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¿Qué es un ingeniero de datos?

¿Qué hace un ingeniero de datos en su día a día?

¿Qué se necesita para trabajar como ingeniero de datos?

La profesión de ingeniero de datos es una de las especializaciones que van ganando enteros en el ecosistema del Big Data. El Emerging Jobs Report de 2020 de LinkedIn la coloca entre las 15 ocupaciones emergentes más destacadas de los últimos cinco años, compartiendo protagonismo con puestos tan sugerentes como experto en Inteligencia Artificial, científico de datos o Site Reliability Engineer. En este listado, los ingenieros de datos se sitúan en la octava posición, con la constatación por parte de LinkedIn de que su contratación ha crecido un 35% entre 2015 y 2019.

Y tú, ¿te sentirías cómodo trabajando como data engineer? ¿Se trata de una vía laboral que te gustaría explorar? Mira lo que hacen estos profesionales del Big Data y, si encaja con tu personalidad y tus objetivos, quédate con nosotros. ¡En datahack te ayudaremos a avanzar en tu carrera!

¿Qué es un ingeniero de datos?

El ingeniero de datos es el profesional encargado de sentar las bases para la adquisición, el almacenamiento, la transformación y la gestión de los datos en una organización. Este especialista asume la configuración de la infraestructura tecnológica necesaria para que el gran volumen de datos no estructurados recogidos se convierta en materia prima accesible para otros especialistas en Big Data, como los data analysts y los científicos de datos.

Los data engineers trabajan diseñando, creando y manteniendo la arquitectura de las bases de datos y de los sistemas de procesamiento, de manera que la posterior labor de explotación, análisis e interpretación de la información pueda llevarse a cabo sin incidencias, de manera ininterrumpida, segura y eficaz.

Si quieres profundizar en las tareas que hace un ingeniero de datos y convertirte en uno de ellos, ¡en datahack tenemos la mejor opción! Con nuestro Master en Data Science y Big Data aprenderás todo lo que necesitas para dar un paso al mundo de los datos.

¿Qué hace un ingeniero de datos en su día a día?

El día a día del ingeniero de datos transcurre, fundamentalmente, entre procesos ETL (Extract, Transform, Load), es decir, desarrollando tareas de extracción, transformación y carga de datos, moviéndolos entre diferentes entornos y depurándolos para que lleguen normalizados y estructurados a las manos de analistas y data scientists. El papel del data engineer es, en este caso, comparable al de un fontanero, ya que se centra en implementar y mantener en buen estado la red de pipelines (tuberías) por la que los datos (a semejanza del agua) correrán para alimentar el funcionamiento de toda la organización.

¿Qué se necesita para trabajar como ingeniero de datos?

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Árbol de decisión

Redes neuronales

Clustering

Extracción de reglas de asociación

Redes bayesianas

Regresión

Modelado estadístico

La minería de datos se define como una serie de técnicas encaminadas a identificar patrones implícitos dentro de grandes conjuntos de datos, con el fin de entender sus mecanismos de comportamiento, su interrelación y su potencial evolución futura. El data mining es una tecnología exploratoria clave en los proyectos de Big Data, y se puede poner en funcionamiento tanto para resolver preguntas específicas como para la extracción de información de manera general, buscando tendencias y anomalías en la muestra.

Hace poco abordábamos en el Blog de datahack algunas de las metodologías de data mining más conocidas para el análisis en Big Data, como KDD, SEMMA y CRISP-DM. Hoy iremos un paso más allá y nos centraremos en las 7 técnicas de minería de datos más utilizadas en el mundo del Big Data. Aquí tienes nuestra selección:

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KDD (Knowledge Discovery in Databases)

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Assess)

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)

Herramientas de análisis

El análisis en Big Data se define como un proceso que comprende la recolección, la depuración, el tratamiento, el modelado y el estudio de los datos con el fin de obtener conclusiones útiles que cristalicen en forma de conocimiento y que guíen la toma de decisiones en las organizaciones.

Para el desarrollo de este proceso de análisis en Big Data, utilizamos metodologías iterativas de minería de datos como KDD, SEMMA o CRISP-DM, que constan de varias fases de manejo de los datos claramente secuenciadas y que emplean técnicas de analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva o prescriptiva. Veamos en qué consiste cada una de ellas.

Métodos de minería de datos para el análisis en Big Data

KDD (Knowledge Discovery in Databases)

KDD (Knowledge Discovery in Databases) es una metodología de minería de datos para el análisis en Big Data que busca identificar patrones implícitos en los grandes volúmenes de datos y convertirlos en conocimiento, filtrando y descartando aquellos hallazgos que no resulten de utilidad para los objetivos fijados. Por eso, antes de iniciar un proceso KDD, es imprescindible determinar qué queremos conseguir con él. Una vez establecido esto, se aplica el método KDD con los siguientes pasos:

1. Selección: de las muestras de datos y de las variables que se van a estudiar.
2. Preprocesamiento: se lleva a cabo una homogeneización de los registros, limpiando y normalizando para que no haya problemas con el procesamiento por parte de las herramientas de Big Data.
3. Transformación: se aplican técnicas de reducción de la dimensionalidad y de eliminación de las variables irrelevantes para reducir la complejidad de la muestra.
4. Minería de datos: se establece qué algoritmos y técnicas de data mining usar y se ponen en juego para descubrir y mapear las relaciones entre los datos.
5. Interpretación: finalmente, se traduce la información descubierta en dashboards y visualizaciones comprensibles para los actores encargados de evaluar el conocimiento adquirido y decidir qué hacer con él.

