¿Qué es y qué hace un ingeniero de datos?

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Por: admin
enero 14, 2021
admin
enero 14, 2021

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.

¿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.

1. Extracción

En la primera etapa del proceso ETL, el ingeniero de datos se encarga de sacar los registros de distintas localizaciones, así como de estudiar la incorporación de nuevas fuentes al flujo Big Data de la compañía. Estos datos se presentan en diferentes formatos, integrando variables muy diversas, y pasarán a un data lake, u otro tipo de repositorio donde esta información quedará almacenada en bruto, disponible para cualquier uso futuro.

2. Transformación

En un segundo paso, el data engineer coordina la limpieza de los datos, eliminando duplicados, corrigiendo errores y desechando el material inservible; y los elabora y clasifica para convertirlos en un conjunto homogéneo.

3. Carga

Finalmente, el ingeniero de datos lidera la carga de estos en su destino, ya sea este una base de datos ubicada en un servidor propio de la compañía o un data warehouse en la nube. Además de la correcta exportación, una de las preocupaciones recurrentes en esta etapa final es la vigilancia de la seguridad, puesto que el data engineer ha de garantizar que la información se guarda a salvo de ciberataques y de accesos no autorizados.

¿Qué se necesita para trabajar como ingeniero de datos?

Para trabajar como ingeniero de datos es preciso adquirir las destrezas técnicas que requiere un proceso ETL completo. La mayoría de las empresas piden a sus candidatos que sepan manejar bases de datos SQL y NoSQL, que estén familiarizados con servicios cloud (como Microsoft Azure o Amazon Web Services) y que se muevan con soltura dentro del ecosistema Hadoop (MapReduce, Hive, etc.).

También te ayudará tener conocimientos de:

  • Apache Spark, un software de código abierto que figura entre los más utilizados para el procesamiento masivo de datos.
  • Python, el lenguaje de programación más extendido en el ámbito del Big Data.

2021 arranca repleto de oportunidades. Si hace poco te explicábamos por qué es un buen momento para estudiar un Máster en Big Data & Analytics, hoy te avisamos de que se acerca otro tren que no deberías dejar escapar: el del Máster Experto en Arquitectura Big Data de datahack. Una formación imprescindible que te capacitará para trabajar como ingeniero de datos en tan solo 15 semanas. ¡Contacta con nosotros ahora y apúntate!

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