Las 39 mejores preguntas y respuestas de entrevistas sobre ingeniería de datos en 2025

Preguntas iniciales de la entrevista al ingeniero de datos de RRHH

En la ronda inicial de entrevistas de RRHH, el responsable de RRHH te preguntará sobre tu experiencia laboral y el valor que aportas a la empresa. Esta fase está diseñada para evaluar tus antecedentes, tus habilidades interpersonales y tu adecuación general a la cultura de la empresa.

1. ¿Qué te convierte en el mejor candidato para este puesto?

Si el responsable de contratación te selecciona para una entrevista telefónica, habrá visto algo que le haya gustado en tu perfil. Aborda esta pregunta con confianza y habla de tu experiencia y crecimiento profesional. 

Es importante revisar el perfil de la empresa y la descripción del puesto antes de la entrevista. Esto te ayudará a comprender lo que busca el director de recursos humanos y a adaptar tu respuesta en consecuencia.

Céntrate en habilidades y experiencias específicas que se ajusten a los requisitos del puesto, como el diseño y la gestión de canalizaciones de datos, el modelado y los procesos ETL. Destaca cómo tu combinación única de habilidades, experiencia y conocimientos te hace destacar.

2. ¿Cuáles son las responsabilidades diarias de un ingeniero de datos?

Aunque no hay una respuesta absoluta, compartir tus experiencias de trabajos anteriores y remitirte a la descripción del puesto puede proporcionar una respuesta completa. Generalmente, las responsabilidades diarias de los ingenieros de datos incluyen:

• Desarrollar, probar y mantener bases de datos.
• Crear soluciones de datos basadas en los requisitos empresariales.
• Adquisición e integración de datos.
• Desarrollar, validar y mantener canalizaciones de datos para procesos ETL, modelado, transformación y servicio.
• Desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático en algunos casos.
• Mantener la calidad de los datos limpiando, validando y supervisando los flujos de datos.
• Mejorar la fiabilidad, el rendimiento y la calidad del sistema.
• Seguir las directrices de gobernanza y seguridad de datos para garantizar el cumplimiento y la integridad de los datos.

3. ¿Qué es lo más difícil para ti de ser ingeniero de datos?

Esta pregunta variará en función de las experiencias individuales, pero entre los retos comunes se incluyen:

• Seguir el rápido ritmo de los avances tecnológicos e integrar nuevas herramientas para mejorar el rendimiento, la seguridad, la fiabilidad y el retorno de la inversión de los sistemas de datos.
• Comprender y aplicar protocolos complejos de gobernanza y seguridad de datos.
• Gestionar los planes de recuperación en caso de catástrofe y garantizar la disponibilidad e integridad de los datos durante acontecimientos imprevistos.
• Equilibrar los requisitos empresariales con las limitaciones técnicas y predecir las futuras demandas de datos.
• Manejar con eficacia grandes volúmenes de datos y garantizar su calidad y coherencia.

4. ¿Con qué herramientas o marcos de datos tienes experiencia? ¿Hay alguna que prefieras sobre otras?

Tu respuesta se basará en tus experiencias. Estar familiarizado con las herramientas modernas y las integraciones de terceros te ayudará a responder con confianza a esta pregunta. Discute las herramientas relacionadas con:

• Gestión de bases de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB)
• Almacenamiento de datos (por ejemplo, Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake)
• Orquestación de datos (por ejemplo, Apache Airflow, Prefect)
• Canalizaciones de datos (por ejemplo, Apache Kafka, Apache NiFi)
• Gestión de la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure)
• Limpieza, modelado y transformación de datos (por ejemplo, pandas, dbt, Spark)
• Procesamiento por lotes y en tiempo real (por ejemplo, Apache Spark, Apache Flink)

Recuerda que no hay una respuesta incorrecta a esta pregunta. El entrevistador está evaluando tus capacidades y experiencia.

5. ¿Cómo te mantienes al día de las últimas tendencias y avances en ingeniería de datos?

Esta pregunta evalúa tu compromiso con el aprendizaje continuo y con mantenerte al día en tu campo. 

Puedes mencionar la suscripción a boletines del sector, el seguimiento de blogs influyentes, la participación en foros y comunidades online, la asistencia a seminarios web y conferencias, y la realización de cursos online. Destaca las fuentes o plataformas específicas que utilizas para mantenerte informado.

6. ¿Puedes describir un momento en el que hayas tenido que colaborar con un equipo interfuncional para completar un proyecto?

La ingeniería de datos a menudo implica trabajar con varios equipos, incluidos científicos de datos, analistas y personal informático. 

Comparte un ejemplo concreto en el que hayas colaborado con éxito con otras personas, destacando tus dotes de comunicación, tu capacidad para comprender diferentes perspectivas y cómo has contribuido al éxito del proyecto. Explica los retos a los que te enfrentaste y cómo los superaste para lograr el resultado deseado.

