Principales responsabilidades del ingeniero de datos

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Los roles de ingeniero de datos han ganado mucha popularidad en los últimos años. Varios estudios demuestran que el número de ofertas de empleo en ingeniería de datos ha aumentado un 50% a lo largo del año. Además, también se está convirtiendo en uno de los trabajos mejor pagados según Glassdoor. Como sabemos, cuanta más información tenemos, más podemos hacer con ella. Y la ciencia de los datos nos proporciona métodos para hacer uso de estos datos. Pero, comprender e interpretar los datos es sólo la etapa final de un largo viaje, cuando la información pasa de su formato bruto a los tableros analíticos visuales. Procesar los datos de forma sistemática requiere un ecosistema dedicado en el que los datos se obtienen, se almacenan, se procesan y se consultan. Así que, junto con los científicos de datos que crean algoritmos, están los ingenieros de datos y el artículo de hoy trata de ellos.  Como se trata de un papel relativamente nuevo, en este artículo explicaremos qué es un ingeniero de datos, las responsabilidades clave de los ingenieros de datos y los conjuntos de habilidades. 

¿Quiénes son los ingenieros de datos? 

Mientras que la ciencia de datos y los científicos de datos, en particular, se ocupan de explorar los datos, encontrar ideas en ellos y crear algoritmos de aprendizaje automático, la ingeniería de datos se ocupa de hacer que estos algoritmos funcionen en una infraestructura de producción y de crear conductos de datos en general. 

Los ingenieros de datos se encargan de diseñar, mantener y optimizar la infraestructura de datos para la recogida, gestión, transformación y acceso a los mismos. El papel del ingeniero de datos ha evolucionado para manejar los aspectos de los datos centrales de la ingeniería de software y la ciencia de los datos; utilizan los principios de la ingeniería de software para desarrollar algoritmos que automatizan el proceso de flujo de datos. Los ingenieros de datos ayudan a las organizaciones a estructurar y acceder a sus datos con la velocidad y la escalabilidad que necesitan, y proporcionan la infraestructura que permite a los equipos ofrecer grandes conocimientos y análisis a partir de esos datos. 

Principales responsabilidades del ingeniero de datos 

  • Limpieza y manipulación de datos de fuentes primarias y secundarias en formatos que puedan ser fácilmente utilizados por los científicos de datos y otros consumidores de datos.
  • Desarrollo de herramientas de datos y API para el análisis de datos.
  • Despliegue y supervisión de algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos en entornos de producción.
  • Los ingenieros de datos se encargan de construir flujos de datos en tiempo real y pipelines de procesamiento de datos. 
  • Los ingenieros de datos suelen dominar al menos un lenguaje de programación para crear soluciones de software a los desafíos de los datos. Python está considerado como el lenguaje de programación más popular y utilizado en la comunidad de ingenieros de datos.
  • Los ingenieros de datos evalúan una amplia gama de requisitos y aplican las técnicas de bases de datos pertinentes para crear una arquitectura sólida.
  • Los ingenieros de datos aplican métodos para mejorar la fiabilidad y la calidad de los datos. 
  • Los ingenieros de datos construyen conductos de datos que se utilizan para transportar los datos desde una fuente de datos a un almacén de datos. 
  • Encontrar patrones ocultos a partir de los datos
  • Utilizar los datos para descubrir las tareas que se pueden automatizar

Competencias esenciales del ingeniero de datos 

Los ingenieros de datos trabajarían estrechamente con los científicos de datos dominando las siguientes habilidades:

  • SQL 
  • Data Warehousing
  • Arquitectura de datos
  • Lenguajes orientados a objetos, como Python, PySpark y Scala
  • Frameworks y librerías de Machine Learning
  • Expertise en análisis de datos
  • Conocimiento de herramientas de BI
  • Hadoop y Kafka
  • Ingestión, procesamiento y puesta en marcha de los datos 
  • Experiencia con herramientas de ingeniería de datos como Apache Beam, Spark, Kafka.
  • Experiencia orquestando procesos ETL utilizando sistemas como Apache Airflow, y gestionando bases de datos como SQL, Hive o MongoDB. 

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