Cómo convertirse en ingeniero de datos en 2023: 5 pasos para el éxito profesional

El papel del ingeniero de datos está ganando terreno rápidamente en el ecosistema de la ciencia de datos. Según el Informe de Empleo Tecnológico DICE 2020, la ingeniería de datos fue la ocupación orientada a la tecnología de más rápido crecimiento en 2019. Esta función también apareció en Informe 2020 LinkedIn U.S. sobre empleos emergentes entre los 15 empleos emergentes más destacados de los últimos cinco años, con una tasa de crecimiento de la contratación que ha aumentado un 35 % desde 2015. LinkedIn también la clasificó en el puesto 13 del informe británico Jobs on the Rise 2023. 

Uninforme de 2021 similar muestra que, aunque algunas funciones de la ciencia de datos se están ralentizando, las entrevistas de ingeniería de datos aumentaron un 40 % año tras año. Del mismo modo, otro informe reveló que la tasa de crecimiento prevista del empleo de ingeniero de datos es del 21 % entre 2018 y 2028. Puedes informarte sobre el resto de las mejores carreras de analista en otro post.

Fuente: DICE

La trayectoria de aprendizaje del ingeniero de datos

Si estás pensando en convertirte en ingeniero de datos, esta entrada del blog tiene todo lo que necesitas saber. Exploraremos qué es un ingeniero de datos, cuáles son las funciones y responsabilidades en su trabajo diario, y por qué trabajar como ingeniero de datos es una opción tan buena hoy en día. También veremos las habilidades y cualificaciones que necesitas para convertirte en ingeniero de datos y te daremos algunos consejos para ayudarte a conseguir tu primer puesto en el sector. 

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Sin embargo, a simple vista, el itinerario de aprendizaje del ingeniero técnico de datos es el siguiente: 

1. Dominar la programación en lenguajes como Python y Scala. 
2. Aprender automatización y scripting 
3. Comprender la gestión de bases de datos y desarrollar tus conocimientos de SQL
4. Técnicas de tratamiento de datos maestros 
5. Aprender a programar tus flujos de trabajo 
6. Desarrollar tus conocimientos de computación en la nube en plataformas como AWS
7. Desarrollar tu conocimiento de herramientas de infraestructura como Docker y Kubernetes 
8. Mantenerte al día de las tendencias del sector

Cubriremos muchos de estos puntos en detalle en este post, mientras exploramos cómo convertirse en ingeniero de datos. 

¿Qué es un ingeniero de datos? 

Los ingenieros de datos son responsables de sentar las bases para la adquisición, el almacenamiento, la transformación y la gestión de datos en una organización. Gestionan el diseño, la creación y el mantenimiento de la arquitectura de la base de datos y los sistemas de procesamiento de datos; esto garantiza que el trabajo posterior de análisis, visualización y desarrollo de modelos de machine learning pueda llevarse a cabo sin problemas, de forma continua, segura y eficaz. 

En resumen, los ingenieros de datos son los perfiles más técnicos en el campo de la ciencia de datos, y desempeñan un papel fundamental de puente entre los desarrolladores de software y aplicaciones y los puestos tradicionales de la ciencia de datos. 

Los ingenieros de datos son responsables de la primera fase del flujo de trabajo tradicional de la ciencia de datos: el proceso de recopilación y almacenamiento de datos. Garantizan que el gran volumen de datos recogidos de distintas fuentes se convierta en materia prima accesible para otros especialistas en ciencia de datos, como analistas y científicos de datos. 

Por un lado, esto implica desarrollar y mantener infraestructuras de datos escalables con alta disponibilidad, rendimiento y capacidad para integrar nuevas tecnologías. Por otra parte, los ingenieros de datos también se encargan de supervisar el movimiento y el estado de los datos en todos estos sistemas.

Flujo de trabajo de la ciencia de datos

¿Qué hace un ingeniero de datos? 

Los ingenieros de datos son actores clave en el desarrollo y el mantenimiento de la arquitectura de datos de cualquier empresa. Son especialistas en preparar grandes conjuntos de datos para que los utilicen los analistas. Cuando un analista necesita interpretar la información, el ingeniero de datos crea programas y rutinas para preparar los datos en una disposición adecuada.

Como resultado, el día a día del ingeniero de datos discurre fundamentalmente entre dos procesos: 

• Los procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) incluyen el desarrollo de tareas de extracción, transformación y carga de datos, y el movimiento de datos entre distintos entornos. 
• Procesos de Limpieza de datos para que lleguen normalizados y estructurados a manos de analistas y científicos de datos. 

