dominio de los Sistemas Distribuidos

La ciencia de datos se ha basado cada vez más en marcos de computación distribuida en los últimos años. Estos entornos informáticos utilizan varias computadoras (también llamadas clústeres) en una red para distribuir varios componentes.

Un sistema distribuido funciona dividiendo la carga de trabajo en el clúster y coordinando los esfuerzos para realizar el trabajo de la manera más rápida y eficiente posible. Algunas de las aplicaciones de Big Data más impresionantes se basan en marcos informáticos distribuidos, como Apache Hadoop y Apache Spark.

Cualquiera que aspire a trabajar en ingeniería de datos debe estar familiarizado con uno de estos marcos. Si desea obtener más información sobre las empresas de ingeniería de datos, consulte esta lista de empresas.

Familiaridad con la computación en la nube

La ciencia de datos se centra cada vez más en la computación en la nube. Ha habido un cambio rápido hacia las soluciones basadas en la nube a medida que crece la demanda de las mismas. Hoy en día, una de las principales responsabilidades de un ingeniero de datos es conectar los sistemas comerciales de una empresa a la nube.

En el mundo actual basado en la nube, todo, desde la cadena de suministro de datos hasta el procesamiento de datos, se puede hacer dentro de la nube, con servicios como Google Cloud, Azure y Amazon Web Services (AWS).

Para ser un ingeniero de datos eficaz, es necesario comprender los servicios en la nube, sus ventajas y desventajas, y cómo se pueden aplicar a los proyectos de Big Data. La mayoría de las personas están familiarizadas con AWS y Azure porque son las plataformas más utilizadas.

Uso de tecnologías ETL para crear canalizaciones de datos

La creación de canalizaciones de datos con tecnologías ETL y marcos de orquestación es una de las funciones principales de los ingenieros de datos. Aunque se pueden enumerar muchas tecnologías en esta sección, el ingeniero de datos debe estar familiarizado al menos con dos de las más conocidas: Apache NiFi y Airflow.

El marco Airflow permite a los ingenieros de datos planificar, generar y rastrear canalizaciones de datos. Es efectivamente una herramienta de orquestación. Cuando se trata de un proceso ETL básico y repetible para big data, NiFi es la solución perfecta.

Procesamiento de flujo de datos en tiempo real

Las aplicaciones de ciencia de datos que utilizan datos en tiempo real se encuentran entre las más innovadoras. En consecuencia, los candidatos familiarizados con los marcos de procesamiento de flujo tienen una gran demanda. Las herramientas de procesamiento de transmisión como Kafka Streams, Flink o Spark Streaming son excelentes opciones para los ingenieros de datos interesados en avanzar en sus carreras.

Conocimiento de scripts y comandos de shell

La mayoría de las tareas y rutinas en la nube y otros marcos y herramientas de Big Data se ejecutan con comandos y scripts de shell. Los ingenieros de datos deben sentirse cómodos usando la terminal para navegar por el sistema, ejecutar comandos y editar archivos.

Habilidades blandas

Por último, los ingenieros de datos deben poseer habilidades de comunicación para trabajar más allá de los límites departamentales y comprender las necesidades de los líderes empresariales, analistas de datos y científicos de datos. Puede ser necesario que los ingenieros de datos desarrollen tableros, informes y otras imágenes para comunicarse con las partes interesadas en sus organizaciones particulares.

Conclusión

Los aspirantes a profesionales de datos pueden elegir entre muchas carreras emocionantes en ciencia de datos, incluida la ingeniería de datos. Si está decidido a convertirse en ingeniero de datos pero no está seguro de por dónde empezar, esperamos que este artículo le haya dado una idea sobre el conocimiento práctico específico que necesita para tener éxito.