Aprende ingeniería de datos desde cero en 2026: La guía completa

Comprender el papel de un ingeniero de datos

Antes de entrar en detalles, veamos primero en qué consiste el día a día de un ingeniero de datos.

En esencia, la ingeniería de datos se centra en diseñar y mantener sistemas que gestionen los datos de manera eficiente. Estos sistemas deben funcionar a gran escala, procesar datos rápidamente y garantizar la precisión. Así es como pasan sus jornadas laborales los ingenieros de datos:

Diseño de canales de datos

Los ingenieros de datos crean flujos de trabajo que trasladan los datos desde su origen (como bases de datos, API o registros) a un sistema de almacenamiento central, como un almacén de datos o un lago de datos. Este proceso, denominado ETL (Extraer, Transformar, Cargar), implica:

• Extracción de datos sin procesar de múltiples fuentes.
• Limpiarlo, transformarlo y formatearlo para que sea utilizable.
• Cargarlo en sistemas de almacenamiento donde se pueda acceder a él para su análisis.

En mi opinión, el proceso de diseño es una de las partes más divertidas de ser ingeniero de datos.

Optimización del almacenamiento de datos

Los ingenieros de datos se aseguran de que los datos se almacenen de forma segura y eficiente. Elegís las bases de datos o soluciones de almacenamiento adecuadas en función del tipo y el tamaño de los datos:

• Bases de datos relacionales para datos estructurados, como los pedidos de los clientes.
• Bases de datos nosql para datos no estructurados o semiestructurados, como publicaciones en redes sociales.
• Soluciones en la nube como Amazon S3 o Google Cloud Storage para obtener escalabilidad y rentabilidad.

Protección de la calidad de los datos

Para realizar un análisis preciso se necesitan datos de alta calidad. Por eso, los ingenieros de datos implementan controles para supervisar la integridad, la coherencia y la precisión de los datos a lo largo de su ciclo de vida. Esto incluye:

• Detectar y corregir errores en los datos.
• Evitar registros duplicados o incompletos.
• Creación de reglas de validación que señalan automáticamente los problemas.

En la práctica, a menudo se pasan por alto las buenas prácticas en materia de calidad de los datos. Eso es un error, y te aconsejo que incluyas este tema en tu itinerario de aprendizaje desde el principio, lo que te diferenciará como ingeniero de datos. El curso Introducción a la calidad de los datos es un excelente punto de partida.

Colaboración entre equipos

Los ingenieros de datos trabajan en estrecha colaboración con:

• Científicos de datos que proporcionan conjuntos de datos para machine learning y el análisis.
• Los analistas deben garantizar que los paneles de control y los informes contengan datos fiables.
• Ingenieros de software para integrar flujos de trabajo de datos en aplicaciones.

Los científicos y analistas de datos son nuestras partes interesadas, lo que significa que a menudo son los usuarios finales de nuestros productos de datos. Los ingenieros de software suelen ser quienes producen los datos que manejamos. 

Así, al comprender las necesidades de los diferentes equipos, los ingenieros de datos alinean la infraestructura con los objetivos generales de la empresa.

Mantener el rendimiento del sistema

Con volúmenes de datos cada vez mayores, las canalizaciones y los sistemas deben seguir siendo rápidos y escalables. Ingenieros de datos:

• Optimiza los flujos de trabajo para gestionar grandes conjuntos de datos.
• Implementa soluciones que reduzcan la latencia y mejoren los tiempos de procesamiento.

Esto cobra mayor relevancia en función del sector o la empresa concreta en la que trabajes como ingeniero de datos. El rendimiento siempre es importante, pero lo es aún más si sueñas con trabajar en una empresa que maneja grandes cantidades de datos, como Netflix, Meta o Amazon.

Independientemente de la empresa, lo cierto es que la mayor parte de tu tiempo como ingeniero de datos lo dedicarás a mantener y mejorar los flujos de datos.

Supervisión y resolución de problemas

En cualquier sistema pueden surgir problemas, ¡y los ingenieros de datos se encargan de detectarlos a tiempo! Configuraron alertas y paneles de control para realizar un seguimiento de:

• Fallos en las tuberías.
• Ralentizaciones del sistema.
• Incoherencias en los datos.

Los ingenieros de datos suelen trabajar con canales de datos fundamentales, que son cruciales para el buen funcionamiento de una empresa. Lo sé porque, durante muchos años, formé parte de la rotación de guardias de mi equipo. Nuestro objetivo era resolver y solucionar los problemas para mantener los sistemas funcionando sin problemas cuando surgieran.

