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Aprende Ingeniería de Datos desde cero en 2025: Guía completa

Tu guía completa para aprender ingeniería de datos, tanto si empiezas desde cero como si haces la transición desde otro campo. Descubrirás las habilidades que necesitas, las herramientas que debes dominar y una hoja de ruta para construir tu pericia.
Actualizado 24 nov 2024  · 20 min de lectura

La ingeniería de datos está muy solicitada, especialmente con el increíble crecimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático e IA en los últimos meses. Como profesión fundacional con un futuro prometedor, ofrece inmensas oportunidades a quienes buscan labrarse una carrera gratificante.

Hace unos años pasé de la ingeniería de software a la ingeniería de datos. Como muchos otros, aprendí en el trabajo, ya que la educación formal en este campo aún estaba surgiendo. La buena noticia es que entrar en la ingeniería de datos es totalmente posible, tanto si vienes de un campo relacionado como el desarrollo de software, el análisis de datos o incluso de un campo completamente distinto y no relacionado.

En esta entrada del blog, te guiaré a través de los pasos para aprender ingeniería de datos y compartiré la hoja de ruta que yo seguiría si tuviera que empezar de nuevo.

Comprender el papel de un ingeniero de datos

Antes de entrar en detalles, entendamos 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 manejen los datos con eficacia. Estos sistemas deben funcionar a escala, procesar los datos con rapidez y garantizar la precisión. Así es como los ingenieros de datos pasan sus días de trabajo:

Diseñar canalizaciones de datos

Los ingenieros de datos crean flujos de trabajo que mueven los datos desde su fuente (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:

  • Extraer datos brutos de múltiples fuentes.
  • Limpiarlo, transformarlo y formatearlo para que sea utilizable.
  • Cargándola en sistemas de almacenamiento a los que se pueda acceder para analizarla.

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

Optimizar el almacenamiento de datos

Los ingenieros de datos se aseguran de que los datos se almacenan de forma segura y eficaz. Eligen las bases de datos o soluciones de almacenamiento adecuadas en función del tipo y tamaño de los datos:

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

Proteger la calidad de los datos

Se necesitan datos de alta calidad para un análisis preciso. Por eso los ingenieros de datos aplican controles para supervisar la integridad, coherencia y exactitud 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.
  • Crear reglas de validación que señalen automáticamente los problemas.

En la práctica, a menudo se pasan por alto las buenas prácticas 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 buen punto de partida.

Colaboración entre equipos

Los ingenieros de datos trabajan en estrecha colaboración con:

  • Científicos de datos que proporcionen conjuntos de datos para el aprendizaje automático y el análisis.
  • Analistas para garantizar que los cuadros de mando y los informes tengan datos fiables.
  • Ingenieros de software para integrar los flujos de trabajo de datos en las 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 son a menudo los que producen los datos que manejamos. 

Así, al comprender las necesidades de los distintos 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 manejar grandes conjuntos de datos.
  • Aplica soluciones que reduzcan la latencia y mejoren los tiempos de procesamiento.

Esto adquiere mayor relevancia según el sector o la empresa concreta para 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 cantidades ingentes 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 pasarás manteniendo y mejorando los conductos de datos.

Supervisión y resolución de problemas

Las cosas pueden ir mal en cualquier sistema, y los ingenieros de datos se aseguran de que estos problemas se detecten a tiempo. Establecen alertas y cuadros de mando para hacer un seguimiento:

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

Los ingenieros de datos suelen ocuparse de los conductos de datos fundamentales, que son críticos para el buen funcionamiento de una empresa. Lo sé porque, durante muchos años, formé parte de la rotación de guardia de mi equipo. Nuestro objetivo era solucionar y arreglar los problemas para que los sistemas funcionaran sin problemas cuando surgieran.

