5 habilidades esenciales en ingeniería de datos para 2026

¿Por qué seguir una carrera en ingeniería de datos?

Hace más de 10 años, la ciencia de datos fue declarada el trabajo más atractivo del siglo XXI. Esto encendió la mecha en un campo que ya estaba en auge, y los científicos de datos comenzaron a irrumpir con fuerza en el mercado laboral. Sin embargo, junto con la demanda de análisis y modelos predictivos, los 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 en escena: el ingeniero de datos.

La ingeniería de datos ha experimentado un crecimiento masivo en los últimos dos años. Entre 2021 y 2022, los puestos de ingeniería de datos crecieron un 100 %, superando incluso a los de científico de datos (68 %). También tiene el cuarto mayor volumen de ofertas de empleo en comparación con otros puestos tecnológicos. Esto demuestra la gran demanda de ingenieros de datos que existe actualmente en el mercado laboral.

La realidad es que, mientras los datos se utilicen en una empresa para impulsar la toma de decisiones o responder a preguntas comerciales, seguirá existiendo demanda de ingenieros de datos. Así que, si te interesa dedicarte profesionalmente a la ingeniería de datos, nunca ha habido un mejor momento. 

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

Funciones y responsabilidades del ingeniero de datos

El papel del ingeniero de datos es muy variado y depende totalmente del tamaño de la empresa y de la tecnología y la infraestructura con las que cuentes. Las empresas con tecnologías similares pueden incluso contratar ingenieros de datos para dos fines completamente diferentes. 

Dicho esto, las funciones y responsabilidades de los ingenieros de datos suelen clasificarse en uno de estos cuatro grupos principales:

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

Cada uno de estos grupos (excepto el generalista) corresponde a un conjunto específico de habilidades y herramientas que debes dominar para realizar tu trabajo de manera eficaz. Saber en qué grupo te gustaría trabajar puede ayudarte a centrar tus esfuerzos de aprendizaje. Repasemos cada uno de estos grupos.

Generalistas

Los ingenieros de datos generalistas participan en todos los aspectos relacionados con la recopilación, el almacenamiento, el análisis y el movimiento de datos. Por lo general, trabajan en pequeñas empresas o en empresas que se encuentran en las primeras etapas del análisis de datos y cuentan con equipos reducidos.

El generalista es el rol más difícil en la ingeniería de datos, especialmente para los principiantes. Se pueden necesitar muchos años de experiencia para aprender a utilizar las numerosas herramientas que requieren 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 locales). 

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 tener un conocimiento sólido de las técnicas de modelado de datos. La plataforma de almacenamiento de datos elegida debe optimizarse para que funcione de manera eficaz dentro de las limitaciones presupuestarias de la empresa. Una vez que se diseña y configura una base de datos o un almacén de datos, es necesario llenarlo. Un sistema ETL eficaz también debe estar diseñado para canalizar los datos procedentes de muchas fuentes diferentes.

Especialistas en programación y procesos

Los ingenieros de datos especializados en programación y canalizaciones son responsables de crear y gestionar el flujo y el movimiento de datos. Estos ingenieros de datos deben estar familiarizados con muchos lenguajes de programación diferentes y ser capaces de integrarse con muchas plataformas diferentes para crear canalizaciones de datos, automatizar tareas y escribir scripts. 

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

• Python
• Java
• C++
• Scala
• Rubí

Especialistas en análisis

Los ingenieros de datos especializados en análisis trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos y otros profesionales del análisis. Esto significa que deben comprender las herramientas, técnicas y marcos utilizados en proyectos relacionados con datos. 

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

• Capacidad para configurar y gestionar herramientas y procesos ETL que den soporte a estos proyectos (como Stitch o Airflow).
• Ser capaz de trabajar con big data utilizando herramientas como Hadoop, Spark y Kafka.
• Conocimiento de herramientas de BI y de lo que requieren, como Power BI y Tableau.
• Conocimiento de bibliotecas de machine learning, como Tensorflow, Spark y PyTorch.

Requisitos para ingenieros de datos

Por lo general, hay 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 tienen una licenciatura o formación en informática, ingeniería, matemáticas o cualquier otro campo relacionado con las tecnologías de la información. El puesto de ingeniero de datos requiere amplios conocimientos técnicos, por lo que las empresas suelen exigir como mínimo una titulación universitaria. Aunque también es posible dedicarse a la ingeniería de datos sin tener un título técnico, es mucho más difícil y tendrás que esforzarte más para demostrar que tienes lo que se necesita para desempeñar el trabajo. 

Las certificaciones, como nuestra Certificación de ingeniero de datos, son un buen complemento para tu currículum que puede ayudarte a diferenciarte de la competencia. Demuestran que tienes un buen conocimiento de algunos de los marcos o herramientas necesarios para un trabajo en ingeniería de datos.