Preguntas de la entrevista al Ingeniero Técnico de Datos

La ingeniería de datos es muy técnica, por lo que no es de extrañar que la mayor parte de tu entrevista incluya preguntas y ejercicios técnicos. En esta sección, cubriremos diferentes tipos de preguntas y respuestas técnicas, centrándonos en preguntas para principiantes, sobre Python, SQL, basadas en proyectos y de gestión.

Preguntas de la entrevista a un ingeniero de datos junior

Las entrevistas para ingenieros junior se centran en herramientas, Python y consultas SQL. También pueden incluir preguntas sobre gestión de bases de datos y procesos ETL, incluyendo retos de codificación y pruebas para llevar a casa. 

Cuando las empresas contratan a recién licenciados, quieren asegurarse de que puedes manejar sus datos y sistemas con eficacia.

7. ¿Puedes explicar los esquemas de diseño relevantes para el modelado de datos?

Hay tres esquemas principales de diseño de modelado de datos: estrella, copo de nieve y galaxia.

• Esquema estrella: Este esquema contiene varias tablas de dimensiones conectadas a una tabla de hechos central. Es sencillo y fácil de entender, por lo que es adecuado para consultas sencillas.

Ejemplo de esquema estrella. Imagen de guru99

• Esquema de copo de nieve: Ampliación del esquema estrella, el esquema copo de nieve consta de una tabla de hechos y múltiples tablas de dimensiones con capas adicionales de normalización, formando una estructura similar a la de un copo de nieve. Reduce la redundancia y mejora la integridad de los datos.

Ejemplo de esquema copo de nieve. Imagen de guru99

• Esquema galáctico: También conocido como esquema de constelación de hechos, contiene dos o más tablas de hechos que comparten tablas de dimensiones. Este esquema es adecuado para sistemas de bases de datos complejos que requieren múltiples tablas de hechos.

Ejemplo de esquema galáctico. Imagen de guru99

8. ¿Con qué herramientas ETL has trabajado? ¿Cuál es tu favorito y por qué?

Cuando respondas a esta pregunta, menciona las herramientas ETL que dominas y explica por qué elegiste herramientas específicas para determinados proyectos. Discute los pros y los contras de cada herramienta y cómo encajan en tu flujo de trabajo. Entre las herramientas de código abierto más populares están:

• dbt (herramienta de construcción de datos): Ideal para transformar datos en tu almacén utilizando SQL.
• Apache Spark: Excelente para el tratamiento de datos a gran escala y el procesamiento por lotes.
• Apache Kafka: Se utiliza para canalizaciones de datos en tiempo real y streaming.
• Airbyte: Una herramienta de integración de datos de código abierto que ayuda en la extracción y carga de datos.

Si necesitas refrescar tus conocimientos sobre ETL, considera la posibilidad de realizar el curso Introducción a la Ingeniería de Datos.

9. ¿Qué es la orquestación de datos y qué herramientas puedes utilizar para llevarla a cabo?

La orquestación de datos es un proceso automatizado para acceder a datos brutos de múltiples fuentes, realizar técnicas de limpieza, transformación y modelado de datos, y servirlos para tareas analíticas. Garantiza que los datos fluyan sin problemas entre los distintos sistemas y etapas de procesamiento. 

Entre las herramientas más populares para la orquestación de datos están:

• Flujo de aire Apache: Muy utilizado para programar y supervisar flujos de trabajo.
• Prefecto: Una moderna herramienta de orquestación centrada en el flujo de datos.
• Dagster: Una herramienta de orquestación diseñada para cargas de trabajo intensivas en datos.
• Pegamento AWS: Un servicio ETL gestionado que simplifica la preparación de datos para el análisis.

10. ¿Qué herramientas utilizas para la ingeniería analítica?

La ingeniería analítica consiste en transformar los datos procesados, aplicar modelos estadísticos y visualizarlos mediante informes y cuadros de mando. 

Las herramientas más populares para la ingeniería analítica son

• dbt (herramienta de construcción de datos): Sirve para transformar los datos de tu almacén mediante SQL.
• BigQuery: Un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor para el análisis de datos a gran escala.
• Postgres: Un potente sistema de base de datos relacional de código abierto.
• Metabase: Una herramienta de código abierto que te permite hacer preguntas sobre tus datos y mostrar las respuestas en formatos comprensibles.
• Google Data Studio: Se utiliza para crear cuadros de mando e informes visuales.
• Tableau: Una plataforma líder en visualización de datos.

Estas herramientas ayudan a acceder a los datos, transformarlos y visualizarlos para obtener perspectivas significativas y apoyar los procesos de toma de decisiones.

11. ¿Cuál es la diferencia entre los sistemas OLAP y OLTP?

OLAP (Procesamiento Analítico Online) analiza datos históricos y admite consultas complejas. Está optimizado para cargas de trabajo de lectura intensiva y suele utilizarse en almacenes de datos para tareas de inteligencia empresarial. OLTP (Procesamiento de Transacciones Online) está diseñado para gestionar datos transaccionales en tiempo real. Está optimizado para cargas de trabajo con mucha escritura y se utiliza en bases de datos operativas para las operaciones diarias de la empresa.

La principal diferencia radica en su finalidad: OLAP apoya la toma de decisiones, mientras que OLTP apoya las operaciones diarias.