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Ingeniería de datos frente a Campos relacionados

La sección anterior ha aclarado lo que implica ser ingeniero de datos. Sin embargo, si eres totalmente nuevo, quizá 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 propósitos 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 puedan utilizar para el análisis o el modelado.
    • Ejemplo de entregable: Una canalización de datos que ingiere datos de API y los carga en un almacén de datos Redshift.
  • Ciencia de datos:
    • Se centra en extraer información de los datos mediante el análisis estadístico y el aprendizaje automático.
    • Depende en gran medida de conjuntos de datos preparados previamente, a menudo gestionados por ingenieros de datos.
    • Ejemplo de resultado: Un modelo predictivo que prevé la pérdida de clientes a partir de datos históricos.
  • Analistas de datos:
    • Participa principalmente en la interpretación y visualización de datos para la toma de decisiones empresariales.
    • Ejemplo de resultado: Cuadros de mando que muestran las métricas empresariales clave a lo largo del tiempo.
  • Ingenieros DevOps:
    • Solaparse con los ingenieros de datos en áreas como el despliegue del sistema y el mantenimiento de la infraestructura.
    • Centrados principalmente en fiabilidad general de las aplicacioneslos ingenieros de datos se especializan en sistemas centrados en datos.

Habilidades necesarias para ser Ingeniero de Datos

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

Vamos a desglosar las principales habilidades que necesitarás aprender o practicar:

Conocimientos de programación

Yo diría que ésta 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 construir sistemas sólidos. Estos son los principales lenguajes de programación en los que centrarse, por orden:

  1. Python: Es el lenguaje al que recurren los ingenieros de datos por su sencillez y su amplio ecosistema de bibliotecas como Pandas, NumPy y PySpark. Python se utiliza para crear scripts, manipular datos y construir pipelines.
  2. SQL: Una habilidad imprescindible para consultar y gestionar datos en bases de datos relacionales. SQL es esencial para escribir consultas eficaces 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 tuviera que empezar 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 la Carrera de Ingeniero de Datos en Python, que proporciona una experiencia de aprendizaje estructurada y práctica.

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

Modelado de datos y gestión de bases de datos

Una sólida comprensión de las bases de datos y del 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 de datos estructurados. Como ingeniero de datos, necesitarás

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

Para practicar, consulta el curso Creación de bases de datos PostgreSQL. Si eres nuevo en Microsoft SQL Server, el curso Introducción a SQL Server es un gran 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 escenarios en los que:

  • La flexibilidad en el diseño del esquema es importante.
  • Las aplicaciones necesitan manejar grandes volúmenes de datos a 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 eficazmente estas potentes bases de datos.

Almacenes de datos

Los almacenes de datos son sistemas especializados optimizados para consultas analíticas e 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 la 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 iniciarte:

Lagos de datos

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

  • Almacenamiento de grandes conjuntos de datos para aplicaciones de aprendizaje automático o IA.
  • Soporta casos de uso como el almacenamiento de registros, datos IoT y datos en streaming.

Procesos ETL

Como he mencionado antes, diseñar y gestionar canalizaciones de datos es una de las principales responsabilidades de un ingeniero de datos. Por tanto, debes conocer los siguientes procesos:

  • Extraer: Recopilar datos de diversas fuentes, como API, bases de datos o registros.
  • Transforma: Limpiar y remodelar los datos para adaptarlos al formato o esquema requerido.
  • Carga: Almacenar los datos procesados en almacenes o lagos de datos para su uso posterior.

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

Echa un vistazo al curso ETL en Python para empezar con buen pie. Después, continúa con los cursos Introducción al flujo de aire e Introducción al dbt.

Plataformas en la nube

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

Por supuesto, no necesitas conocer todos los servicios. Céntrate en las 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.
  • Plataforma en la nube de Google (GCP): BigQuery y Dataflow son soluciones estándar de procesamiento y análisis de datos a gran escala.

Entender cómo implantar y gestionar sistemas de datos en estas plataformas es imprescindible. Consulta el curso Entender el Cloud Computing para obtener una excelente visión general.

Tecnologías de grandes datos

Cuando las organizaciones manejan volúmenes masivos de datos, a veces es necesario familiarizarse con las tecnologías de big data. Como esto depende mucho de tus objetivos, yo 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 popular herramienta para el flujo de datos en tiempo real, te permite procesar los datos a medida que se generan, lo que la hace útil para aplicaciones como el análisis de registros o el seguimiento de la actividad de los usuarios.