Ingeniería de datos frente a Campos relacionados

En la sección anterior se ha aclarado en qué consiste la profesión de ingeniero de datos. Sin embargo, si eres completamente nuevo en esto, es posible que te preguntes en qué se diferencia de otros campos relacionados. Aunque la ingeniería de datos a menudo se solapa con otras profesiones, en realidad tienen fines distintos dentro del ecosistema de datos:

• Ingeniería de datos:
• Se centra en la creación de infraestructuras para recopilar, procesar y almacenar datos.
• Implica la creación de herramientas y plataformas que otros equipos pueden utilizar para el análisis o la modelización.
• Ejemplo de entrega: Un canal de datos que recopila datos de las API y los carga en un almacén de datos Redshift.
• Ciencia de datos:
• Se centra en extraer información útil de los datos mediante el análisis estadístico y machine learning.
• Depende en gran medida de conjuntos de datos preparados previamente, a menudo gestionados por ingenieros de datos.
• Ejemplo de entrega: Modelo predictivo que pronostica la pérdida de clientes basándose en datos históricos.
• Analistas de datos:
• Se dedica principalmente a interpretar y visualizar datos para la toma de decisiones empresariales.
• Ejemplo de entrega: Paneles que muestran métricas empresariales clave a lo largo del tiempo.
• Ingenieros de DevOps:
• Colaboración con ingenieros de datos en áreas como la implementación de sistemas y el mantenimiento de infraestructuras.
• Centrándose principalmente en la fiabilidad general de las aplicaciones, los ingenieros de datos se especializan en sistemas centrados en datos.

Habilidades necesarias para convertirse en ingeniero de datos

Para destacar como ingeniero de datos, necesitas una combinación de habilidades técnicas y sociales. Estas habilidades te permiten crear sistemas de datos fiables, resolver problemas complejos y colaborar eficazmente con equipos.

Analicemos las principales habilidades que necesitarás aprender o practicar:

Habilidades de programación

Yo diría que esta es la habilidad más importante, ya que la programación constituye la base de la ingeniería de datos, que es un subconjunto especial de la ingeniería de software.

La programación te ayuda a manipular datos, automatizar tareas y crear sistemas robustos. Estos son los principales lenguajes de programación en los que hay que centrarse, por orden:

1. Python: El lenguaje preferido por los ingenieros de datos debido a su simplicidad y su amplio ecosistema de bibliotecas como Pandas, NumPy y PySpark. Python se utiliza para la creación de scripts, la manipulación de datos y la construcción de canalizaciones.
2. SQL: Una habilidad imprescindible para consultar y gestionar datos en bases de datos relacionales. SQL es esencial para escribir consultas eficientes para extraer y transformar datos.
3. Java/Scala: Estos lenguajes son relevantes cuando se trabaja con marcos de big data como Apache Spark, ya que ofrecen un gran rendimiento para manejar grandes conjuntos de datos.

Si empezara a aprender ingeniería de datos, primero me centraría en Python y SQL y luego pasaría a Java o Scala si fuera necesario.

Para dominar Python para la ingeniería de datos, explora el programa de ingeniero de datos en Python, que ofrece una experiencia de aprendizaje estructurada y práctica.

Si eres nuevo en SQL, el programa Fundamentos de SQL es un excelente punto de partida para construir una base sólida.

Modelado de datos y gestión de bases de datos

Un profundo conocimiento de las bases de datos y el modelado de datos garantiza que tus sistemas de datos sean eficientes y escalables, ¡algo imprescindible para los ingenieros de datos! 

Esto es lo que debes saber:

Bases de datos relacionales

Las bases de datos relacionales como PostgreSQL, MySQL y Microsoft SQL Server son la columna vertebral del almacenamiento estructurado de datos. Como ingeniero de datos, tendrás que:

• Diseña esquemas que definan cómo se organizan los datos.
• Optimiza las consultas para mejorar el rendimiento y la eficiencia.
• Comprende el funcionamiento de la indexación para acelerar la recuperación de datos.

Para realizar prácticas, consulta el curso Creación de bases de datos PostgreSQL. Si eres nuevo en Microsoft SQL Server, el curso Introducción a SQL Server es un excelente recurso para empezar.

Bases de datos NoSQL

Los sistemas nosql como MongoDB y Cassandra están diseñados para datos no estructurados o semiestructurados. Son esenciales en situaciones en las que:

• La flexibilidad en el diseño del esquema es importante.
• Las aplicaciones deben gestionar grandes volúmenes de datos a gran escala, como análisis en tiempo real o datos de redes sociales.

El curso Conceptos nosql es un recurso excelente para aprender los fundamentos y comprender dónde y cómo utilizar estas potentes bases de datos de forma eficaz.