Si aún tienes dudas, te recomiendo que leas la entrada del blog OLTP vs OLAP. 

Preguntas de la entrevista a un ingeniero de datos en Python

Python es el lenguaje más popular en ingeniería de datos debido a su versatilidad y al rico ecosistema de bibliotecas disponibles para el procesamiento, análisis y automatización de datos. He aquí algunas preguntas relacionadas con Python que podrías encontrarte en una entrevista de ingeniería de datos.

12. ¿Qué bibliotecas de Python son más eficaces para el tratamiento de datos?

Las bibliotecas de tratamiento de datos más populares en Python son:

• pandas: Ideal para la manipulación y el análisis de datos, ya que proporciona estructuras de datos como los DataFrames.
• NumPy: Esencial para cálculos numéricos, admite matrices y matrices multidimensionales de gran tamaño.
• Dask: Facilita la computación paralela y puede manejar cálculos más grandes que la memoria utilizando una sintaxis familiar parecida a la de Pandas.
• PySpark: Una API de Python para Apache Spark, útil para el procesamiento de datos a gran escala y el análisis en tiempo real.

Cada una de estas bibliotecas tiene pros y contras, y la elección depende de los requisitos específicos de los datos y de la escala de las tareas de procesamiento de datos.

13. ¿Cómo se realiza el web scraping en Python?

El raspado web en Python suele implicar los siguientes pasos:

1. Accede a la página web utilizando la biblioteca requests:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

2. Extrae tablas e información utilizando BeautifulSoup:

tables = soup.find_all('table')

3. Conviértelo en un formato estructurado utilizando pandas:

import pandas as pd
data = []

for table in tables:
    rows = table.find_all('tr')
    for row in rows:
        cols = row.find_all('td')
        cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
        data.append(cols)
df = pd.DataFrame(data)

4. Limpia los datos utilizando pandas y NumPy:

df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values

5. Guarda los datos en forma de archivo CSV:

df.to_csv('scraped_data.csv', index=False)

En algunos casos, pandas.read_html puede simplificar el proceso:

df_list = pd.read_html('http://example.com')
df = df_list[0]  # Assuming the table of interest is the first one

14. ¿Cómo se manejan en Python los grandes conjuntos de datos que no caben en la memoria?

Manejar grandes conjuntos de datos que no caben en la memoria requiere utilizar herramientas y técnicas diseñadas para el cálculo fuera del núcleo:

• Dask: Permite la computación en paralelo y trabaja con conjuntos de datos más grandes que la memoria utilizando una sintaxis similar a la de pandas.

import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

• PySpark: Permite el procesamiento distribuido de datos, lo que resulta útil para manejar datos a gran escala.

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
df = spark.read.csv('large_dataset.csv', header=True, inferSchema=True)

• Chunking con pandas: Lee grandes conjuntos de datos por trozos.

import pandas as pd
chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunk_size):
    process(chunk)  # Replace with your processing function

15. ¿Cómo te aseguras de que tu código Python es eficiente y está optimizado para el rendimiento?

Para asegurarte de que el código Python es eficiente y está optimizado para el rendimiento, ten en cuenta las siguientes prácticas:

• Perfilado: Utiliza herramientas de perfilado como cProfile, line_profiler, o memory_profiler para identificar cuellos de botella en tu código.

import cProfile
cProfile.run('your_function()')

• Vectorización: Utiliza numpy o pandas para operaciones vectorizadas en lugar de bucles.

import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = data * 2  # Vectorized operation

• Estructuras de datos eficientes: Elige estructuras de datos adecuadas (por ejemplo, listas, conjuntos, diccionarios) en función de tu caso de uso.

data_dict = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}  # Faster lookups compared to lists

• Procesamiento paralelo: Utiliza el multihilo o el multiprocesamiento para las tareas que puedan paralelizarse.

from multiprocessing import Pool

def process_data(data_chunk):
    # Your processing logic here
    return processed_chunk
with Pool(processes=4) as pool:
    results = pool.map(process_data, data_chunks)

• Evitar cálculos redundantes: Almacena en caché los resultados de las operaciones caras si es necesario reutilizarlos.

from functools import lru_cache
  
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_computation(x):
    # Perform expensive computation
    return result

16. ¿Cómo garantizas la integridad y la calidad de los datos en tus canalizaciones de datos?