En esta fase, el curso Introducción a PySpark es muy recomendable. Después, podrías continuar con Introducción a Kafka para abordar los retos de los datos en tiempo real. 

Habilidades sociales

Aunque las habilidades técnicas son esenciales, las habilidades interpersonales son necesarias para tener éxito en entornos de equipo y en escenarios de resolución de problemas. Obviamente, esto no es específico de la ingeniería de datos, pero creo que merece 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 analizarlos y resolverlos rápidamente es crucial.
  • Colaboración: Como ya se ha dicho, los ingenieros de datos trabajan en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos. Una comunicación clara y la capacidad de alinearte con los objetivos te convierten en un valioso miembro del equipo.
  • Comunicación: Explicar procesos técnicos a partes interesadas no técnicas suele formar parte del trabajo. Ser capaz de presentar las ideas con claridad puede impulsar 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!

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

Paso

Qué aprender

Herramientas

Ejemplos de proyectos

Paso 1: Construir una base sólida en programación (Mes 1 - 3)

  • Python para secuencias de comandos y manipulación de datos.
  • SQL para consultar bases de datos relacionales.
  • Shell scripting para la automatización de tareas.
  • Bibliotecas de Python: Pandas, NumPy.
  • Plataformas SQL: Mode Analytics, SQLZoo.
  • Tutoriales de comandos Linux.
  • Escribe un script en Python para limpiar datos desordenados.
  • Crea una consulta SQL para analizar los datos de ventas de una base de datos.

Paso 2: Aprender los fundamentos de las bases de datos (Mes 4)

  • Diseño y optimización de bases de datos relacionales.
  • Conceptos básicos de las bases de datos NoSQL para datos no estructurados.
  • Relacional: MySQL, PostgreSQL.
  • NoSQL: MongoDB, Cassandra.
  • Diseña un esquema relacional para un almacén.
  • Construye una base de datos NoSQL para una aplicación de redes sociales.

Paso 3: Master ETL y pipelines de datos (Mes 5 - 6)

  • Conceptos de extracción, transformación y carga (ETL).
  • Herramientas de orquestación del flujo de trabajo.
  • Herramientas ETL: Apache Airflow, dbt.
  • Almacenes en la nube: Copo de nieve, Redshift.
  • Construye una canalización ETL para extraer datos de la API, limpiarlos y cargarlos en un almacén de datos.

Paso 4: Explora la computación en nube (Mes 7 - 8)

  • Conceptos básicos de AWS, Azure y Google Cloud.
  • Cómo desplegar canalizaciones en la nube.
  • AWS: S3, Glue, Redshift.
  • Azure: Analítica de sinapsis.
  • GCP: BigQuery, Flujo de datos.
  • Implementa una canalización en AWS Glue.
  • Analizar datos en BigQuery.

Paso 5: Comprender los conceptos de big data (Mes 9 - 10)

  • Marcos para el almacenamiento y procesamiento de big data.
  • Transmisión de datos en tiempo real.
  • Hadoop para almacenamiento.
  • Apache Spark para el procesamiento.
  • Kafka para streaming.
  • Construye un pipeline Spark para procesar grandes conjuntos de datos.
  • Transmite registros en directo utilizando Kafka.

Paso 6: Aplica tus competencias mediante proyectos (Mes 11 - 12)

  • Combina las habilidades aprendidas en escenarios del mundo real.
  • Construye proyectos de cartera.
  • GitHub para compartir el trabajo.
  • Tejidos de datos para big data.
  • Blogs para documentar tu proceso.
  • Transfiere datos en tiempo real a un lago de datos.
  • Crea una canalización de almacén de datos con Snowflake.