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Assess)

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model and Assess) es una metodología de data mining para el análisis en Big Data desarrollada por el SAS Institute. Va en consonancia con el sistema de trabajo de SAS Enterprise Miner, su software de minería de datos, y prevé cinco etapas:

1. Muestreo: se debe escoger un conjunto de datos representativo, con un tamaño adecuado para obtener conclusiones relevantes y generalizables.
2. Exploración: para atisbar las coincidencias y las tendencias más marcadas, que nos guíen en los siguientes pasos.
3. Modificación: mediante una labor de agrupación, limpieza y recorte de variables, o de creación de otras nuevas, que facilite las tareas posteriores.
4. Modelado: con técnicas de minería de datos como las redes neuronales, los árboles de decisión u otras herramientas estadísticas.
5. Evaluación: con tests que verifiquen la validez del modelo desarrollado, probando su fiabilidad en otras muestras.

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)

CRISP-DM supone un avance con respecto a KDD y SEMMA en el campo de los procesos de minería de datos para el análisis en Big Data, en el sentido de que anticipa la repercusión de los hallazgos obtenidos en el negocio. Las tareas de analítica se asumen como un proyecto que se documenta exhaustivamente para que todos los equipos de una organización puedan continuar trabajando a partir de él.

CRISP-DM se estructura en seis fases:

1. Comprensión del negocio: asunción de sus necesidades y objetivos y selección de los que van a motivar el análisis en Big Data.
2. Comprensión de los datos: primera aproximación a los datos para realizar agrupaciones, identificar patrones notorios y lanzar hipótesis preliminares.
3. Preparación de los datos: incluyendo selección de muestras, limpieza, normalización y transformación.
4. Modelado: con técnicas de analítica y data mining acordes al tipo de pregunta o preguntas a las que se pretende responder (qué ha ocurrido, por qué, qué sucederá a continuación o cómo deberíamos actuar ahora).
5. Evaluación: para, de nuevo, vigilar el nivel de fiabilidad de los resultados obtenidos y cerciorarnos de que el modelo toma en consideración todas las circunstancias del negocio.
6. Despliegue: generación del informe o entregable final o implantación en un entorno de producción.

Herramientas de análisis en Big Data

Los analistas de Big Data acometen estos procesos con la ayuda de una serie de herramientas tecnológicas que automatizan las tareas menos creativas de la explotación de datos. En datahack impartimos cursos específicos para aprender a manejar algunas de ellas, como:

• Python, el lenguaje de programación más extendido en el mundo del Big Data.
• Apache Spark, un ecosistema de soluciones de procesamiento para grandes volúmenes de datos.
• R, lenguaje básico en la programación estadística.

Durante la pasada semana se celebró en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI) Informática de la Universidad Politécnica de Madrid el evento Try It 2016, donde las empresas más punteras y otras organizaciones presentaron a los estudiantes las tecnologías más novedosas, con especial atención al Big Data. Allí estuvo datahack el pasado jueves 17 a las 13:20 horas contando a la audiencia la funcionalidad del Big Data, la evolución de Hadoop y las ventajas del Machine Learning, cuyo contenido desconocían muchos de los futuros ingenieros informáticos.

Ante una audiencia de más de 100 personas, Lourdes Hernández comenzó su charla presentando a datahack y explicando los puntos de nuestro programa 100% práctico e intensivo, centrado en la formación técnica a través del conocimiento de R, Hadoop, Spark, Python, SQL, NoSQL, algoritmos avanzados, etc. Según McKinsey, en 2018 harán falta 200.000 científicos de datos en todo el mundo, de los que unos 20.000 serán solicitados en España.

Entrando en materia, repasamos las 5 uves del Big Data, para después pasar a ver la evolución de Hadoop, no desde la invención del ábaco, pero sí desde que en 2002 Doug Cutting y Mike Cafarella comenzaron a trabajar en Nutch hasta que en 2009 Cutting pasa a formar parte de Cloudera. ¿Qué es Hadoop? Hadoop es un sistema para el almacenaje y el procesamiento de datos a gran escala, gracias al almacenamiento de datos en HDFS y al procesamiento mediante MapReduce.

La comunicación entre nodos en Hadoop es mínima, además de usar múltiples discos en paralelo, pudiendo procesar fácilmente 3 TB de datos en 15 segundos. Además, su lenguaje de programación suele estar escrito en Java, dando la posibilidad de escribir MapReduce casi en cualquier lenguaje, sin necesitar código de red ni sincronización.

Sin embargo, y esto es importante, Hadoop no es solo Hadoop, sino que forma todo un ecosistema formado por múltiples aplicaciones relacionadas con el Big Data: Flume, Sqoop, Oozie, Pig, Mahout, R Connectors, YARN, Hive, Hbase… Hadoop permite realizar minería de datos, proceso mediante el cual se puede obtener información nueva a partir de textos ya existentes (un 80% de la información existente es textual). Permite recuperar y extraer información, y establecer relaciones entre ellas, incluso en textos no estructurados como PDF o Word.

Se puede desde medir el prestigio de una persona hasta explorar cómo se ha extendido un rumor, o incluso identificar amenazas mediante la detección de patrones, analizar drogas y sus efectos secundarios y resolver problemas basados en relaciones.

Por último, vimos varios casos en los que Hadoop podía ayudar a las empresas, tales como como la identificación de la verdadera razón de una pérdida continua de clientes o la correcta programación de un motor de recomendación que sugiera automáticamente a los clientes la compra de unos productos determinados.

La audiencia salió satisfecha del salón de actos del Bloque Uno de la Facultad y nosotros nos llevamos con nosotros el entusiasmo de una generación de estudiantes que está siendo enormemente demandada en el ámbito laboral.

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