La integridad y la calidad de los datos son importantes para una ingeniería de datos fiable. Las mejores prácticas incluyen:

• Validación de los datos: Implementa comprobaciones en varias etapas de la cadena de datos para validar los formatos, rangos y coherencia de los datos.

 def validate_data(df):
     assert df['age'].min() >= 0, "Age cannot be negative"
     assert df['salary'].dtype == 'float64', "Salary should be a float"

     # Additional checks...

• Limpieza de datos: Utiliza bibliotecas como pandas para limpiar y preprocesar los datos tratando los valores que faltan, eliminando duplicados y corrigiendo errores.

 df.dropna(inplace=True)  # Drop missing values
 df.drop_duplicates(inplace=True)  # Remove duplicates

• Pruebas automatizadas: Desarrolla pruebas unitarias para funciones de procesamiento de datos utilizando marcos como pytest.

import pytest
  
def test_clean_data():
    raw_data = pd.DataFrame({'age': [25, -3], 'salary': ['50k', '60k']})
    clean_data = clean_data_function(raw_data)
    assert clean_data['age'].min() >= 0
    assert clean_data['salary'].dtype == 'float64'

• Monitorización y alertas: Configura la supervisión de tus canalizaciones de datos para detectar anomalías y enviar alertas cuando surjan problemas de calidad de los datos.

 from airflow import DAG
 from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
 from airflow.operators.email_operator import EmailOperator

 # Define your DAG and tasks...

17. ¿Cómo gestionas los datos que faltan en tus conjuntos de datos?

Manejar los datos que faltan es una tarea habitual en la ingeniería de datos. Los enfoques incluyen:

• Eliminación: Basta con eliminar las filas o columnas con datos que faltan si no son significativas.

 df.dropna(inplace=True)

• Imputación: Rellena los valores que faltan con medidas estadísticas (media, mediana) o utiliza métodos más sofisticados como la imputación KNN.

 df['column'].fillna(df['column'].mean(), inplace=True)

• Variable indicadora: Añade una variable indicadora para especificar qué valores faltaban.

 df['column_missing'] = df['column'].isnull().astype(int)

• Imputación basada en modelos: Utiliza modelos predictivos para estimar los valores perdidos.

 from sklearn.impute import KNNImputer
 imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
 df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)

18. ¿Cómo se gestionan los límites de velocidad de la API cuando se obtienen datos en Python?

Para gestionar los límites de la tasa API, existen estrategias como:

• Retroceso y reintento: Implementar el backoff exponencial cuando se alcanzan los límites de velocidad.
• Paginación: Obtener datos en trozos más pequeños utilizando las opciones de paginación de la API.
• Almacenamiento en caché: Almacenar respuestas para evitar llamadas redundantes a la API.

Ejemplo utilizando la biblioteca time de Python y el módulo requests:

import time
import requests

def fetch_data_with_rate_limit(url):
    for attempt in range(5):  # Retry up to 5 times
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 429:  # Too many requests
            time.sleep(2 ** attempt)  # Exponential backoff
        else:
            return response.json()
    raise Exception("Rate limit exceeded")

Python es sin duda uno de los lenguajes más importantes en la ingeniería de datos. Puedes perfeccionar tus habilidades cursando nuestro itinerario de Ingeniero de Datos en Python, que abarca un amplio plan de estudios para equiparte con los conceptos modernos de ingeniería de datos, lenguajes de programación, herramientas y marcos de trabajo.

Preguntas de la entrevista al ingeniero de datos SQL

La etapa de codificación SQL es una parte importante del proceso de contratación de ingeniería de datos. Practicar varios guiones sencillos y complejos puede ayudarte a prepararte. Los entrevistadores pueden pedirte que escribas consultas para el análisis de datos, expresiones comunes de tablas, clasificación, adición de subtotales y funciones temporales.

19. ¿Qué son las expresiones comunes de tabla (CTE) en SQL?

Las CTE se utilizan para simplificar uniones complejas y ejecutar subconsultas. Ayudan a que las consultas SQL sean más legibles y mantenibles. Aquí tienes un ejemplo de un CTE que muestra todos los alumnos con especialización en Ciencias y calificación A:

SELECT *
FROM class
WHERE id IN (
  SELECT DISTINCT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
);

Utilizando un CTE, la consulta se convierte en:

WITH temp AS (
  SELECT id
  FROM students
  WHERE grade = "A"
  AND major = "Science"
)
SELECT *
FROM class
WHERE id IN (SELECT id FROM temp);

Los CTEs se pueden utilizar para problemas más complejos y se pueden encadenar varios CTEs.

20. ¿Cómo clasificas los datos en SQL?

Los ingenieros de datos suelen clasificar los valores en función de parámetros como las ventas y los beneficios. La función RANK() se utiliza para ordenar los datos en función de una columna concreta:

SELECT
  id,
  sales,
  RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM bill;

Como alternativa, puedes utilizar DENSE_RANK(), que no omite los rangos posteriores si los valores son iguales.

21. ¿Puedes crear una función temporal sencilla y utilizarla en una consulta SQL?

Al igual que en Python, puedes crear funciones en SQL para que tus consultas sean más elegantes y evitar las sentencias case repetitivas. Aquí tienes un ejemplo de función temporal get_gender:

CREATE TEMPORARY FUNCTION get_gender(type VARCHAR) RETURNS VARCHAR AS (
  CASE 
    WHEN type = "M" THEN "male"
    WHEN type = "F" THEN "female"
    ELSE "n/a"
  END
);
SELECT
  name,
  get_gender(type) AS gender
FROM class;

Este enfoque hace que tu código SQL sea más limpio y fácil de mantener.

22. ¿Cómo se añaden subtotales en SQL?