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 sencilla. Ese fue exactamente mi caso. He aquí cómo:

  1. Desarrolladores de software:
    • Aprovecha tu experiencia en programación para aprender Python y SQL.
    • Céntrate en la construcción de ETL pipelines y en la exploración de herramientas de big data.
    • Transfiere tus conocimientos de diseño de sistemas a sistemas de datos escalables.
  2. Analistas de datos:
    • Profundiza en tus conocimientos de SQL y optimización de bases de datos.
    • Aprende Python para la automatización y la transformación de datos.
    • Transición a la construcción de pipelines y exploración de conceptos de big data.
  3. Ingenieros DevOps:
    • Utiliza tu experiencia en el despliegue de sistemas para trabajar con plataformas en la nube.
    • Aprende herramientas ETL y céntrate en la orquestación de datos.
    • Transfiere tus conocimientos de infraestructura a flujos de trabajo centrados en los datos.

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

Recursos principales para aprender ingeniería de datos

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

A continuación encontrarás una lista de libros, cursos, certificaciones y recursos comunitarios para orientarte:

Libros

Los libros ofrecen un conocimiento profundo de los conceptos y las mejores prácticas de la ingeniería de datos.

  • "Diseño de aplicaciones intensivas en datos", por Martin Kleppmann: Este libro fundacional explica los principios que subyacen a los sistemas de datos modernos, abarcando los sistemas distribuidos, el modelado de datos y el procesamiento de flujos.
  • "El juego de herramientas del almacén de datos", 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 son esenciales para dominar las herramientas y las tecnologías. He enumerado algunos cursos a lo largo de esta entrada del blog, pero si no estás seguro de por dónde empezar, aquí tienes grandes opciones:

Proyectos guiados

Tras completar unos cuantos cursos, aplica tus conocimientos con proyectos prácticos. Aquí tienes unas cuantas guiadas, que incluyen conjuntos de datos e instrucciones paso a paso:

Certificaciones

Las certificaciones validan tus conocimientos y aumentan tus posibilidades de empleo. Considera las siguientes una vez que estés preparado:

Errores comunes que hay que 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. 

He aquí algunos errores comunes que debes tener en cuenta, y consejos para evitarlos.

1. Centrarse demasiado en la teoría sin práctica directa

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

¿Qué ocurre?:

  • Puede que pases demasiado tiempo leyendo libros o haciendo cursos sin construir proyectos reales.
  • Los empresarios suelen dar prioridad a los candidatos que pueden demostrar experiencia práctica sobre conocimientos teóricos.

Cómo evitarlo:

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

2. Ignorar la importancia de las competencias interpersonales

Los ingenieros de datos no trabajan aislados. Colaborarás con científicos de datos, analistas, desarrolladores de software y equipos empresariales, lo que hace que las habilidades interpersonales sean tan importantes como la experiencia técnica.

¿Qué ocurre?:

  • Una comunicación o colaboración deficientes pueden dar lugar a objetivos desalineados y flujos de trabajo ineficaces.
  • Puede que te cueste explicar tu trabajo a las partes interesadas no técnicas, lo que obstaculizará tu impacto.

Cómo evitarlo:

  • Practica explicando conceptos técnicos en términos sencillos, especialmente a públicos no técnicos.
  • Desarrolla el trabajo en equipo y la capacidad de escucha activa colaborando en proyectos de grupo.

3. Utilizar herramientas y tecnologías obsoletas

El panorama tecnológico evoluciona constantemente, ¡y la ingeniería de datos no es una excepción! Depender de herramientas anticuadas puede hacerte menos competitivo en el mercado laboral y limitar tu capacidad para crear sistemas escalables y modernos.

¿Qué ocurre?:

  • Puede que te centres en herramientas heredadas como MapReduce cuando alternativas más eficientes como Apache Spark están ampliamente adoptadas.
  • Los empleadores esperan estar familiarizados con las plataformas modernas en la nube como AWS, Azure y GCP; ignorarlas puede hacerte menos relevante.

Cómo evitarlo:

  • Mantente al día de las tendencias del sector siguiendo blogs, boletines 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 orquestación del flujo de trabajo en lugar de la programación manual.
  • Incluye una sección de "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 resolución de problemas. Puedes prosperar en este campo dinámico siguiendo un camino de aprendizaje estructurado, evitando los errores comunes y desarrollando continuamente tus habilidades. 