Pero el proceso de recogida y almacenamiento de datos puede ser extremadamente complejo. Puede haber diferentes fuentes de datos implicadas, y estas fuentes de datos pueden tener diferentes tipos de datos. A medida que aumentan el volumen, la variedad y la velocidad de los datos disponibles, también lo hace la complejidad del trabajo del ingeniero de datos. 

Para garantizar que las tareas realizadas sean puntuales, sólidas y escalables, los ingenieros de datos desarrollan las llamadas canalizaciones de datos. Una canalización de datos mueve los datos en etapas definidas, un ejemplo de lo cual es cargar datos de una base de datos local a un servicio en la nube. 

Una característica clave es que las canalizaciones automatizan este movimiento. En lugar de pedir a un ingeniero de datos que ejecute manualmente un programa cada vez que se crean nuevos datos, podría programar la tarea para que se active cada hora o cada día, o tras un determinado acontecimiento.

Dado que el proceso está automatizado, es necesario supervisar las canalizaciones de datos. Por suerte, las alertas pueden generarse automáticamente. Las canalizaciones de datos no son necesarias para todos los proyectos de ciencia de datos, pero sí cuando se trabaja con muchos datos de distintas fuentes, como suele ocurrir en las empresas impulsadas por datos. Si estás interesado en aprender cómo funcionan en la práctica las canalizaciones de datos, te recomendamos que consultes nuestro curso Construcción de canalizaciones de ingeniería de datos en Python.

¿Todavía te preguntas qué hace un ingeniero de datos? Consulta nuestro artículo completo para saber más. 

Cómo convertirse en ingeniero de datos

A continuación, te indicamos los pasos que debes dar para desarrollar una carrera como ingeniero de datos. Verás que los pasos exactos dependen un poco de tus habilidades y experiencia actuales, pero este proceso puede guiarte para convertirte en ingeniero de datos desde cero. 

Paso 1: valora la formación y las cualificaciones disponibles en ingeniería de datos

La ingeniería de datos es un trabajo emergente. Por ello, sólo unas pocas universidades y escuelas superiores cuentan con una titulación en ingeniería de datos. Los ingenieros de datos suelen tener formación en ciencia de datos, ingeniería de software, matemáticas o un campo relacionado con los negocios. 

Dependiendo de su trabajo o sector, la mayoría de los ingenieros de datos consiguen su primer trabajo de nivel inicial tras obtener su licenciatura. Sin embargo, dado el conjunto de habilidades altamente especializadas necesarias para llevar a cabo las tareas de los ingenieros de datos, en muchos casos, los conocimientos y las competencias prevalecen sobre la formación.

Por tanto, si quieres seguir una educación formal, asegúrate de elegir una titulación en la que la arquitectura de sistemas, la programación y la configuración de bases de datos estén incluidas en el plan de estudios.

También puedes seguir opciones como el programa DataCamp Ingeniero de datos con Python, que te enseñará todos los fundamentos que necesitas para construir una arquitectura de datos eficaz, agilizar el procesamiento de datos y mantener sistemas de datos a gran escala.

Paso 2: desarrolla tus habilidades como ingeniero de datos

Los ingenieros de datos requieren un importante conjunto de conocimientos técnicos para abordar sus tareas de gran complejidad. Sin embargo, es muy difícil hacer una lista detallada y exhaustiva de habilidades y conocimientos para tener éxito en cualquier función de ingeniería de datos; al fin y al cabo, el ecosistema de la ciencia de datos evoluciona rápidamente, y constantemente aparecen nuevas tecnologías y sistemas. Esto significa que los ingenieros de datos deben estar aprendiendo constantemente para seguir el ritmo de los avances tecnológicos. 

A pesar de ello, aquí tienes una lista no exhaustiva de habilidades que tendrás que desarrollar para convertirte en ingeniero de datos: 

Aprende sobre gestión de bases de datos

Los ingenieros de datos pasan una parte considerable de su trabajo diario manejando bases de datos, ya sea para recopilar, almacenar, transferir, limpiar o simplemente consultar datos. Por lo tanto, los ingenieros de datos deben tener un buen conocimiento de la gestión de bases de datos. Esto significa dominar SQL (Lenguaje de consulta estructurado), el lenguaje básico para interactuar con las bases de datos, y tener experiencia con algunos de los dialectos SQL más populares, como MySQL, SQL Server y PostgreSQL. 