Puedes añadir subtotales utilizando las funciones GROUP BY y ROLLUP(). He aquí un ejemplo:

SELECT
  department,
  product,
  SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP(department, product);

Esta consulta te dará un subtotal para cada departamento y un gran total al final.

23. ¿Cómo se gestionan los datos que faltan en SQL?

Manejar los datos que faltan es esencial para mantener la integridad de los datos. Entre los enfoques habituales se incluyen:

• Utilizando COALESCE(): Esta función devuelve el primer valor no nulo de la lista.

SELECT id, COALESCE(salary, 0) AS salary FROM employees;

• Utilizando las declaraciones CASE: Para tratar condicionalmente los valores perdidos.

 SELECT id, 
        CASE 
          WHEN salary IS NULL THEN 0 
          ELSE salary 
        END AS salary 
 FROM employees;

24. ¿Cómo se realiza la agregación de datos en SQL?

La agregación de datos implica el uso de funciones de agregación como SUM(), AVG(), COUNT(), MIN(), y MAX(). He aquí un ejemplo:

SELECT department, 
       SUM(salary) AS total_salary, 
       AVG(salary) AS average_salary, 
       COUNT(*) AS employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department;

25. ¿Cómo optimizar las consultas SQL para mejorar el rendimiento?

Para optimizar las consultas SQL, puedes

• Utiliza índices en las columnas consultadas con frecuencia para acelerar las búsquedas.
• Evita SELECT * especificando sólo las columnas necesarias.
• Utiliza las uniones con prudencia y evita las innecesarias.
• Optimiza el uso de subconsultas sustituyéndolas por CTEs cuando proceda.
• Analiza los planes de ejecución de las consultas para identificar los cuellos de botella. Ejemplo:

EXPLAIN ANALYZE
SELECT customer_id, COUNT(order_id)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Resolver ejercicios de codificación SQL es la mejor forma de practicar y repasar conceptos olvidados. Puedes evaluar tus conocimientos de SQL realizando el test de Análisis de Datos en SQL de DataCamp (necesitarás una cuenta para acceder a esta evaluación).

Preguntas de la entrevista a los ingenieros de datos relacionados con proyectos

Tras las rondas generales de entrevistas, normalmente pasarás a una fase técnica que consiste en retos de codificación, resolución de problemas, diseño de sistemas de bases de datos en una pizarra, un examen para llevar a casa y preguntas analíticas.

Esta fase puede ser bastante intensa, por lo que conocer algunas de las preguntas y respuestas habituales de las entrevistas de ingeniería de datos puede ayudarte a superar la entrevista. 

26. Cuéntame un proyecto en el que hayas trabajado de principio a fin.

Esta respuesta debería resultar natural si has trabajado anteriormente en un proyecto de ingeniería de datos como estudiante o como profesional. Dicho esto, prepararse con antelación siempre es útil. He aquí cómo estructurar tu respuesta:

1. Introducción y problema empresarial:
• Empieza explicando el contexto del proyecto. Describe el problema empresarial que estabas resolviendo y los objetivos del proyecto.
• Ejemplo: "En este proyecto, nuestro objetivo era optimizar la canalización de datos para procesar los datos del Registro de Viajes de TLC con el fin de mejorar el rendimiento de las consultas y la precisión de los datos para el equipo de análisis".
2. Ingesta de datos:
• Describe cómo accediste e ingestaste los datos brutos.
• Ejemplo: "Ingerimos los datos brutos del Registro de Viajes TLC utilizando GCP, Airflow y PostgreSQL para garantizar una ingesta de datos fiable desde múltiples fuentes".
3. Procesamiento y transformación de datos:
• Explica los pasos dados para limpiar, transformar y estructurar los datos.
• Ejemplo: "Utilizamos Apache Spark para el procesamiento por lotes y Apache Kafka para el streaming en tiempo real para gestionar la transformación de datos. Los datos se limpiaron, validaron y convirtieron en un formato estructurado adecuado para el análisis."
4. Almacenamiento y depósito de datos:
• Discute las soluciones de almacenamiento de datos utilizadas y por qué se eligieron.
• Ejemplo: "Los datos procesados se almacenaron en Google BigQuery, que proporcionó una solución de almacenamiento de datos escalable y eficaz. Se utilizó Airflow para gestionar los flujos de trabajo de datos".
5. Ingeniería analítica:
• Destaca las herramientas y métodos utilizados con fines analíticos.
• Ejemplo: "Utilizamos dbt (herramienta de construcción de datos), BigQuery, PostgreSQL, Google Data Studio y Metabase para la ingeniería analítica. Estas herramientas ayudaron a crear modelos de datos sólidos y a generar informes y cuadros de mando perspicaces."
6. Despliegue y entorno en la nube:
• Menciona las estrategias de despliegue y la infraestructura de nube utilizada.
• Ejemplo: "Todo el proyecto se desplegó utilizando GCP, Terraform y Docker, garantizando un entorno en la nube escalable y fiable".
7. Retos y soluciones:
• Comenta los retos a los que te has enfrentado y cómo los has superado.
• Ejemplo: "Uno de los principales retos era manejar el gran volumen de datos en tiempo real. Lo abordamos optimizando nuestros trabajos de streaming en Kafka e implementando transformaciones eficientes en Spark".
8. Resultados e impacto:
• Concluye describiendo los resultados y el impacto del proyecto.
• Ejemplo: "El proyecto mejoró significativamente el rendimiento de las consultas y la precisión de los datos para el equipo de análisis, lo que condujo a una toma de decisiones más rápida y a mejores conocimientos".

