5 competencias esenciales en ingeniería de datos

El éxito de los proyectos de ciencia de datos depende en gran medida de los datos que se utilicen para ellos. Como dice el refrán, basura dentro, basura fuera. Garantizar que los datos se recopilan, se transforman adecuadamente y se ponen a disposición de los científicos de datos requiere conocimientos de ingeniería de datos. Puede obtener más información sobre cómo convertirse en ingeniero de datos en otro artículo.

En este artículo, repasaremos por qué la ingeniería de datos es una buena opción profesional en 2022, los cuatro grupos principales en los que se encuadran las funciones de ingeniero de datos y los requisitos típicos para conseguir un empleo. Si eres nuevo en la ingeniería de datos, te damos las 5 habilidades principales que necesitas aprender para iniciarte en este campo.

¿Por qué dedicarse a la ingeniería de datos?

Hace casi 10 años, la ciencia de datos fue declarada el trabajo más sexy del siglo XXI. Esto encendió una cerilla bajo un campo ya en auge, y los científicos de datos empezaron a explotar en el mercado laboral. Sin embargo, junto con la demanda de análisis y modelos predictivos, los grandes gigantes tecnológicos como Facebook y AirBnB reconocieron rápidamente la necesidad de contar con el personal y las herramientas adecuadas para recopilar, almacenar, gestionar y transformar sus datos de modo que, cuando llegaran a sus científicos de datos, estuvieran en un estado altamente accesible. Entra: el ingeniero de datos.

La ingeniería de datos ha experimentado un enorme crecimiento en los dos últimos años. De 2021 a 2022, la ingeniería de datos ha crecido un 100%, superando incluso a la del científico de datos (68%). También ocupa el cuarto lugar en volumen de ofertas de empleo en comparación con otras funciones tecnológicas. Esto demuestra la gran demanda de ingenieros de datos en el mercado laboral actual.

La realidad es que mientras los datos se utilicen en una empresa para impulsar la toma de decisiones o responder a preguntas empresariales, seguirá habiendo demanda de ingenieros de datos. Así que si está interesado en seguir una carrera en ingeniería de datos, nunca ha habido mejor momento. 

(Fuente de los datos: DICE, gráfico creado por el autor)

Funciones y responsabilidades del ingeniero de datos

La función del ingeniero de datos es muy variada y depende totalmente del tamaño de la empresa y de la tecnología e infraestructura de que disponga. Empresas con pilas tecnológicas similares pueden incluso contratar ingenieros de datos para dos fines completamente distintos. 

Dicho esto, las funciones y responsabilidades de los ingenieros de datos suelen corresponder a uno de estos cuatro grupos básicos:

• Generalistas
• Especialistas en almacenamiento de datos
• Especialistas en programación y tuberías
• Especialistas en análisis

Cada uno de estos grupos (a excepción del generalista) corresponde a un conjunto específico de habilidades y herramientas que deben dominarse para realizar su trabajo con eficacia. Saber en qué grupo le gustaría trabajar puede ayudarle a centrar sus esfuerzos de aprendizaje. Repasemos cada uno de estos grupos.

Generalistas

Los ingenieros generalistas de datos intervienen en todos los aspectos de la recogida, almacenamiento, análisis y movimiento de datos. Suelen trabajar en empresas pequeñas o en las primeras fases de la analítica, con equipos de datos reducidos.

El generalista es el papel más difícil en la ingeniería de datos, especialmente para los principiantes. Pueden ser necesarios muchos años de experiencia para aprender a utilizar las numerosas herramientas que necesitan las empresas.

Especialistas en almacenamiento de datos

Los ingenieros de datos especializados en almacenamiento de datos se encargan de configurar y gestionar bases de datos, almacenes de datos y otras plataformas de almacenamiento (tanto en la nube como in situ). 

Algunos ejemplos de herramientas de almacenamiento de datos son:

• Bases de datos relacionales y no relacionales como SQL, NoSQL y PostgreSQL
• Almacenes de datos como Redshift y Panoply
• Sistemas de big data como Hadoop y Spark
• Bases de datos en la nube como AWS RDS y Microsoft Azure

Estos ingenieros de datos necesitan una sólida comprensión de las técnicas de modelado de datos. La plataforma de almacenamiento de datos elegida debe optimizarse para que funcione eficazmente dentro de las limitaciones presupuestarias de la empresa. Una vez diseñada y creada una base de datos o un almacén de datos, hay que rellenarlo. Un sistema ETL eficaz también debe diseñarse para canalizar los datos procedentes de fuentes posiblemente muy diversas.

