Data Engineer
Descubre la carrera de Ingeniero de Datos, un experto en construir y mantener la infraestructura que permite el flujo, almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Descubre la carrera de Ingeniero de Datos, un experto en construir y mantener la infraestructura que permite el flujo, almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Un Ingeniero de Datos es un profesional especializado en el diseño, construcción y mantenimiento de la infraestructura necesaria para la adquisición, almacenamiento, procesamiento y transformación de grandes volúmenes de datos. Su trabajo es fundamental para que científicos de datos y analistas puedan acceder a información limpia y lista para su análisis, impulsando decisiones basadas en datos en la organización.
Diseño y Construcción de Pipelines de Datos:
Desarrollar, construir, probar y mantener arquitecturas de datos, como bases de datos a gran escala, sistemas de procesamiento de datos y sistemas de ETL (Extract, Transform, Load).
Optimización de Bases de Datos:
Gestionar y optimizar bases de datos relacionales y no relacionales, data warehouses y data lakes para asegurar el rendimiento y la escalabilidad.
Implementación de Soluciones Big Data:
Trabajar con tecnologías Big Data como Apache Spark, Hadoop o Kafka para procesar y analizar conjuntos de datos complejos.
Garantía de Calidad y Seguridad del Dato:
Implementar procesos para asegurar la calidad, consistencia y seguridad de los datos a lo largo de todo el pipeline.
Colaboración con Equipos de Datos:
Trabajar estrechamente con científicos de datos, analistas y otros ingenieros para entender sus necesidades y proporcionarles los datos de forma accesible.
Python es esencial para scripting y desarrollo de pipelines. SQL para bases de datos. Java o Scala para entornos Big Data como Spark.
Experiencia con PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra, y conceptos de data warehousing (Snowflake, BigQuery).
Conocimiento de servicios de datos en AWS (S3, Redshift, EMR), GCP (BigQuery, Dataflow) o Azure (Data Lake, Synapse Analytics).
Manejo de herramientas para mover y transformar datos, como Apache Airflow, dbt, o Apache NiFi.
Familiaridad con ecosistemas como Hadoop, Spark, Kafka para procesamiento de datos a escala.
Habilidad para diseñar esquemas de bases de datos y estructuras de datos eficientes.
Los Ingenieros de Datos son muy demandados y sus salarios son elevados. En España, un junior puede comenzar desde €30.000, mientras que un senior con experiencia en Big Data y Cloud puede alcanzar los €70.000-€90.000 o más. En mercados internacionales, especialmente en Estados Unidos, los salarios son considerablemente superiores.
Comienza por SQL. Aprende a diseñar esquemas, escribir consultas complejas y optimizar bases de datos relacionales. Luego explora NoSQL.
Python es el lenguaje estándar. Familiarízate con Pandas para manipulación de datos y librerías para interactuar con bases de datos.
Aprende cómo los datos se mueven, transforman y cargan. Puedes usar Apache Airflow para orquestar pipelines.
Familiarízate con los servicios de datos ofrecidos por AWS, Google Cloud o Azure. Por ejemplo, almacenamiento (S3, GCS) y data warehousing (Redshift, BigQuery).
Aunque no sea lo primero, tener una base en Hadoop, Spark o Kafka es crucial para trabajar con grandes volúmenes de datos.
El Ingeniero de Datos construye la infraestructura y los pipelines para que los datos estén disponibles y limpios. El Científico de Datos usa esos datos para construir modelos predictivos, realizar análisis y extraer insights.
SQL es absolutamente fundamental. Es el lenguaje universal para interactuar con la mayoría de las bases de datos relacionales y es una habilidad básica para cualquier rol relacionado con datos.
No directamente para el rol de Ingeniero de Datos. Aunque un buen entendimiento de la estadística y la matemática ayuda a comprender la naturaleza de los datos, el enfoque principal es la ingeniería de software aplicada a la infraestructura de datos.