Imagen de DataTalksClub/data-engineering-zoomcamp

Prepararte con antelación repasando los últimos cinco proyectos en los que has trabajado puede ayudarte a evitar congelarte durante la entrevista. Comprende el planteamiento del problema y las soluciones que has aplicado. Practica explicando cada paso de forma clara y concisa.

Preguntas de la entrevista al director de ingeniería de datos

Para los puestos de director de ingeniería, las preguntas suelen estar relacionadas con la toma de decisiones, la comprensión del negocio, la conservación y el mantenimiento de conjuntos de datos, el cumplimiento y las políticas de seguridad.

27. ¿Cuál es la diferencia entre un almacén de datos y una base de datos operativa?

Un almacén de datos sirve datos históricos para tareas de análisis de datos y toma de decisiones. Admite el procesamiento analítico de gran volumen, como el Procesamiento Analítico en Línea (OLAP). Los almacenes de datos están diseñados para manejar consultas complejas que acceden a múltiples filas y están optimizados para operaciones de lectura intensiva. Admiten unos pocos usuarios simultáneos y están diseñados para recuperar rápidamente y con eficacia grandes volúmenes de datos.

Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Operativas (OLTP) gestionan conjuntos de datos dinámicos en tiempo real. Admiten el procesamiento de transacciones de gran volumen para miles de clientes simultáneos, lo que las hace adecuadas para las operaciones cotidianas. Los datos suelen consistir en información actual y actualizada sobre las transacciones y operaciones empresariales. Los sistemas OLTP están optimizados para operaciones de escritura pesada y procesamiento rápido de consultas.

28. ¿Por qué crees que toda empresa que utilice sistemas de datos necesita un plan de recuperación ante desastres?

La gestión de catástrofes es responsabilidad de un gestor de ingeniería de datos. Un plan de recuperación ante catástrofes garantiza que los sistemas de datos puedan restaurarse y seguir funcionando en caso de ciberataque, fallo del hardware, catástrofe natural u otros sucesos catastróficos. Los aspectos relevantes incluyen:

• Copia de seguridad en tiempo real: Realiza copias de seguridad periódicas de archivos y bases de datos en ubicaciones de almacenamiento seguras y externas.
• Redundancia de datos: Implementar la replicación de datos en diferentes ubicaciones geográficas para garantizar la disponibilidad.
• Protocolos de seguridad: Establecer protocolos para supervisar, rastrear y restringir el tráfico entrante y saliente para evitar filtraciones de datos.
• Procedimientos de recuperación: Procedimientos detallados para restaurar datos y sistemas de forma rápida y eficaz para minimizar el tiempo de inactividad.
• Pruebas y simulacros: Probar periódicamente el plan de recuperación en caso de catástrofe mediante simulaciones y simulacros para garantizar su eficacia y hacer los ajustes necesarios.

29. ¿Cómo enfocas la toma de decisiones cuando diriges un equipo de ingeniería de datos?

Como gestor de ingeniería de datos, la toma de decisiones implica equilibrar las consideraciones técnicas con los objetivos empresariales. Algunos enfoques son:

• Decisiones basadas en datos: Utilizar el análisis de datos para fundamentar las decisiones, garantizando que se basan en percepciones objetivas y no en la intuición.
• Colaboración de las partes interesadas: Trabajar en estrecha colaboración con las partes interesadas para comprender los requisitos empresariales y alinear los esfuerzos de ingeniería de datos con los objetivos de la empresa.
• Evaluación de riesgos: Evaluar los riesgos potenciales y su impacto en los proyectos y desarrollar estrategias de mitigación.
• Metodologías ágiles: Implementar prácticas ágiles para adaptarse a los requisitos cambiantes y ofrecer valor de forma incremental.
• Tutoría y desarrollo: Apoyar el crecimiento de los miembros del equipo proporcionando oportunidades de tutoría y formación y fomentando un entorno de colaboración.

30. ¿Cómo gestionas el cumplimiento de la normativa sobre protección de datos en tus proyectos de ingeniería de datos?

El cumplimiento de la normativa sobre protección de datos implica varias prácticas, por ejemplo:

• Comprender la normativa: Estar al día de las normativas de protección de datos, como GDPR, CCPA e HIPAA.
• Marco de gobernanza de datos: Implantar un marco sólido de gobernanza de datos que incluya políticas de privacidad, seguridad y control de acceso a los datos.
• Cifrado de datos: Cifrar los datos sensibles tanto en reposo como en tránsito para evitar accesos no autorizados.
• Controles de acceso: Implantar controles de acceso estrictos garantiza que sólo el personal autorizado pueda acceder a los datos sensibles.
• Auditorías y seguimiento: Realizar periódicamente auditorías y supervisar el acceso a los datos y su uso para detectar y abordar con prontitud cualquier problema de cumplimiento.

