Formarse como ingeniero de datos puede ser una excelente opción para aquellos que piensen estudiar un máster en Big Data y están interesados en el análisis de datos, las tecnologías avanzadas y los desafíos creativos o técnicos. Este perfil es un trabajo que reporta muchos beneficios como:
- Demanda laboral: El crecimiento exponencial de los datos generados por las empresas y organizaciones ha llevado a una gran demanda de profesionales especializados en manejar y analizar dichos datos. Como resultado, los ingenieros de datos están en alta demanda y pueden encontrar oportunidades laborales en diferentes sectores.
- Salarios competitivos: Debido a la alta demanda y la necesidad de habilidades técnicas especializadas, los ingenieros de datos suelen recibir salarios muy competitivos y beneficios laborales atractivos.
- Diversidad de sectores: Los ingenieros de datos pueden trabajar en una amplia variedad de sectores, incluyendo finanzas, tecnología, ciencia, salud y comercio, entre otros. Esto les permite elegir una carrera que se adapte a sus intereses y habilidades.
- Trabajo desafiante: Los ingenieros de datos tienen la oportunidad de trabajar en proyectos desafiantes y emocionantes que involucran grandes volúmenes de datos y tecnologías avanzadas. Esto les permite desarrollar habilidades técnicas y creativas para resolver problemas y mejorar procesos.
- Futuro prometedor: La cantidad de datos que se generan en todo el mundo está en constante aumento y se espera que siga creciendo en el futuro cercano. Como resultado, el futuro de la ingeniería de datos parece muy prometedor en términos de oportunidades laborales y desarrollo profesional.
Qué es un Ingeniero de Datos: descripción del puesto
Un ingeniero de datos es un profesional especializado en el manejo, procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Su trabajo consiste en diseñar, implementar y mantener sistemas de información que permitan a las empresas y organizaciones gestionar y utilizar eficientemente sus datos para la toma de decisiones.
Qué hacer un Ingeniero de Datos: Funciones
Entre las funciones más demandadas de un ingeniero de datos se encuentran:
- Diseño y mantenimiento de bases de datos: Los ingenieros de datos se encargan de diseñar y mantener bases de datos eficientes y seguras para almacenar y procesar grandes cantidades de información.
- Extracción, transformación y carga (ETL): Los ingenieros de datos utilizan herramientas y tecnologías ETL para integrar datos de diferentes fuentes y transformarlos en un formato adecuado para su análisis.
- Desarrollo de pipelines de datos: Los ingenieros de datos crean pipelines de datos automatizados que permiten la integración continua de datos en los sistemas de información.
- Análisis y visualización de datos: Los ingenieros de datos trabajan junto a analistas y científicos de datos para construir herramientas y sistemas que permitan el análisis y visualización de datos.
- Seguridad y privacidad de datos: Los ingenieros de datos implementan medidas de seguridad y privacidad para garantizar que los datos estén protegidos contra posibles amenazas y riesgos.
Skills de Ingeniero de Datos necesarias para optar al puesto
Algunas de las habilidades y conocimientos esenciales que se requieren para optar al puesto de Data Engineer:
- Programación y Scripting: Conocimiento sólido en lenguajes de programación como Python, Java, Scala, o R. Experiencia en scripting para automatización de tareas.
- Sistemas de Bases de Datos: Comprensión profunda de bases de datos SQL y NoSQL, como MySQL, PostgreSQL, MongoDB y Cassandra. Habilidad para modelar, diseñar y consultar bases de datos.
- Procesamiento de Grandes Volúmenes de Datos: Experiencia con tecnologías de Big Data como Hadoop, Spark, Kafka y Flink. Capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y por lotes.
- Almacenamiento de Datos: Conocimiento sobre soluciones de almacenamiento de datos, incluidos almacenes de datos tradicionales, lagos de datos y plataformas de almacenamiento en la nube como AWS S3, Azure Blob Storage o Google Cloud Storage.