Especialistas en programación y tuberías

Los ingenieros de datos especializados en programación y pipelines se encargan de crear y gestionar el flujo y movimiento de datos. Estos ingenieros de datos deben estar familiarizados con muchos lenguajes de programación diferentes y ser capaces de integrarse con muchas plataformas distintas para crear canalizaciones de datos, automatizar tareas y escribir secuencias de comandos. 

Estos son los lenguajes de programación más utilizados por los ingenieros de datos:

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Ruby

Especialistas en análisis

Los ingenieros de datos especializados en analítica trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos y otros profesionales de la analítica. Esto significa que deben conocer las herramientas, técnicas y marcos utilizados en los proyectos relacionados con datos. 

Dependiendo del proyecto, los ingenieros de datos deben estar familiarizados con muchas áreas de la ciencia y la analítica de datos, como:

• Ser capaz de configurar y gestionar herramientas ETL y pipelines que apoyen estos proyectos (como Stitch o Airflow).
• Ser capaz de trabajar con big data utilizando herramientas como Hadoop, Spark y Kafka.
• Conocimiento de las herramientas de BI y lo que requieren, como Power BI y Tableau
• Conocimiento de bibliotecas de aprendizaje automático, como Tensorflow, Spark y PyTorch.

Requisitos del ingeniero de datos

Suele haber tres requisitos principales que se tienen en cuenta para los puestos de ingeniero de datos:

• Cualificaciones
• Certificaciones
• Experiencia

La mayoría de los ingenieros de datos son licenciados o tienen alguna formación en informática, ingeniería, matemáticas o cualquier otro campo relacionado con las TI. La función de un ingeniero de datos requiere una gran cantidad de conocimientos técnicos, por lo que las empresas suelen exigir al menos una licenciatura. Aunque también es posible acceder a la ingeniería de datos sin un título técnico, es mucho más difícil y tendrás que hacer más para demostrar que tienes lo que se necesita para hacer el trabajo. 

Las certificaciones son un buen complemento para su currículum que puede ayudarle a diferenciarse de la competencia. Demuestran que tienes un buen conocimiento de algunos de los marcos o herramientas necesarios para un trabajo en ingeniería de datos.

Cualificaciones y certificaciones aparte, a menudo es muy difícil conseguir un puesto de nivel inicial en ingeniería de datos. Las empresas suelen pedir al menos unos años de experiencia en un campo relacionado o utilizando las herramientas necesarias antes de considerar a un candidato. 

Esto significa que es posible que tenga que utilizar otra función relacionada con los datos como puente para llegar a la ingeniería de datos. Es habitual que una persona sea contratada en una empresa como ingeniero de software, desarrollador de inteligencia empresarial o analista de datos y que, tras unos años de experiencia, pase a desempeñar funciones de ingeniería de datos.

Las 5 mejores competencias en ingeniería de datos

La ingeniería de datos es un campo muy amplio y en constante evolución. Existen tantas herramientas, marcos de trabajo y tecnologías que es casi imposible conocerlas y dominarlas todas. Las herramientas que elijas aprender pueden depender de la empresa para la que quieras entrevistarte o del grupo de ingenieros de datos en el que te encuadres. 

Sin embargo, para la mayoría de las funciones de ingeniería de datos, hay cinco áreas cruciales que debe desarrollar. Si necesita un punto de partida, empiece por estos conocimientos esenciales de ingeniería de datos:

1. Conocimientos de SQL

SQL no es sólo una habilidad, sino una piedra angular en el campo de la ingeniería de datos. El dominio de SQL va más allá de las consultas básicas; implica comprender cómo navegar y manipular conjuntos de datos complejos utilizando diversos dialectos de SQL, como NoSQL para datos no estructurados, PostgreSQL para sistemas de bases de datos relacionales de objetos y MySQL por su flexibilidad y fiabilidad. Para sobresalir realmente en la ingeniería de datos, es crucial desarrollar un conocimiento profundo de estas variaciones.

Si desea iniciarse en SQL, consulte nuestro curso de Fundamentos de SQL, que le ofrece una introducción completa al lenguaje de consulta estructurado. También puedes encontrar nuestra útil hoja de trucos de SQL Básico, que cubre las consultas esenciales que necesitarás conocer.