31. ¿Puedes describir un proyecto de ingeniería de datos desafiante que hayas gestionado?

Al hablar de un proyecto desafiante, puedes centrarte en los siguientes aspectos:

• Alcance y objetivos del proyecto: Define claramente los objetivos del proyecto y el problema empresarial que pretendía resolver.
• Desafíos encontrados: Describe los retos específicos, como las limitaciones técnicas, las restricciones de recursos o los problemas de alineación de las partes interesadas.
• Estrategias y soluciones: Explica tus métodos para superar estos retos, incluidas las soluciones técnicas, las prácticas de gestión de equipos y la participación de las partes interesadas.
• Resultados e impacto: Destaca los resultados satisfactorios y el impacto en la empresa, como la mejora de la calidad de los datos, la mejora del rendimiento del sistema o el aumento de la eficacia operativa.

32. ¿Cómo evalúas y aplicas las nuevas tecnologías de datos?

Evaluar e implantar nuevas tecnologías de datos implica:

• Estudio de mercado: Mantenerse al día de los últimos avances y tendencias en tecnologías de ingeniería de datos.
• Prueba de concepto (PdC): Realización de proyectos PoC para probar la viabilidad y los beneficios de las nuevas tecnologías en tu contexto específico.
• Análisis coste-beneficio: Evaluar los costes, los beneficios y la rentabilidad potencial de la adopción de nuevas tecnologías.
• Compromiso de las partes interesadas: Presentar las conclusiones y recomendaciones a las partes interesadas para garantizar su aceptación y apoyo.
• Plan de ejecución: Desarrollar un plan de aplicación detallado que incluya plazos, asignación de recursos y estrategias de gestión de riesgos.
• Formación y apoyo: Proporcionar formación y apoyo al equipo para garantizar una transición fluida a las nuevas tecnologías.

33. ¿Cómo priorizas las tareas y los proyectos en un entorno de ritmo rápido?

Una forma eficaz de priorizar las tareas es basarse en su impacto en los objetivos empresariales y en su urgencia. Puedes utilizar marcos como la Matriz de Eisenhower para clasificar las tareas en cuatro cuadrantes: urgente e importante, importante pero no urgente, urgente pero no importante, y ninguna de las dos cosas. Además, comunícate con las partes interesadas para alinear las prioridades y garantizar que el equipo se centra en actividades de gran valor.

Preguntas de la entrevista al ingeniero de datos de FAANG

En esta sección, exploramos las preguntas más frecuentes de las entrevistas de ingeniería de datos realizadas por los responsables de Facebook, Amazon y Google para puestos de ingeniería de datos.

Preguntas de la entrevista al ingeniero de datos de Facebook

34. ¿Por qué utilizamos clusters en Kafka y cuáles son sus ventajas?

Un cluster Kafka está formado por varios brokers que distribuyen los datos entre varias instancias. Esta arquitectura proporciona escalabilidad y tolerancia a fallos sin tiempo de inactividad. Si el clúster primario se cae, otros clústeres de Kafka pueden prestar los mismos servicios, garantizando una alta disponibilidad.

La arquitectura del clúster Kafka está formada por Temas, Intermediarios, ZooKeeper, Productores y Consumidores. Maneja eficazmente los flujos de datos de las aplicaciones de big data, permitiendo la creación de aplicaciones sólidas basadas en datos.

35. ¿Qué problemas resuelve Apache Airflow?

Apache Airflow te permite gestionar y programar pipelines para flujos de trabajo analíticos, gestión de almacenes de datos y transformación y modelado de datos. Proporciona:

• Gestión de tuberías: Una plataforma para definir, programar y controlar los flujos de trabajo.
• Registro centralizado: Supervisa los registros de ejecución en un solo lugar.
• Tratamiento de errores: Callbacks para enviar alertas de fallo a plataformas de comunicación como Slack y Discord.
• Interfaz de usuario: Una interfaz de usuario fácil de usar para gestionar y visualizar los flujos de trabajo.
• Integración: Integraciones sólidas con diversas herramientas y sistemas.
• Fuente abierta: Es de uso gratuito y cuenta con un amplio apoyo de la comunidad.

Preguntas de la entrevista al ingeniero de datos de Amazon

36. Se te da una dirección IP como entrada en forma de cadena. ¿Cómo puedes saber si es una dirección IP válida o no?

Para determinar la validez de una dirección IP, puedes dividir la cadena en "." y crear varias comprobaciones para validar cada segmento. Aquí tienes una función de Python para conseguirlo:

def is_valid(ip):
    ip = ip.split(".")
   
    for i in ip:
        if len(i) > 3 or int(i) < 0 or int(i) > 255:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) == 0:
            return False
        if len(i) > 1 and int(i) != 0 and i[0] == '0':
            return False
           
    return True
A = "255.255.11.135"
B = "255.050.11.5345"
print(is_valid(A))  # True
print(is_valid(B))  # False

37. ¿Cuáles son los distintos modos en Hadoop?