Almacenes de datos

Los almacenes de datos son sistemas especializados optimizados para consultas analíticas y generación de informes. Herramientas como Snowflake, Amazon Redshift y Google BigQuery son utilizadas habitualmente por los ingenieros de datos para:

• Almacena y analiza grandes volúmenes de datos históricos.
• Agrega datos de múltiples fuentes para obtener inteligencia empresarial.
• Garantiza un rendimiento rápido de las consultas para análisis complejos.

DataCamp ofrece cursos sobre todos estos almacenes de datos, así como sobre el almacenamiento de datos en general, para que puedas empezar:

• Introducción a Snowflake
• Introducción a Redshift
• Introducción a BigQuery

Lagos de datos

Los lagos de datos, como los creados en Amazon S3, Azure Data Lake o Google Cloud Storage, están diseñados para almacenar datos sin procesar. A diferencia de los almacenes de datos, los lagos de datos gestionan tanto datos estructurados como no estructurados, lo que los hace ideales para:

• Almacenamiento de grandes conjuntos de datos para aplicaciones de machine learning o inteligencia artificial.
• Compatible con casos de uso como almacenamiento de registros, datos de IoT y datos de streaming.

Procesos ETL

Como mencioné anteriormente, diseñar y gestionar flujos de datos es una de las principales responsabilidades de un ingeniero de datos. Por lo tanto, debes estar familiarizado con los siguientes procesos:

• Extracto de: Recopilación de datos de diversas fuentes, como API, bases de datos o registros.
• Transformar: Limpiar y remodelar los datos para que se ajusten al formato o esquema requerido.
• Cargar: Almacenamiento de los datos procesados en almacenes o lagos de datos para su uso posterior.

Herramientas como Apache Airflow y dbt simplifican la coordinación de los flujos de trabajo ETL.

¡Echa un vistazo al curso ETL en Python para empezar con buen pie! A continuación, continúa con los cursos Introducción a Airflow e Introducción a dbt.

Nubes

La nube es ahora el estándar para almacenar y procesar datos debido a su escalabilidad y rentabilidad. Por lo tanto, ¡es imprescindible estar familiarizado con la nube! 

Por supuesto, no es necesario que conozcas todos los servicios. Céntrate solo en los que sean relevantes para la ingeniería de datos. Por ejemplo:

• AWS (Amazon Web Services): Los ingenieros de datos utilizan ampliamente servicios como S3 (almacenamiento), Glue (ETL) y Redshift (almacenamiento de datos).
• Azure: Herramientas como Synapse Analytics y Data Factory se utilizan para crear y gestionar flujos de trabajo de datos.
• Google Cloud Platform (GCP): BigQuery y Dataflow son soluciones estándar para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.

Es imprescindible comprender cómo implementar y gestionar sistemas de datos en estas plataformas. Echa un vistazo al curso «Comprender la nube» para obtener una excelente visión general.

Tecnologías de big data

Las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos a veces necesitan estar familiarizadas con las tecnologías de big data. Dado que esto depende en gran medida de tus objetivos, lo consideraría opcional.

• Apache Spark: Conocido por su velocidad y versatilidad, Spark se utiliza para el procesamiento y análisis de datos distribuidos.
• Kafka: Kafka, una herramienta muy popular para la transmisión de datos en tiempo real, te permite procesar los datos a medida que se generan, lo que la hace muy útil para aplicaciones como el análisis de registros o el seguimiento de la actividad de los usuarios.

En esta etapa, se recomienda encarecidamente el curso Introducción a PySpark. A continuación, puedes continuar con Introducción a Kafka para abordar los retos que plantean los datos en tiempo real. 

Habilidades sociales

Si bien las habilidades técnicas son esenciales, las habilidades sociales son necesarias para tener éxito en entornos de trabajo en equipo y en situaciones en las que hay que resolver problemas. Obviamente, esto no es específico de la ingeniería de datos, pero creo que vale la pena mencionarlo en este contexto:

• Resolución de problemas: A menudo te enfrentarás a fallos del sistema, discrepancias en los datos o cuellos de botella en el rendimiento. La capacidad de analizar y resolverlos rápidamente es fundamental.
• Colaboración: Como se mencionó anteriormente, los ingenieros de datos trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos. La comunicación clara y la capacidad de alinearte con los objetivos te convierten en un miembro valioso del equipo.
• Comunicación: Explicar procesos técnicos a personas sin conocimientos técnicos suele ser parte del trabajo. Ser capaz de presentar las ideas con claridad puede favorecer una mejor toma de decisiones.

