Qué estudiar para ser un ingeniero de datos

Ahora mismo, tenemos un gran ejército en silencio trabajando con enormes cantidades de datos. Trabajan detrás del ordenador con los 7.5 septillones de gigabytes de datos generados en todo el mundo todos los días para lograr que sean útiles en diferentes sectores. Son por supuesto, los ingenieros de datos salvando el día.

Hay mucho trabajo para los ingenieros de datos, y a mayor presencia y movimiento de personas en internet, más trabajo de análisis de datos seguirá surgiendo. ¿Quieres convertirte en un profesional en análisis de datos? Sigue leyendo y te contaremos lo que necesitas saber.

¿Qué hace un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos es un profesional con las habilidades necesarias para crear estructuras e interfaces confiables diseñadas para recopilar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, que puedan ser de provecho mediante un análisis práctico.

El diseño de una infraestructura (desde las bases de datos hasta los sistemas de procesamiento) no es sencillo, pues sustenta casi todo lo que sucede en el mundo de la ciencia de datos. Es por eso que los ingenieros de datos deben conocer todo tipo de lenguajes y herramientas de scripting para construir y mejorar los sistemas de análisis de datos.

Dicho esto, si te convierte en un ingeniero en datos, es probable que te desempeñes en algunas de estas tareas:

Extraer datos de varias fuentes

• Preparación de datos como parte de procesos ETL (extracción, transformación y carga).
• Evaluar, analizar y limpiar conjuntos de datos.
• Construir canalizaciones de datos complejas.
• Escritura de lógica ETL.
• Hacer unión de datos.
• Poner código en producción.
• Trabajar con un administrador de base de datos para crear almacenes de datos.
• Exponer las bases a aplicaciones analíticas.
• Usar marcos para entregar datos.

Por tanto, para tener éxito en cada una de estas tareas se requiere una sólida comprensión de arquitectura de sistemas, programación, diseño y configuración de bases de datos y configuración de interfaces. Así que, si es lo que quieres, necesitas ser inteligente desde ya con el camino y la formación que decides seguir.

Estudios para ser un ingeniero en datos

En muy pocos países existe como tal una carrera de ingeniería en datos, así que los ingenieros pueden responder a muchos títulos. De hecho en sus aplicaciones, puede que algunos se denominen en su lugar desarrollador de Hadoop, desarrollador de ETL, desarrollador de BI, arquitecto técnico, ingeniero de almacenamiento de datos, ingeniero de software de ciencia de datos e ingeniero de datos cuantitativos, por nombrar solo algunos.

Así que si deseas convertirte en un ingeniero de analítica de datos, el conocimiento que tengas será más importante que el título que poseas. Si deseas una educación formal, necesitas seleccionar muy bien la institución, pues esta deberá en primer lugar estar a la vanguardia en conocimientos de arquitectura de sistemas, programación y configuración de bases de datos.

Así que algunos títulos claves que puedes perseguir son sistemas de información, ciencia de datos, analítica de Big Data, y más. Este tipo de carreras te darán el enfoque que necesitas para concentrarte en la ingeniería de datos.

Habilidades a desarrollar

Para tener éxito en la ingeniería de datos se necesitan muchas habilidades técnicas relevantes. La educación es continua, los ingenieros deben estar en un aprendizaje permanente de nuevas tecnologías y sistemas. Un año sabático en la vida de un ingeniero puede dejarle fuera del juego ahora que las tecnologías evolucionan tan rápido.

A parte de las habilidades administrativas y de comunicación que todo profesional moderno debe tener, algunas habilidades técnicas que debes ir desarrollando y nutriendo a lo largo del tiempo pueden ser:

• Hadoop / Hive
• Java / Scala
• Spark
• Kafka
• SQL y NoSQL
• Python
• Plataformas en la nube como AWS
• Algoritmos y estructuras de datos
• Sistemas distribuidos
• ElasticSearch
• Almacenamiento de datos y herramientas ETL
• Aprendizaje automático
• UNIX, Linux y Solaris

La experiencia en el manejo de estos programas es importante, y es probable que no los encuentres dentro de una licenciatura o maestría. Debes buscar en su lugar cursos especializados que te ayuden a comprender lo suficiente de estos lenguajes de programación y herramientas de ingeniería de datos comunes.

Pasos para convertirse en un ingeniero de datos

No hay un camino único, pero sí hay rutas convencionales para convertirse en ingeniero en datos. Te sugerimos seguir estos pasos.

Domina la programación

Debes comprender que los ingenieros de datos se encuentran en la intersección de la ingeniería de software y la ciencia de datos. Así que antes de pasar a la ingeniería de datos deberás pasar por la ingeniería en software.

Los primeros pasos entonces consisten en obtener las habilidades fundamentales de programación. El estándar de la industria gira principalmente en torno a dos tecnologías: Python y Scala.

Aprende sobre automatización y creación de scripts

Los ingenieros de datos deben saber cómo automatizar tareas; ya que muchas de las tareas que debe realizar con sus datos pueden resultar tediosas o es posible que deban realizarse con frecuencia.

Si una tarea toma demasiado tiempo, hay que automatizarla. Debes aprender a manejar programas como Apache Airflow para desarrollar y capacidad de scripting y programar sus flujos de trabajo de ingeniería de datos.

Comprende tus bases de datos

Para ser un ingeniero de datos, debes comprender SQL tan bien como comprendes el español. Este es el lenguaje establecido y no desaparecerá pronto.

SQL es un lenguaje hermoso y declarativo. Tiene varios dialectos, pero como ingeniero en datos no es necesario que los conozcas todos. Lo que sí es seguro, es que debes estar familiarizado con PostgreSQL y MySQL.

Por otro lado, también deberás aprender a modelar los datos en bases de datos transaccionales (OLTP) y bases de datos analíticas (OLAP). Y por último, deberás comprender cómo se trataba con los datos no estructurados, en bases como MongoDB.

Técnicas de procesamiento de datos

Una vez que hayas estudiado los fundamentos del procesamiento de datos, la formación más dura viene a partir de allí. Para este punto, ya es momento de:

• Aprender a procesar macrodatos en lotes (Apache Spark).
• Aprender a procesar macrodatos en transmisiones (Apache Kafka o Apache Flink).
• Cargar el resultado en una base de datos de destino (Bases de datos MPP).

Estas últimas son bases de datos que utilizan procesamiento paralelo para realizar consultas analíticas y debes conocerlas a la perfección.

Programa tus flujos de trabajo

Finalmente, el último paso consiste en programar tu trabajo de procesamiento con regularidad. Puedes hacerlo simple y usar CRON, o utilizar Apache Airflow, una herramienta para programar flujos de trabajo de ingeniería de datos.

Además puedes usar Airflow para organizar trabajos que realicen un procesamiento paralelo usando Apache Spark o cualquier otra herramienta del ecosistema de big data.