Cómo convertirse en ingeniero de datos en 2025: 5 pasos para el éxito profesional

El camino 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.

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

1. Domina la programación en lenguajes como Python y Scala. 
2. Aprende automatización y scripting.
3. Comprende la gestión de bases de datos y desarrolla tus conocimientos de SQL.
4. Técnicas de tratamiento de datos maestros.
5. Aprende a programar tus flujos de trabajo.
6. Desarrolla tus conocimientos de computación en la nube en plataformas como AWS.
7. Desarrolla tu conocimiento de herramientas de infraestructura como Docker y Kubernetes.
8. Mantente 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, almacenamiento, transformación y gestión de los datos en una organización. Gestionan el diseño, la creación y el mantenimiento de la arquitectura de las bases de datos y los sistemas de procesamiento de datos, garantizando que el trabajo posterior de análisis, visualización y desarrollo de modelos de aprendizaje automático 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 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 tres procesos: 

• Los procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) incluyen el desarrollo de tareas de extracción, transformación y carga de datos, así como el movimiento de datos entre distintos entornos. 
• Procesos de limpieza y modelado de datos para que los datos lleguen normalizados y estructurados a manos de analistas y científicos de datos. 
• Orquestación de datos para automatizar la programación, coordinación y gestión de flujos de trabajo de datos complejos y canalizaciones de datos.

Sin embargo, 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. 

Los ingenieros de datos desarrollan los llamados pipelines de datos para garantizar que las tareas realizadas sean oportunas, sólidas y escalables. 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, cada día o tras un determinado acontecimiento.

Dado que el proceso está automatizado, es necesario supervisar los conductos 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 te interesa 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 seguir 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: Considera la formación y las cualificaciones del ingeniero de datos

La ingeniería de datos sigue siendo un trabajo emergente. Por ello, sólo unas pocas universidades y escuelas superiores ofrecen titulaciones de 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 después de 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 educación.

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

También puedes seguir opciones como el itinerario 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 las habilidades y conocimientos necesarios 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 aprender 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: 

1. 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 ("No sólo SQL"), que se están convirtiendo rápidamente en los sistemas de referencia para Big Data y aplicaciones en tiempo real. 

Por 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 es un buen lugar para aclararte.

2. Aprender 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 marcos de trabajo fundamentales en la ingeniería de datos, como Apache Airflow y Apache Spark. Muchos de estos marcos de código abierto se ejecutan en la Máquina Virtual Java. Si tu empresa trabaja con estos frameworks, probablemente también necesites aprender Java o Scala.

3. Conoce los marcos 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 dividen el trabajo entre el clúster, coordinando los esfuerzos para completar el trabajo de forma más eficiente. Los marcos 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. Dominar uno de estos marcos es importante para cualquier aspirante a ingeniero de datos.

4. Desarrolla tus conocimientos sobre la tecnología de la nube

La computación en nube es uno de los temas más candentes en 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 dentro de 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 extendidas.

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.

5. Adquiere un conocimiento práctico de los marcos ETL 

Una de las principales funciones de los ingenieros de datos es crear canalizaciones de datos con tecnologías ETL y marcos 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 marco de orquestación. Es una herramienta de código abierto para planificar, generar y hacer un seguimiento de los conductos de datos. NiFi es perfecto para un proceso ETL de big data básico y repetible.

6. Conoce los marcos de procesamiento de flujos

Algunas de las aplicaciones más innovadoras de la ciencia de datos utilizan datos en tiempo real. En consecuencia, aumenta la demanda de candidatos familiarizados con los marcos de procesamiento de flujos. Por eso, aprender a utilizar herramientas de procesamiento de flujos como Flink, Kafka Streams o Spark Streaming es un paso sin problemas para los ingenieros de datos dispuestos a llevar sus carreras al siguiente nivel.

7. Aprende scripting

La mayoría de los trabajos y rutinas de la Nube y otras herramientas y marcos 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 script bash.

8. 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 de datos, los científicos de datos y 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 cartera 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 la creación de una cartera de ciencias 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. DataLab 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, a la vez que contribuyes a tu cartera de ingeniería de datos.

Cuando te sientas preparado para explorar un área empresarial específica de tu elección, puedes empezar a centrarte en adquirir conocimientos del dominio y trabajar en proyectos individuales relacionados con esa esfera concreta.

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. 

Dado 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 empleo que incluyen el título "ingeniero de datos", 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. 

Puedes consultar nuestra guía completa sobre la solicitud de empleo en ciencia de datos para saber cómo 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 jefes de contratación en nuestro artículo sobre cómo redactar la descripción de un puesto de ingeniero de datos. 

¿Cómo puedes aumentar tus posibilidades de conseguir un trabajo en ingeniería de datos?