Cómo aprender ingeniería de datos: Hoja de ruta paso a paso

Si tu objetivo es aprender ingeniería de datos desde cero y no tienes experiencia en un campo relacionado, ¡la siguiente hoja de ruta es para ti!

Estarás más que preparado para empezar a solicitar puestos de ingeniería de datos en 12 meses (o menos, dependiendo de tu nivel de compromiso).

Transición desde un puesto relacionado

Si ya trabajas en un campo relacionado, como el desarrollo de software, el análisis de datos o DevOps, la transición a la ingeniería de datos puede ser más fluida. Ese fue exactamente mi caso. A continuación te explicamos cómo hacerlo:

1. Programadores de software:
• Aprovecha tu experiencia en programación para aprender Python y SQL.
• Céntrate en crear canalizaciones ETL y explorar herramientas de big data.
• Transforma tus conocimientos sobre diseño de sistemas en sistemas de datos escalables.
2. Analistas de datos:
• Profundiza tus conocimientos sobre SQL y optimización de bases de datos.
• Aprende Python para la automatización y la transformación de datos.
• Transición hacia la creación de canalizaciones y la exploración de conceptos relacionados con los macrodatos.
3. Ingenieros de DevOps:
• Aprovecha tu experiencia en la implementación de sistemas para trabajar con plataformas en la nube.
• Aprende a utilizar herramientas ETL y céntrate en la organización de datos.
• Transforma tus conocimientos sobre infraestructura en flujos de trabajo centrados en los datos.

Consejo profesional: Destaca en tu currículum las habilidades transferibles, como la experiencia con plataformas de nube, programación o análisis de datos. ¡Sin duda puede ser una ventaja!

Los mejores recursos para aprender ingeniería de datos

Bien, ahora ya tienes una hoja de ruta específica, pero para convertirte en un ingeniero de datos cualificado, es esencial utilizar materiales de aprendizaje de alta calidad que proporcionen tanto conocimientos teóricos como experiencia práctica.

A continuación, te ofrecemos una lista seleccionada de libros, cursos, certificaciones y recursos comunitarios que te servirán de guía:

Libros

Los libros ofrecen una comprensión profunda de los conceptos y las mejores prácticas de la ingeniería de datos.

• «Diseño de aplicaciones con uso intensivo de datos», de Martin Kleppmann: Este libro fundamental explica los principios que subyacen a los sistemas de datos modernos, y abarca los sistemas distribuidos, el modelado de datos y el procesamiento de flujos.
• «The Data Warehouse Toolkit», de Ralph Kimball: Una guía detallada para diseñar almacenes de datos y sistemas ETL eficaces.
• Fundamentos de la ingeniería de datos, de Joe Reis y Matt Housley: Este libro, perfecto para principiantes, abarca las herramientas, habilidades y conceptos que necesitas para iniciar tu andadura en la ingeniería de datos.

Cursos

Los cursos prácticos y aplicados son esenciales para dominar las herramientas y tecnologías. He enumerado algunos cursos a lo largo de esta entrada del blog, pero si no estás seguro de por dónde empezar, aquí tienes algunas opciones excelentes:

• Comprender la ingeniería de datos: Curso introductorio que explica los fundamentos de la ingeniería de datos, incluyendo pipelines y ETL.
• Ingeniero de datos en Python Programa profesional: Un programa completo para dominar Python, SQL y herramientas esenciales como Apache Airflow y Git.

Proyectos guiados

Después de completar algunos cursos, aplica tus conocimientos con proyectos prácticos. Aquí hay algunos tutoriales guiados, que incluyen conjuntos de datos e instrucciones paso a paso:

• Creación de un canal de datos minoristas
• Realizar una revisión del código
• Limpieza de un conjunto de datos de pedidos con PySpark

Certificaciones

Las certificaciones validan tus conocimientos y aumentan tu empleabilidad. Una vez que estés listo, considera las siguientes opciones:

• Certificación de ingeniero de datos de DataCamp: Certificación completa en Python, SQL y gestión de flujos de datos.
• Ingeniero de datos certificado por AWS - Asociado: Valida las habilidades y los conocimientos en servicios básicos de AWS relacionados con los datos.
• Ingeniero de datos profesional de Google: Valida las habilidades en el diseño y la gestión de sistemas de datos en Google Nube.
• Microsoft Azure Data Engineer Associate: Se centra en crear soluciones de datos en Azure.
• Ingeniero de datos certificado por Databricks: Ideal para entornos Spark y Databricks.

Errores comunes que debes evitar al aprender ingeniería de datos

Mientras trabajas para convertirte en ingeniero de datos, es fácil caer en ciertas trampas que pueden ralentizar tu progreso o limitar tu potencial profesional. 