- ETL (Extract, Transform, Load): Experiencia en el diseño e implementación de procesos ETL para la integración de datos, limpieza, transformación y carga en sistemas de almacenamiento de datos.
- Infraestructura de Datos en la Nube: Familiaridad con servicios de computación en la nube como AWS, Azure o Google Cloud Platform. Habilidad para implementar, configurar y administrar infraestructuras de datos en la nube.
- Orquestación de Datos: Conocimiento en herramientas de orquestación como Apache Airflow, Luigi o Prefect para automatizar flujos de trabajo de datos y garantizar la ejecución eficiente de procesos de datos.
- Seguridad de Datos: Comprensión de los principios de seguridad de datos, incluidas las mejores prácticas para la gestión de permisos, cifrado de datos y cumplimiento de normativas.
- Visualización de Datos y Reporting: Habilidad para desarrollar dashboards y reportes utilizando herramientas como Tableau, Power BI o Dash by Plotly.
- Ingeniería de Software: Buenas prácticas de ingeniería de software, incluyendo control de versiones (por ejemplo, Git), pruebas unitarias y de integración, y desarrollo de software colaborativo.
- Comunicación y Colaboración: Habilidades de comunicación para colaborar efectivamente con equipos de datos, desarrolladores, analistas de negocio y partes interesadas.
- Aprendizaje Automático: Conocimientos básicos de algoritmos de Machine Learning y su implementación para mejorar la toma de decisiones basada en datos.
Estas habilidades y conocimientos son fundamentales para un Data Engineer y pueden variar ligeramente dependiendo de la industria y las necesidades específicas de la empresa.
Big Data Engineer: la especialización más demandada
Un Big Data Engineer es un profesional especializado en el diseño, implementación, manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden ser procesados utilizando técnicas y herramientas tradicionales de base de datos debido a su tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento.
Estos ingenieros desarrollan, mantienen, prueban y evalúan sistemas de big data dentro de las organizaciones, asegurándose de que la arquitectura de datos esté diseñada para soportar las necesidades de análisis de datos de la empresa.
Los Big Data Engineers se especializan en datos que son demasiado grandes o complejos para ser manejados por bases de datos tradicionales. Los Ingenieros de Datos tradicionales, por otro lado, suelen trabajar con sistemas de datos más pequeños y estructurados.
Mientras que ambos tipos de ingenieros utilizan herramientas de ETL y bases de datos, los Big Data Engineers tienden a utilizar tecnologías específicas diseñadas para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, como Hadoop y Spark, mientras que los Ingenieros de Datos pueden centrarse más en tecnologías SQL y sistemas de bases de datos tradicionales.
Los Big Data Engineers a menudo trabajan con datos no estructurados o semiestructurados (como textos, imágenes, y logs), requiriendo técnicas avanzadas para el procesamiento y análisis. Los Ingenieros de Datos tradicionales generalmente manejan datos más estructurados y menos complejos.
Para finalizar, queda indicar que los Big Data Engineers diseñan sistemas para operar en una escala mucho mayor, necesitando considerar la distribución de datos y el procesamiento paralelo, mientras que los Ingenieros de Datos pueden trabajar en sistemas que operan a una escala más manejable y menos distribuida.
Machine Learning Engineer vs Data Engineer ¿en qué se diferencian?
Los Machine Learning Engineers y los Data Engineers juegan roles críticos en el ámbito de la ciencia de datos y la analítica, pero sus enfoques y responsabilidades se distinguen claramente por la naturaleza de su trabajo.
Por un lado, los Machine Learning Engineers están inmersos en el mundo del aprendizaje automático. Su principal tarea es desarrollar modelos predictivos y sistemas que aprendan de los datos. Estos profesionales dedican su tiempo a entender profundamente los algoritmos de aprendizaje, ajustar los modelos para mejorar su precisión y validar su rendimiento para asegurar que las predicciones sean confiables. Ellos trabajan estrechamente con los datos, pero con un enfoque específico: cómo pueden ser utilizados para enseñar a las máquinas a aprender y tomar decisiones. Una vez que los modelos están listos, estos ingenieros se enfrentan al desafío de integrarlos en sistemas existentes, asegurándose de que funcionen de manera eficiente y escalable en un entorno de producción.