La respuesta es sencilla: sigue aprendiendo. Hay muchas vías para profundizar en tus conocimientos y ampliar tu conjunto de herramientas de ingeniería de datos.

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 educación, la práctica es la clave del éxito. Los empresarios del sector buscan candidatos con aptitudes únicas y un gran dominio del software y los lenguajes de programación. Cuanto más entrenes tus habilidades de codificación en proyectos personales y pruebes herramientas y marcos de big data, más posibilidades tendrás de destacar en el proceso de solicitud. Para demostrar tu pericia, una buena opción es certificarte 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 partes técnicas y no técnicas. Puedes consultar nuestra guía completa que explora las principales preguntas y respuestas de las entrevistas sobre ingeniería de datos. 

Sin embargo, en resumen, 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, de resolución de problemas, de comunicación y de 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 marco de datos 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 procesar algunos datos de las bases de datos.

Diseño del sistema

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 discutir los pros y los contras y las posibles compensaciones 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

Los salarios de los ingenieros de datos son altos en comparación con muchos puestos de TI, lo que refleja la demanda. Las cifras varían según el país, la ciudad y la antigüedad, pero podemos esbozar algunos rangos aproximados (todas las cifras son salarios anuales antes de impuestos):

• Estados Unidos: Las medias nacionales están entre 120.000 y 130.000 dólares(Indeed informa de unos 126.300 dólares). ). Glassdoor incluso cita ~$153.000 como salario medio de ingeniero de datos en 2024. Los ingenieros de datos estadounidenses de nivel inicial (0-3 años) suelen ganar del orden de 80-90.000 $, los de nivel medio (~3-5 años) alrededor de 110-115.000 $, y los de nivel superior a menudo superan los 140.000 $.​. (Por ejemplo, una encuesta mostraba que el junior ~$80K, el mid ~$114K, y el senior ~$142K.) Los grandes centros tecnológicos pagan aún más: Los puestos de Silicon Valley o Nueva York pueden acercarse fácilmente a los 180.000 $ o más para los altos cargos.

• Reino Unido/Europa: En Londres, los ingenieros de datos de nivel medio suelen ganar entre 75.000 y 100.000 libras. Según Morgan McKinley, en Londres los ingenieros de datos cobran entre 75.000 y 100.000 libras esterlinas; los puestos junior (~0-3 años) rondan los 50.000-75.000 libras esterlinas y los seniors (5+ años) hasta 125.000 libras esterlinas.. En Europa continental, los salarios son generalmente más bajos que en EE.UU.: por ejemplo, los ingenieros de datos en Alemania ganan aproximadamente entre 50.000 y 70.000 euros de mediay cifras similares (a menudo entre 60 y 80 mil euros) son habituales en toda Europa Occidental.

• Asia-Pacífico (APAC): Existen grandes variaciones. En Singapur, los ingenieros de datos ganan aproximadamente entre 120.000 y 170.000 dólares al año (entre 90.000 y 125.000 dólares).Los altos cargos superan los 240.000 dólares, según los datos de contratación. En Australia, los ingenieros de datos de Sydney cobran de media unos 155.000 dólares australianos (unos 100.000 dólares estadounidenses).. Por el contrario, los salarios en la India son mucho más bajos: un ingeniero de datos típico puede ganar alrededor de ₹9-10 lakh (unos 12.000 dólares) al año para los niveles inicial/medio. (aunque esto puede aumentar con la experiencia y especialmente en las EMN o en los centros de creación de empresas).

Estas cifras subrayan el efecto de la antigüedad, así como las diferencias regionales. A título orientativo, entrar en el sector (junior) supone quizá un 50-70% de la tarifa de mercado de nivel medio, mientras que los puestos senior/líder suelen estar un 20-40% por encima de la media de mitad de carrera. En última instancia, la remuneración depende del coste de la vida y del mercado local de cada región, pero la tendencia general es clara: la ingeniería de datos se paga de forma muy competitivalo que refleja su importancia estratégica.

Tendencias en la ingeniería de datos

El papel del ingeniero de datos está evolucionando a la par que las nuevas tecnologías. Las principales tendencias que influyen en este campo son

• Integración de IA y aprendizaje automático: A medida que las empresas adoptan la IA, los ingenieros de datos desempeñan un papel crucial en el suministro de datos de alta calidad a los sistemas de ML. En lugar de sustituir a la ingeniería de datos, las herramientas generativas de IA y ML están impulsando la demanda de mejores canalizaciones de datos . Los ingenieros de datos construyen y mantienen ahora la infraestructura para entrenar modelos y transmitir predicciones en producción. A menudo aplican prácticas de DataOps/MLOps para automatizar los flujos de trabajo y garantizar que los modelos puedan acceder a los datos que necesitan. En efecto, los ingenieros de datos se están convirtiendo en facilitadores de la IA, construyendo los grandes conjuntos de datos limpios que la IA necesita para tener éxito.