A continuación, se indican algunos errores comunes que debes evitar, así como consejos para hacerlo.

1. Centrarse demasiado en la teoría sin practicar

¡La ingeniería de datos es un campo muy práctico! Si bien es importante comprender los conceptos subyacentes, el éxito en el mundo real depende de tu capacidad para aplicar esos conocimientos.

¿Qué sucede?:

• Es posible que dediques demasiado tiempo a leer libros o a hacer cursos sin desarrollar proyectos reales.
• Los empleadores suelen dar prioridad a los candidatos que pueden demostrar experiencia práctica por encima de los conocimientos teóricos.

Cómo evitarlo:

• Combina cada nuevo concepto que aprendas con un pequeño proyecto para aplicarlo. Por ejemplo, después de aprender sobre ETL, crea un canal para procesar y almacenar datos de una API pública.
• Participa en proyectos de código abierto o concursos de Kaggle que requieran habilidades de ingeniería de datos.
• Utiliza herramientas como GitHub para mostrar tus proyectos prácticos a posibles empleadores.

2. Ignorar la importancia de las habilidades sociales

Los ingenieros de datos no trabajan de forma aislada. Colaborarás con científicos de datos, analistas, programadores y equipos comerciales, por lo que las habilidades sociales son tan importantes como los conocimientos técnicos.

¿Qué sucede?:

• Una comunicación o colaboración deficientes pueden dar lugar a objetivos desalineados y flujos de trabajo ineficientes.
• Es posible que te resulte difícil explicar tu trabajo a las partes interesadas sin conocimientos técnicos, lo que dificultará tu impacto.

Cómo evitarlo:

• Practica explicar conceptos técnicos en términos sencillos, especialmente a un público sin conocimientos técnicos.
• Desarrolla habilidades de trabajo en equipo y escucha activa colaborando en proyectos grupales.

3. Uso de herramientas y tecnologías obsoletas.

El panorama tecnológico está en constante evolución, ¡y la ingeniería de datos no es una excepción! Confiar en herramientas obsoletas puede hacerte menos competitivo en el mercado laboral y limitar tu capacidad para crear sistemas modernos y escalables.

¿Qué sucede?:

• Es posible que te centres en herramientas heredadas como MapReduce cuando existen alternativas más eficientes como Apache Spark que se utilizan ampliamente.
• Los empleadores esperan que estés familiarizado con plataformas modernas de nube como AWS, Azure y GCP; ignorarlas puede restarte relevancia.

Cómo evitarlo:

• Mantente al día de las tendencias del sector siguiendo blogs, boletines informativos y comunidades.
• Explora y experimenta regularmente con nuevas herramientas y marcos de trabajo. Por ejemplo:
• Aprende dbt para la transformación de datos en lugar de depender únicamente de scripts SQL.
• Utiliza Apache Airflow para la coordinación de flujos de trabajo en lugar de la programación manual.
• Incluye una sección titulada «Herramientas y tecnologías» en tu currículum para destacar tu familiaridad con los últimos estándares del sector.

Conclusión

Convertirse en ingeniero de datos es un viaje apasionante que combina conocimientos técnicos, creatividad y capacidad para resolver problemas. Puedes prosperar en este campo tan dinámico siguiendo un itinerario de aprendizaje estructurado, evitando errores comunes y desarrollando continuamente tus habilidades. 

Aquí tienes un breve resumen de la hoja de ruta que propuse:

1. Construye una base sólida en programación y bases de datos.
2. Domina los procesos ETL, los flujos de datos y la nube.
3. Sumérgete en las tecnologías de big data y las herramientas de procesamiento en tiempo real (solo si eso forma parte de tus objetivos específicos).
4. Aplica tus conocimientos a través de proyectos de portafolio que muestren tu experiencia.

Recuerda que el éxito en la ingeniería de datos no solo consiste en conocer las herramientas y tecnologías adecuadas, sino en aplicarlas para resolver problemas del mundo real. Sé constante, busca experiencia práctica y mantente al día de las últimas tendencias.

Para ayudarte en tu camino, ten en cuenta estos recursos de DataCamp:

• Certificación de ingeniero de datos: Valida tus habilidades y demuestra tu experiencia con una certificación reconocida en el sector.
• Ingeniero de datos en Python Programa profesional: Aprende Python, SQL y herramientas esenciales como Apache Airflow y dbt en un programa estructurado y práctico.
• Comprender la ingeniería de datos: Un curso apto para principiantes que presenta conceptos clave como ETL, canalizaciones e integración en la nube.