Además de las bases de datos relacionales, los ingenieros de datos deben estar familiarizados con las bases de datos NoSQL ("Not only SQL"), que se están convirtiendo rápidamente en los sistemas de referencia para Big Data y aplicaciones en tiempo real. 

Por lo tanto, aunque el número de motores NoSQL va en aumento, los ingenieros de datos deberían comprender al menos la diferencia entre los tipos de bases de datos NoSQL y los casos de uso de cada una de ellas. Si tienes dudas sobre NoSQL y en qué se diferencia de SQL, nuestro curso Conceptos de NoSQL puede ser de ayuda.

Aprende algunos lenguajes de programación

Como en otras funciones de la ciencia de datos, la codificación es una habilidad obligatoria para los ingenieros de datos. Además de SQL, los ingenieros de datos utilizan otros lenguajes de programación para una amplia gama de tareas. Hay muchos lenguajes de programación que pueden utilizarse en la ingeniería de datos, pero Python es sin duda una de las mejores opciones. 

Python es una lengua franca en la ciencia de datos, y es perfecto para ejecutar trabajos ETL y escribir canalizaciones de datos. Puedes leer más sobre para qué se utiliza Python en otro post.  

Otra razón para utilizar Python es su gran integración con herramientas y frameworks fundamentales en la ingeniería de datos, como Apache Airflow y Apache Spark. Muchos de estos frameworks de código abierto se ejecutan en Java Virtual Machine. Si tu empresa trabaja con estos frameworks, probablemente también necesites aprender Java o Scala.

Conoce los frameworks informáticos distribuidos

En los últimos años, los sistemas distribuidos se han hecho omnipresentes en la ciencia de datos. Un sistema distribuido es un entorno informático en el que varios componentes están repartidos entre varios ordenadores (también conocido como clúster) de una red. 

Los sistemas distribuidos reparten el trabajo entre el clúster, coordinando los esfuerzos para completar el trabajo de forma más eficiente. Los frameworks informáticos distribuidos, como Apache Hadoop y Apache Spark, están diseñados para el procesamiento de cantidades masivas de datos, y constituyen la base de algunas de las aplicaciones de Big Data más impresionantes. Tener cierta experiencia en uno de estos frameworks es imprescindible para cualquier aspirante a ingeniero de datos.

Desarrolla tus conocimientos sobre la tecnología de la nube

La computación en la nube es uno de los temas más candentes de la ciencia de datos. La demanda de soluciones basadas en la nube está cambiando rápidamente el panorama. Hoy en día, ser ingeniero de datos implica, en gran medida, conectar los sistemas empresariales de tu empresa a los sistemas basados en la nube. 

Con el auge de servicios como Amazon Web Services (AWS), Azure y Google Cloud, todo el flujo de trabajo de los datos puede tener lugar en la Nube. Por lo tanto, un buen ingeniero de datos debe conocer y tener experiencia en el uso de servicios en la nube, sus ventajas, desventajas y su aplicación en proyectos de Big Data. Al menos deberías estar familiarizado con una plataforma como AWS o Azure, ya que son las más habituales.

Para adquirir una primera experiencia práctica con los almacenes de datos en la nube, prueba nuestro Proyecto explorando la red de viajes de Londres. Ofrece una gran oportunidad de trabajar con Amazon Redshift, Google BigQuery y Snowflake directamente en tu navegador.

Adquiere un conocimiento práctico de los frameworks ETL 

Una de las principales funciones de los ingenieros de datos es crear canalizaciones de datos con tecnologías ETL y frameworks de orquestación. En esta sección podríamos enumerar muchas tecnologías, pero el ingeniero de datos debería conocer o sentirse cómodo con algunas de las más conocidas, como Apache Airflow y Apache NiFi. Airflow es un framework de orquestación. Es una herramienta de código abierto para planificar, generar y hacer un seguimiento de las canalizaciones de datos. NiFi es perfecto para un proceso ETL de big data básico y repetible.

Conoce los frameworks de procesamiento de flujos

Algunas de las aplicaciones más innovadoras de la ciencia de datos utilizan datos en tiempo real. Como resultado, aumenta la demanda de candidatos familiarizados con los frameworks de procesamiento de flujos. Por eso, aprender a utilizar herramientas de procesamiento de flujos como Flink, Kafka Streams o Spark Streaming es un paso que deberían dar los ingenieros de datos que quieran llevar sus carreras al siguiente nivel.

Aprende Shell

La mayoría de los trabajos y rutinas de la Nube y otras herramientas y frameworks de Big Data se ejecutan mediante comandos y scripts shell. Los ingenieros de datos deben sentirse cómodos con el terminal para editar archivos, ejecutar comandos y navegar por el sistema. Aprende más con nuestro tutorial de bash script.