He aquí un resumen rápido de la hoja de ruta que propuse:

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

Recuerda, el éxito en la ingeniería de datos no consiste sólo 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 apoyar tu viaje, considera estos recursos de DataCamp:

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo suele llevar convertirse en ingeniero de datos desde cero?

El calendario depende de tu formación y del tiempo que puedas dedicar al aprendizaje. Si empiezas desde cero, sigues una hoja de ruta estructurada y estudias con constancia, puedes estar preparado para trabajar en 9-12 meses. Sin embargo, si vienes de un campo relacionado, como el desarrollo de software o el análisis de datos, el proceso puede ser más rápido -alrededor de 6-8 meses-, puesto que ya tendrás conocimientos transferibles.

¿Cuáles son algunas herramientas y plataformas gratuitas para practicar las habilidades de ingeniería de datos?

Existen varias herramientas y plataformas gratuitas para practicar la ingeniería de datos:

  • Nivel gratuito de Google Cloud: Utiliza BigQuery o Dataflow para una experiencia práctica de computación en la nube.
  • Capa gratuita de AWS: Experimenta con S3, Glue y Redshift.
  • Flujo de aire Apache: Instálalo localmente o utiliza Docker para crear y probar flujos de trabajo.
  • PostgreSQL: Crea una base de datos local para practicar el diseño de bases de datos relacionales y SQL.
  • Kaggle Datasets: Descarga conjuntos de datos para proyectos prácticos de canalización o ejercicios de modelado de datos.
  • Campamento de datos: Puedes empezar a hacer algunos cursos gratis.

¿Cómo me mantengo al día de las últimas tendencias y herramientas de ingeniería de datos?

Para estar al día en este campo en constante evolución:

  • Sigue blogs del sector como DataCamp y Data Engineering Weekly.
  • Únete a comunidades de ingeniería de datos en Reddit (r/dataengineering) o grupos de Slack.
  • Asiste a seminarios web o conferencias como AWS re:Invent o Data + AI Summit.
  • Experimenta con herramientas emergentes como dbt para transformaciones o Delta Lake para lagos de datos.

¿Qué conocimientos de programación son los más demandados para los puestos de ingeniería de datos?

Python y SQL son las principales prioridades para la mayoría de los puestos de ingeniería de datos. Python se utiliza mucho para la automatización, el scripting y el trabajo con marcos de big data, mientras que SQL es esencial para consultar y transformar datos relacionales. Además, Java y Scala son muy valiosos para puestos que requieren experiencia en Apache Spark o Kafka. Bash y las secuencias de comandos shell son útiles para automatizar los flujos de trabajo ETL y gestionar los sistemas basados en la nube.

¿Cómo puedo hacer que mi portafolio destaque ante posibles empleadores?

Un portafolio sólido debe mostrar proyectos del mundo real que demuestren tu capacidad para resolver problemas prácticos de ingeniería de datos. He aquí cómo hacer que destaque:

  • Incluye proyectos diversos, como la construcción de una canalización de datos, la creación de un almacén de datos o la transmisión de datos en tiempo real con Kafka.
  • Utiliza conjuntos de datos públicos de fuentes como Kaggle o repositorios gubernamentales para que los proyectos sean relacionables.
  • Publica tu trabajo en GitHub con documentación detallada, incluyendo tu proceso de pensamiento, los retos a los que te enfrentas y las soluciones.
  • Escribe entradas de blog o crea vídeos explicando tus proyectos para demostrar tus habilidades comunicativas.
  • Destaca tu uso de herramientas modernas (por ejemplo, Apache Airflow, dbt, Snowflake) para demostrar la relevancia en el sector.

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Thalia Barrera
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Thalia Barrera es Editora Senior de Ciencia de Datos en DataCamp, con un máster en Informática y más de una década de experiencia en ingeniería de software y datos. Thalia disfruta simplificando conceptos tecnológicos para ingenieros y científicos de datos a través de publicaciones en blogs, tutoriales y cursos en vídeo.

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