En contraste, los Data Engineers operan en la infraestructura que sostiene los datos mismos. Son los arquitectos y constructores de los sistemas de procesamiento de datos, centrando su atención en la recopilación, almacenamiento y organización de grandes volúmenes de información. Su trabajo es menos acerca de los datos en sí y más sobre cómo prepararlos y hacerlos accesibles para el análisis, la toma de decisiones y, por supuesto, para el entrenamiento de modelos de machine learning. Los Data Engineers son responsables de diseñar y mantener pipelines de datos, que son críticos para transformar y transportar datos a través de sistemas, así como para asegurar que los datos estén listos y disponibles cuando sean necesarios, todo mientras mantienen la eficiencia y la seguridad de estos sistemas.
Mientras que los Machine Learning Engineers están más alineados con el final del proceso de datos, donde los modelos se convierten en herramientas de predicción y toma de decisiones, los Data Engineers se encuentran en el principio, asegurando que los cimientos sobre los que se construyen esos modelos sean sólidos y fiables. Los primeros utilizan herramientas y bibliotecas específicas de machine learning como TensorFlow o PyTorch, centradas en el análisis y la inferencia; los segundos, en cambio, se inclinan hacia tecnologías relacionadas con la gestión de bases de datos y el procesamiento de datos a gran escala, como Hadoop, Spark o herramientas de ETL.
En resumen, aunque ambos roles trabajan de cerca y pueden compartir algunas habilidades y herramientas, sus objetivos y desafíos diarios difieren significativamente, reflejando la diversidad y la riqueza del campo de la ciencia de datos. Los Machine Learning Engineers se enfocan en cómo los datos pueden ser utilizados para enseñar a las máquinas, mientras que los Data Engineers se aseguran de que los datos estén en el lugar correcto, en el formato correcto, y sean accesibles para quien los necesite.
Sueldo de un Ingeniero de Datos
En cuanto al sueldo de un ingeniero de datos, puede variar según la experiencia, la ubicación geográfica y la empresa. En Estados Unidos, el salario promedio de un ingeniero de datos es de alrededor de $100,000 dólares anuales. En otros países, como España, el salario puede oscilar entre los 30,000 y los 60,000 euros anuales según Glassdoor.
En general, el perfil de ingeniero de datos es muy demandado en la actualidad debido al aumento exponencial de datos que generan las empresas y la necesidad de gestionarlos de manera eficiente.
¿Dónde formarte para trabajar como Ingeniero de Datos?
MIOTI Business School es una escuela de negocios especializada en formación en tecnología y análisis de datos. La escuela cuenta con una amplia variedad de programas de formación, incluyendo programas de posgrado, que te prepararán en el uso de tecnologías digitales y la gran cantidad de información que se genera en línea.
El mundo actual está impulsado por datos, y la capacidad de analizar y comprender los datos se ha convertido en una habilidad altamente valorada en una variedad de campos, desde la investigación científica y la gestión empresarial hasta la política y la sociedad en general.
Al formarte en datos, adquieres habilidades para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, lo que permite tomar decisiones informadas y basadas en hechos en diferentes ámbitos.
Además, la formación en datos de MIOTI también puede ser útil para desarrollar habilidades en programación y en el uso de herramientas de software específicas para el análisis de datos.
En resumen, la formación en datos que ofrece MIOTI es importante porque proporciona las habilidades necesarias para aprovechar la gran cantidad de información disponible en la actualidad y tomar decisiones informadas basadas en hechos y datos, lo que puede ser beneficioso en una amplia variedad de campos y disciplinas.