Desarrolla tus habilidades de comunicación

Por último, pero no por ello menos importante, los ingenieros de datos también necesitan habilidades de comunicación para trabajar en todos los departamentos y comprender las necesidades de los analistas y científicos de datos, así como de los líderes empresariales. Dependiendo de la organización, los ingenieros de datos también pueden necesitar saber cómo desarrollar cuadros de mando, informes y otras visualizaciones para comunicarse con las partes interesadas.

Paso 3: trabaja en tu portafolio de ingeniero de datos 

El siguiente paso para convertirte en ingeniero de datos es trabajar en algunos proyectos que demuestren tus habilidades y comprensión de las materias básicas. Puedes consultar nuestra guía completa sobre cómo crear un portafolio de ciencia de datos para inspirarte. 

Querrás demostrar las habilidades que ya hemos descrito para impresionar a posibles empleadores, lo que significa trabajar en una variedad de proyectos diferentes. DataCamp Workspace proporciona un bloc de notas colaborativo basado en la nube que te permite trabajar en tus propios proyectos, lo que significa que puedes analizar datos, colaborar con otros y compartir ideas. 

También podrás aplicar tus conocimientos a diversos proyectos de ciencia de datos, lo que te permitirá resolver problemas del mundo real desde tu navegador, al tiempo que contribuyes a tu portafolio de ingeniería de datos.

Cuando sientas que estás preparado para explorar un área empresarial específica de tu elección, puedes empezar a centrarte en adquirir conocimientos del dominio y realizar proyectos individuales relacionados con ese ámbito concreto.

Paso 4: solicita tu primer empleo como ingeniero de datos

La ingeniería de datos es uno de los puestos más demandados en el sector de la ciencia de datos. Desde las grandes tecnológicas de Silicon Valley hasta las pequeñas startups de todos los sectores impulsadas por los datos, las empresas buscan contratar ingenieros de datos que les ayuden a escalar y aprovechar al máximo sus recursos de datos. Al mismo tiempo, las empresas tienen problemas para encontrar a los candidatos adecuados, dado el amplio y altamente especializado conjunto de habilidades que se requieren para satisfacer las necesidades de una organización. 

En este contexto particular, no existe una fórmula perfecta para conseguir tu primer trabajo en ingeniería de datos. En muchos casos, los ingenieros de datos llegan a su puesto tras una transición desde otras funciones de ciencia de datos dentro de la misma empresa, como científico de datos o administrador de bases de datos.

En cambio, si buscas oportunidades de ingeniería de datos en portales de empleo, algo importante que debes tener en cuenta es que hay muchas ofertas de trabajo que incluyen el título de “data engineer”, como ingeniero de datos en la nube, ingeniero de big data y arquitecto de datos. Las aptitudes y requisitos específicos variarán de un puesto a otro, por lo que la clave está en encontrar una mayor correspondencia entre lo que sabes y lo que necesita la empresa. 

Echa un vistazo a nuestra guía completa sobre cómo solicitar puestos de trabajo en ciencia de datos y aprende a diferenciarte de los demás candidatos. Probablemente necesitarás un portafolio bastante completo que demuestre una serie de habilidades. También puedes encontrar información útil sobre lo que quieren los responsables de contratación en nuestro artículo sobre cómo redactar la descripción de un puesto de ingeniero de datos. 

¿Cómo puedes aumentar tus posibilidades de conseguir el trabajo?

La respuesta es sencilla: sigue aprendiendo. Hay muchas vías para profundizar en tus conocimientos y ampliar tu conjunto de herramientas de ingeniería de datos. Quizás quieras considerar un programa especializado y flexible para la ciencia de datos, como nuestro programa de Ingeniero de datos con Python. 

También podrías optar por una mayor educación formal, ya sea una licenciatura en ciencia de datos o informática, un campo estrechamente relacionado, o un máster en ingeniería de datos. 

Además de la formación, la práctica es la clave del éxito. Los empresarios del sector buscan candidatos con aptitudes únicas y un gran dominio del software y de los lenguajes de programación. Cuanto más entrenes tus habilidades de codificación en proyectos personales y pruebes herramientas y frameworks de big data, más posibilidades tendrás de destacar en el proceso de solicitud. Para demostrar tu pericia, una buena opción es obtener una certificación en ingeniería de datos. 

