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:

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Las bases de datos son almacenes que nos permiten guardar grandes cantidades de información de forma organizada. Suelen contener datos relacionados con diversas temáticas y categorizados, aunque comparten entre sí algún tipo de vínculo. La mayoría de las bases de datos están en formato digital y ofrecen un gran abanico de soluciones al almacenamiento de datos.

Existe software denominado SGBD (Database Management System – DBMS en inglés), que permiten el almacenamiento y recuperación de datos de forma rápida y estructurada. En este artículo veremos la tipología de las bases de datos de menor a mayor grado de complejidad.

Bases de datos relacionales

Es el modelo más utilizado para representar problemas y para administrar datos de forma dinámica. Se basa en el uso de “relaciones”. Se compone principalmente de tablas que están formadas por registros y campos (Comparando con Excel, serían hojas formadas por filas y columnas). Las tablas se relacionan entre sí por los campos comunes (productos, servicios, etc.). La información puede ser recuperada mediante “consultas” que permiten administrar con gran flexibilidad la información.

Lo más habitual es que estas consultas se construyan mediante un lenguaje SQL, Structured Query Language (Lenguaje Estructurado de Consultas), un estándar implementado por los principales sistemas de gestión de base de datos. Para su diseño, estas bases de datos experimentan un proceso denominado “normalización de una base de datos”, que garantiza la coherencia entre los datos.

Bases de datos multidimensionales

Funcionan mediante cubos OLAP (On Line Analytical Processing), están pensadas para el desarrollo de aplicaciones muy concretas. Organizan su análisis de datos mediante dimensiones. No poseen demasiadas diferencias con las anteriores, salvo en un nivel conceptual. En la base de datos multidimensionale los atributos de una tabla pueden ser de dos clases. Pueden representar dimensiones de una tabla o métricas de consulta. Su destino suele ser el área de Business Intelligence de las empresas y su uso para la creación de cuadros de mando.

Bases de datos documentales

Permiten la realización de búsquedas más potentes y la indexación a texto completo, lo que las capacita para almacenar grandes cantidades de información de antecedentes históricos.

Bases de datos jerárquicas

La organización de los datos se realiza en forma de árbol invertido, en la que un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo sin ascendencia se denomina raíz, mientras que los nodos sin descendencia son conocidos como hojas. Este tipo de base de datos es muy utilizado en aplicaciones que trabajan con una gran cantidad de información y datos muy compartidos, pues permiten crear estructuras estables de enorme rendimiento. Sin embargo, su incapacidad para representar correctamente la redundancia de datos limita su efectividad.

Bases de datos deductivas

Las bases de datos deductivas permiten, como su nombre indica, inferir deducciones. Se construyen almacenando reglas y hechos. También se denominan bases de datos lógicas, pues basan su funcionamiento en la lógica matemática. Las bases de datos deductivas satisfacen las limitaciones de la base de datos relacional, al poder responder a consultas recursivas y deducir relaciones indirectas entre los datos almacenados.

Bases de datos orientadas a objetos

La orientación a objetos ofrece buena flexibilidad para manejar requisitos y no está limitada por el tipo de dato ni los lenguajes de consulta de los sistemas de gestión de bases de datos tradicionales. Proporcionan al diseñador la capacidad de especificar tanto la estructura de objetos complejos como las operaciones que se pueden ejercer sobre dichos objetos. Los usuarios pueden definir operaciones como parte de la definición de las bases de datos. Las operaciones (funciones) se especifican en dos partes. La signatura o interfaz de cada operación consta de su nombre más los tipos de datos de su argumento o parámetro. El método o implementación de la operación es especificado de forma separada, pudiéndose modificar sin afectar a la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden invocar dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, dando igual la manera concreta de su implementación, lo que se resume en la independencia entre los programas y las operaciones.

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