Hadoop funciona principalmente de tres modos:

• Modo autónomo: Este modo se utiliza con fines de depuración. No utiliza HDFS y depende del sistema de archivos local para la entrada y la salida.
• Modo pseudodistribuido: Se trata de un clúster de un solo nodo en el que el NameNode y el DataNode residen en la misma máquina. Se utiliza principalmente para pruebas y desarrollo.
• Modo totalmente distribuido: Se trata de un modo listo para la producción en el que los datos se distribuyen entre varios nodos, con nodos separados para los demonios maestro (NameNode) y esclavo (DataNode).

Preguntas de la entrevista a Google Data Engineer

38. ¿Cómo tratarías los puntos de datos duplicados en una consulta SQL?

Para gestionar duplicados en SQL, puedes utilizar la palabra clave DISTINCT o eliminar filas duplicadas utilizando ROWID con la función MAX o MIN. He aquí algunos ejemplos:

Utilizando DISTINCT:

SELECT DISTINCT Name, ADDRESS 
FROM CUSTOMERS 
ORDER BY Name;

Borrar duplicados utilizando ROWID:

DELETE FROM Employee
WHERE ROWID NOT IN (
  SELECT MAX(ROWID)
  FROM Employee
  GROUP BY Name, ADDRESS
);

39. Dada una lista de n-1 enteros, estos enteros están en el intervalo de 1 a n. No hay duplicados en la lista. Falta uno de los números enteros en la lista. ¿Puedes escribir un código eficiente para encontrar el número entero que falta?

Este reto común de codificación puede resolverse utilizando un enfoque matemático:

def search_missing_number(list_num):
    n = len(list_num)
    # Check if the first or last number is missing
    if list_num[0] != 1:
        return 1
    if list_num[-1] != n + 1:
        return n + 1
    # Calculate the sum of the first n+1 natural numbers
    total = (n + 1) * (n + 2) // 2
    # Calculate the sum of all elements in the list
    sum_of_L = sum(list_num)
    # Return the difference, which is the missing number
    return total - sum_of_L
# Validation
num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13]
print("The missing number is", search_missing_number(num_list))  # The missing number is 12

Cómo preparar la entrevista de ingeniero de datos

Antes de presentarte a una entrevista, debes repasar todos los conceptos y términos estándar utilizados en la ingeniería de datos. Aquí tienes algunas de las áreas más importantes en las que debes centrarte:

• Domina SQL: Debes practicar la creación, modificación y gestión de bases de datos. Además, debes dominar el análisis, el modelado y la transformación de datos.
• Resuelve retos de codificación: Resuelve retos de codificación en Python, Scala o C++. La mayoría de las empresas evalúan las habilidades de programación mediante exámenes para realizar en casa y retos de codificación en directo. 
• Diseñar una canalización ETL: práctica para crear canalizaciones de datos, ETL o de entrega. Debes comprender cómo probar, validar, escalar y mantener canalizaciones de datos. 
• Ingeniería analítica: práctica de carga, transformación y análisis de datos. Aprende a crear un cuadro de mando para la calidad de los datos y el rendimiento del sistema. 
• Revisa las posibles preguntas: Prepárate para la entrevista revisando ejemplos de preguntas simuladas. Una simple búsqueda en Google te dará acceso a cientos de preguntas. 
• Conoce las herramientas modernas de ingeniería de datos: aunque no tengas experiencia con las herramientas modernas de ingeniería de datos, debes saber cómo funcionan y cómo se integran con otras herramientas. Las empresas siempre buscan mejores herramientas para mejorar el rendimiento a menor coste.
• Aprende procesamiento por lotes y streaming: Apache Spark se utiliza para el procesamiento por lotes, y Apache Kafka para el streaming de datos. Estas herramientas están muy solicitadas, y te ayudarán a conseguir trabajo en las mejores empresas.
• Medio ambiente: A veces, el entrevistador preguntará sobre computación en la nube (GCP, AWS, Azure), Docker, scripting, Terraform y Kubernetes. Puedes utilizar estas herramientas para configurar recursos informáticos y de almacenamiento en la nube o in situ. Comprender estas tecnologías e integrarlas en los proyectos de la cartera es una buena práctica. 

Prepararse para una entrevista de ingeniería de datos puede ser un reto, pero con los recursos y la práctica adecuados, puedes sobresalir y conseguir el trabajo de tus sueños. Para mejorar aún más tus habilidades y conocimientos, consulta estos valiosos recursos:

• Comprender la Ingeniería de Datos: Adquirir una comprensión global de los conceptos y principios de la ingeniería de datos.
• Ingeniero de Datos en Python: Domina la ingeniería de datos con Python a través de este itinerario profesional, que abarca herramientas y marcos esenciales.
• Diseño de bases de datos: Aprende los fundamentos del diseño de bases de datos para crear bases de datos eficientes y escalables.

Aprovecha estos cursos para consolidar tus cimientos y seguir adelante en tu carrera de ingeniería de datos. ¡Buena suerte con tus entrevistas!