Aprende Ingeniería de Datos desde cero en 2025: Guía completa

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:

• Introducción a Copo de Nieve
• Introducción a Redshift
• Introducción a BigQuery

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).

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:

• Comprender la ingeniería de datos: Un curso introductorio que explica los fundamentos de la ingeniería de datos, incluidos los pipelines y el ETL.
• Carrera de Ingeniero de Datos en Python: Un programa completo para dominar Python, SQL y herramientas esenciales como Apache Airflow y Git.

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:

• Construir un canal de datos para el comercio minorista
• Realizar una revisión del código
• Limpiar un conjunto de datos de pedidos con PySpark

Certificaciones

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

• Certificación DataCamp de Ingeniero de Datos: Certificación completa en Python, SQL y gestión de canalizaciones de datos.
• Ingeniero de datos certificado por AWS - Asociado: Valida las habilidades y conocimientos en los principales servicios de AWS relacionados con los datos.
• Ingeniero de datos profesional de Google: Valida las habilidades para diseñar y gestionar sistemas de datos en Google Cloud.
• Ingeniero Asociado de Datos de Microsoft Azure: Se centra en la creación de soluciones de datos en Azure.
• Ingeniero de Datos Certificado Asociado de Databricks: Ideal para entornos Spark y Databricks.

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:

• Certificación de Ingeniero de Datos: Valida tus conocimientos y demuestra tu experiencia con una certificación reconocida en el sector.
• Ingeniero de Datos en Python Trayectoria 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 para principiantes que introduce conceptos clave como ETL, pipelines e integración en la nube.