• Datos en tiempo real y en streaming: La era del ETL por lotes está desapareciendo. Las empresas necesitan cada vez más información en tiempo real, por lo que los ingenieros de datos están recurriendo a plataformas de streaming (Kafka, Flink, Spark Streaming) e incluso a la computación de borde. Los modernos sistemas de streaming permiten a las empresas procesar eventos y actualizar los análisis al instante, lo que supone una gran ventaja competitiva. Los avances en 5G y edge computing permiten recoger y procesar datos cerca de su origen con una latencia muy baja. Por tanto, los ingenieros de datos deben diseñar canalizaciones de baja latencia y dominar los marcos de procesamiento de flujos. En la práctica, a menudo trabajarás en canalizaciones que ingieren y transforman datos continuamente (por ejemplo, flujos de clics, datos de sensores o fuentes de registro) para alimentar cuadros de mando en directo y alertas automatizadas.

• Arquitecturas de malla de datos y tejido de datos: A medida que las plataformas de datos escalan, las organizaciones se replantean las arquitecturas centralizadas. El concepto de malla de datos -tratar cada dominio empresarial como un "miniproducto de datos" propiedad de su equipo de dominio- ha ganado popularidad. Los ingenieros de datos pueden trabajar en equipos interfuncionales que posean dominios de datos específicos (datos de marketing, datos de ventas, etc.), en lugar de que todos los datos sean gestionados por un único equipo central. Mientras tanto, también están surgiendo arquitecturas de tejido de datos, que utilizan metadatos unificados y capas de integración para unir datos de múltiples silos.
  
  Gartner señala que ambos enfoques (mesh y fabric) son temas candentes: mesh para la descentralización y los "datos como producto", y fabric para la integración de datos distribuidos. En la práctica, las nuevas plataformas y herramientas (como los lagos específicos de dominio, los servicios de catálogo y los conductos de datos automatizados) ayudan a poner en práctica estos patrones. Lo que debe aprender un ingeniero de datos es que debe estar preparado para trabajar en equipos orientados al dominio y comprender los sistemas modernos de metadatos y catálogos. (Es importante destacar que los analistas advierten que la malla de datos es todavía una práctica en evolución y que a menudo se utiliza junto con soluciones de tejido de datos.)

• Modernización nativa en la nube: Casi toda la ingeniería de datos se ejecuta ahora en la nube. Las empresas están migrando de almacenes de datos on-prem a almacenes y lagos de datos en la nube (Snowflake, Redshift, Azure Synapse, Databricks, etc.). Las arquitecturas nativas de la nube -pipelines sin servidor, streaming gestionado (por ejemplo, Kinesis, Pub/Sub) y almacenamiento escalable- son tendencias clave. Por lo tanto, los ingenieros de datos deben ser expertos en servicios en la nube y automatización (infraestructura como código, CI/CD para canalizaciones de datos). Adoptar herramientas nativas de la nube significa que puedes ampliar o reducir la computación según la demanda, optimizar los costes y centrarte en la lógica de los datos en lugar de en las operaciones del servidor. En resumen, las plataformas de datos se están modernizando para la era de la nube, y los ingenieros de datos impulsan esa modernización.

• Herramientas de gobernanza y calidad de datos: Con el aumento de los volúmenes de datos y las normativas, están madurando las herramientas para la gobernanza, el linaje y la calidad de los datos(catálogos de datos, canalizaciones basadas en contratos, observabilidad). Los contratos de datos y los registros de esquemas (que automatizan los acuerdos entre productores y consumidores de datos) son una tendencia, ya que garantizan que los equipos no rompan los procesos de los demás. Como ingeniero de datos, puedes trabajar con nuevos marcos y herramientas de gobernanza (como Great Expectations, Monte Carlo o catálogos de datos de código abierto) para ayudar a tu organización a confiar en sus datos. (Por ejemplo, una tendencia es utilizar "contratos de datos" para imponer esquemas coherentes en todos los equipos)..)

• DevOps y automatización: Por último, la línea que separa la ingeniería de software de la ingeniería de datos sigue difuminándose. Muchas organizaciones adoptan prácticas DevOps para los datos (a menudo denominadas DataOps o MLOps). Esto significa control de versiones para el código de datos, pruebas automatizadas de las canalizaciones de datos y entrega continua de la infraestructura de datos. Los marcos de automatización (como Apache Airflow para las canalizaciones, Terraform o CloudFormation para la infraestructura) son ahora estándar. Mantenerte experto en estas herramientas y prácticas DevOps te ayudará a desplegar soluciones de datos de forma más rápida y fiable.

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 itinerario profesional Ingeniero de datos con Python, que te proporcionará los conocimientos sólidos y prácticos que necesitarás para convertirte en un experto en ingeniería de datos.