2. Técnicas de modelado de datos 

Un modelado de datos eficaz es fundamental en la ingeniería de datos, ya que sirve de modelo para crear bases de datos y almacenes escalables y optimizados. Abarca algo más que el diseño: implica comprender las relaciones entre los datos, las restricciones y la escalabilidad. Dominar las técnicas de modelado de datos es esencial para ejecutar canalizaciones de datos eficientes, que forman la columna vertebral de los proyectos de ingeniería de datos, lo que la convierte en una habilidad esencial de la ingeniería de datos. 

Puede iniciarse en el modelado de datos utilizando herramientas como Power BI, y nuestro curso Modelado de datos en Power BI es la forma ideal de ampliar sus conocimientos.  

3. Conocimientos de Python

En cuanto a lenguajes de programación, Python suele considerarse uno de los más populares. Con él, puede crear canalizaciones de datos, integraciones, automatizaciones y limpiar y analizar datos. También es uno de los idiomas más versátiles y una de las mejores opciones para aprender primero.

Python es tan omnipresente que muchas herramientas de ingeniería de datos utilizan el lenguaje en su back-end y a menudo permiten la integración con tareas de ingeniería de datos. Para empezar a aprender Python, echa un vistazo a nuestro curso de Ingeniero de datos con Python, que te enseñará a crear una arquitectura de datos eficaz, agilizar el procesamiento de datos y mantener sistemas de datos a gran escala.

4. Hadoop para Big Data

Trabajar con big data requiere un sistema especializado, y Hadoop está entre los más populares. Es una herramienta potente, escalable y de bajo coste que se ha convertido en sinónimo de big data. 

Las organizaciones y las personas producen enormes cantidades de datos a diario, y los ingenieros de datos a menudo tendrán que mantener, probar, analizar y evaluar estos grandes conjuntos de datos. Empiece a trabajar con big data siguiendo nuestro curso Fundamentos de Big Data con PySpark.

5. Conocimientos sobre los servicios en la nube de AWS

El servicio en la nube de AWS se compone de servicios como EC2, RDS y Redshift. El uso de servicios basados en la nube ha aumentado mucho con los años, y AWS es la plataforma más popular para empezar. 

Los ingenieros de datos necesitan conocimientos de informática en la nube, y usted puede comenzar a desarrollar los suyos con nuestro curso Conceptos de la nube de AWS.

Para adquirir una primera experiencia práctica con almacenes de datos en la nube, pruebe nuestro proyecto Exploring London's Travel Network. Ofrece una gran oportunidad de trabajar con AWS Redshift, Google BigQuery y Snowflake directamente en el navegador.  

Conocimientos adicionales de ingeniería de datos: Habilidades sociales

Más allá de la destreza técnica, las habilidades interpersonales desempeñan un papel fundamental en el éxito de una carrera de ingeniería de datos. La resolución de problemas, el trabajo en equipo y la comunicación eficaz con públicos tanto técnicos como no técnicos son cruciales. Estas habilidades permiten a los ingenieros de datos no sólo sobresalir en sus funciones técnicas, sino también colaborar eficazmente, innovar e impulsar proyectos hacia el éxito. Deben cultivarse junto con las competencias técnicas para obtener un perfil profesional completo.

Reflexiones finales

La ingeniería de datos es un campo cada vez más vital en el mundo actual, impulsado por los datos. Su importancia se refleja en las diversas funciones y responsabilidades de los ingenieros de datos, desde generalistas a especialistas en almacenamiento, programación, canalizaciones y análisis. Este campo ofrece una trayectoria profesional dinámica y estimulante, con la oportunidad de aprender constantemente y adaptarse a las nuevas tecnologías y metodologías.

Para quienes se plantean una carrera en ingeniería de datos o desean mejorar sus conocimientos, el camino es tan gratificante como exigente. Habilidades clave como SQL, modelado de datos y Python, forman la base del conjunto de herramientas de un ingeniero de datos competente. Sin embargo, recuerde que la destreza técnica debe equilibrarse con habilidades interpersonales esenciales, como la resolución de problemas, el trabajo en equipo y la comunicación eficaz.

Si desea seguir una carrera como ingeniero de datos, nuestro itinerario profesional de Ingeniero de datos con Python le pondrá rápidamente al día en muchas de las competencias básicas necesarias para conseguir un empleo.