Dejando a un lado las cualificaciones y certificaciones, a menudo resulta muy difícil conseguir un puesto de nivel inicial en ingeniería de datos. Las empresas suelen exigir al menos unos años de experiencia en un campo relacionado o en el uso de las herramientas necesarias antes de considerar a un candidato. 

Esto significa que es posible que tengas que utilizar otra función relacionada con los datos como puente para acceder a la ingeniería de datos. Es habitual que alguien sea contratado en una empresa como ingeniero de software, programador de inteligencia empresarial o analista de datos y, tras adquirir unos años de experiencia, pase a desempeñar una función de ingeniería de datos.

Las 5 habilidades más importantes en ingeniería de datos

La ingeniería de datos es un campo extremadamente amplio y en constante evolución. Hay tantas herramientas, marcos y tecnologías disponibles que es casi imposible conocerlos y dominarlos todos. Las herramientas que elijas para aprender pueden depender de la empresa en la que quieras trabajar o del grupo de ingenieros de datos al que pertenezcas. 

Sin embargo, para la mayoría de los puestos de ingeniería de datos, hay cinco áreas cruciales que debes desarrollar. Si necesitas un punto de partida, comienza con estas habilidades esenciales de ingeniería de datos:

1. Habilidades SQL

SQL no es solo 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 varios dialectos 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 destacar realmente en ingeniería de datos, es fundamental desarrollar un conocimiento profundo de estas variaciones.

Si deseas iniciarte en SQL, echa un vistazo a nuestro programa Fundamentos de SQL, que te ofrece una introducción completa al lenguaje de consulta estructurado. También puedes encontrar nuestra útil hoja de referencia sobre conceptos básicos de SQL, que cubre las consultas esenciales que necesitas conocer.

2. Técnicas de modelado de datos 

El modelado eficaz de datos es fundamental en la ingeniería de datos, ya que sirve como base para crear bases de datos y almacenes escalables y optimizados. Abarca más que solo el diseño; implica comprender las relaciones entre los datos, las limitaciones y la escalabilidad. Dominar las técnicas de modelado de datos es esencial para ejecutar canalizaciones de datos eficientes, que constituyen la columna vertebral de los proyectos de ingeniería de datos, lo que convierte a esta habilidad en una competencia esencial en ingeniería de datos. 

Puedes empezar a trabajar con el modelado de datos utilizando herramientas como Power BI, y nuestro curso Modelado de datos en Power BI es la forma ideal de ampliar tus conocimientos.  

3. Habilidades en Python

En lo que respecta a los lenguajes de programación, Python suele considerarse uno de los más populares. Con él, puedes 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 este 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 programa de ingeniero de datos con Python, que te enseñará a crear una arquitectura de datos eficaz, optimizar el procesamiento de datos y mantener sistemas de datos a gran escala.

4. Hadoop para habilidades en big data

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

Las organizaciones y las personas generan diariamente enormes cantidades de datos, y los ingenieros de datos a menudo tienen que mantener, probar, analizar y evaluar estos grandes conjuntos de datos. Empieza a familiarizarte con el big data con nuestro curso Fundamentos del big data con PySpark.

5. Habilidades en servicios en la nube de AWS

La nube de AWS está compuesta por servicios como EC2, RDS y Redshift. El uso de servicios basados en la nube ha aumentado mucho a lo largo de los años, y AWS es la plataforma más popular para empezar. 

Los ingenieros de datos necesitan conocimientos sobre computación en la nube, y tú puedes empezar a desarrollar los tuyos con nuestro curso Conceptos de la nube de AWS.

Para obtener tu primera experiencia práctica con los almacenes de datos en la nube, prueba nuestro proyecto Exploring London’s Travel Network(Explora la red de transporte de Londres). Ofrece una gran oportunidad para trabajar con AWS Redshift, Google BigQuery y Snowflake directamente en tu navegador.  

Habilidades adicionales en ingeniería de datos: Habilidades sociales

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

Reflexiones finales

La ingeniería de datos es un campo cada vez más importante 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 hasta 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 nuevas tecnologías y metodologías.

Para aquellos que estén pensando en dedicarse profesionalmente a la ingeniería de datos o que quieran mejorar sus habilidades, el camino es tan gratificante como exigente. Habilidades clave como SQL, modelado de datos y Python constituyen la base del conjunto de herramientas de un ingeniero de datos competente. Sin embargo, recuerda que la destreza técnica debe equilibrarse con habilidades sociales esenciales como la resolución de problemas, el trabajo en equipo y la comunicación eficaz.

Si deseas seguir una carrera como ingeniero de datos, nuestra Certificación de Ingeniero de Datos Asociado te pondrá rápidamente al día en muchas de las habilidades básicas necesarias para conseguir un trabajo. También puedes seguir nuestro programa de ingeniero de datos con Python para adquirir habilidades muy demandadas que te permitirán ingestar, limpiar y gestionar datos de forma eficiente, así como programar y supervisar procesos.