Por último, si tienes dificultades para encontrar tu primer trabajo como ingeniero de datos, considera la posibilidad de solicitar otros puestos de nivel inicial en ciencia de datos. Al final, la ciencia de datos es un campo de colaboración con muchos temas y habilidades que son transversales a todas las funciones de datos. Estos puestos te proporcionarán valiosos conocimientos y experiencia que te ayudarán a conseguir el puesto de ingeniería de datos de tus sueños. 

Paso 5: prepárate para la entrevista de ingeniería de datos

Las entrevistas de ingeniería de datos suelen dividirse en una parte técnica y otra no técnica. Puedes consultar nuestra guía completa que explora las principales preguntas y respuestas de las entrevistas sobre ingeniería de datos. 

Sin embargo, a grandes rasgos, puedes esperar preguntas relacionadas con cuatro temas: 

Tu currículum y experiencia

Los reclutadores querrán conocer tus experiencias relacionadas con el puesto de ingeniería de datos. Asegúrate de destacar en tu currículum tu trabajo previo en puestos y proyectos de ciencia de datos y prepárate para proporcionar todos los detalles sobre ellos, ya que esta información es fundamental para que los reclutadores evalúen tus habilidades técnicas, así como tu capacidad de resolución de problemas, comunicación y gestión de proyectos.

Programación

Esta es probablemente la parte más estresante de una entrevista de ciencia de datos. Por lo general, se te pedirá que resuelvas un problema con unas pocas líneas de código en poco tiempo, utilizando Python o un framework como Spark. 

Por ejemplo, tu ejercicio podría consistir en hacer una sencilla canalización de datos para cargar y limpiar datos.  Aunque el problema no debería ser muy complejo, la tensión del momento puede afectar negativamente a tu rendimiento. Si no estás familiarizado con este tipo de pruebas, puedes intentar practicar antes con algunas preguntas de codificación.

SQL

No llegarás lejos en tu carrera de ingeniería de datos sin unos sólidos conocimientos de SQL. Por eso, además de la prueba de programación, se te puede pedir que resuelvas un problema que implique el uso de SQL. Normalmente, el ejercicio consistirá en escribir consultas eficientes para realizar algún tratamiento de datos en bases de datos.

Diseño de sistemas

Esta es la parte más conceptual de la entrevista técnica y probablemente la más difícil. Diseñar arquitecturas de datos es una de las tareas más impactantes de los ingenieros de datos. En esta parte, se te pedirá que diseñes una solución de datos de extremo a extremo, que normalmente comprende tres aspectos: almacenamiento de datos, procesamiento de datos y modelado de datos. 

Dado el rápido crecimiento de los ecosistemas de la ciencia de datos, las opciones de diseño son infinitas. Tienes que estar preparado para defender los pros y los contras y las posibles soluciones de equilibrio de tus elecciones.

Una vez que hayas completado la parte técnica, el último paso de la entrevista de ingeniería de datos consistirá en una entrevista personal con uno o varios de los posibles miembros de tu equipo. ¿El objetivo? Para descubrir quién eres y cómo encajarías en el equipo. 

Pero recuerda que la entrevista con un ingeniero de datos es una conversación a dos bandas, lo que significa que también debes plantearle preguntas para determinar si podrías verte a ti mismo como parte del equipo. 

Expectativas salariales de los ingenieros de datos

La ingeniería de datos es un trabajo emergente, y no siempre es fácil para los reclutadores encontrar a los candidatos adecuados. La competencia por este talento difícil de encontrar es alta entre las empresas, y eso se traduce en algunos de los salarios más altos entre los puestos de la ciencia de datos. Según la mayoría de los portales de empleo, el salario medio de los ingenieros de datos en EE. UU. es de 114 564 $. Sin embargo, estas cifras variarán en función del lugar del país en el que trabajes. Así, por ejemplo, según Glassdoor, el salario base medio de un analista de datos en Nueva York es de 120 637 $, mientras que en California es de 113 610 $ y en Houston de 94 416 $. 

Puedes obtener más información sobre los salarios de los ingenieros de datos en todo el mundo en nuestro artículo independiente. También puedes obtener más información sobre los distintos salarios de la ciencia de datos.   

Conclusión

La ingeniería de datos es uno de los empleos más demandados en el panorama de la ciencia de datos y es sin duda una gran opción profesional para los aspirantes a profesionales de datos. Si estás decidido a convertirte en ingeniero de datos pero no sabes cómo empezar, te recomendamos encarecidamente que sigas nuestro programa de carrera Ingeniero de datos con Python, que te proporcionará los conocimientos sólidos y prácticos que necesitarás para convertirte en un experto en ingeniería de datos.