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Data Engineer: arquitecto de datos para la era digital

¿Qué es un Date Engineer y cuál es su rol clave?

Diferencias clave: Data Engineer vs. Data Scientisr y Data Analyst

A pesar de que los tres puestos trabajan con datos, el enfoque y las habilidades que poseen son diferentes. Aquí te dejamos las diferencias:

• Data Engineer: es el responsable de que los datos fluyan correctamente desde su origen hasta el lugar o sistema donde se utilizarán. Un Data Engineer construye una infraestructura que permite almacenar, procesar y mover grandes cantidades de información.
• Data Scientist: es el término medio. Su mayor responsabilidad es extraer los datos disponibles de manera que aporten valor a la estrategia que se quiera seguir. Esto se hace a través de técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático.
• Data Analyst: es el último nivel. Transforma los datos recopilados y tratados en soluciones y respuestas a las propuestas de negocio, interpretando la información para los equipos de marketing, ventas, finanzas o cualquier área que la necesite.

Las funciones diarias y responsabilidades de un Data Engineer

Diseño y construcción de Papelines de datos

Lo primero de todo es definir una pipeline. De manera sencilla, una pipeline es un flujo de movimiento de información desde uno o varios lugares a un destino final. Un Data Engineer es quien diseña estos flujos y los implementa mediante dos técnicas diferentes:

• ETL (Extract, Transform, Load): esta técnica implica extraer los datos en primer lugar para limpiarlos y transformarlos. Una vez que está todo preparado, se realiza la carga de los datos donde corresponda.
• ELT (Extract, Load, Transform): se realiza la extracción y carga de los datos para más tarde tratarlos y transformarlos.

Gestión y optimización de infraestructuras de datos (Data Lakes y Data Warehouse)

• Data Lakes: es una almacén de datos brutos sin ninguna clase de estructura específica; pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.
• Data Warehouse: es todo lo contrario. Aquí los datos ya están perfectamente estructurados y optimizados para responder a las preguntas de negocio. A diferencia del Data Lake, aquí la transformación de datos se rige por un modelo definido.

Garantizando la calidad y gobernanza de los datos

Unos datos de calidad deben ser seguros y medibles, además de estar alineados con las normas y leyes regulatorias para garantizar un uso óptimo. Un Data Engineer se encarga de todo esto, además de mantener una documentación eficiente de los datos, controlando accesos y asegurando la protección de información sensible. De este modo proporciona datos limpios y preparados para un análisis.

Automatización y monitorización de flujos de datos

Es una de las responsabilidades esenciales de un Data Engineer, ya que debe garantizar que la información se mueva constantemente de manera automática, sin contratiempos ni problemas durante el proceso. Para ello, se deben programar pipelines que extraen datos, cargándolos mediante herramientas diseñadas para ello. Un Data Engineer debe monitorizar estos procesos automáticos para que no haya fallos.

Habilidades esenciales y tecnologías para un Data Engineer existoso

Lenguajes de programación fundamentales (Phyton, SQL, Java/Scala)

Al igual que el resto de posiciones de Data Science, un Data Engineer debe dominar numerosos lenguajes de programación para crear y utilizar sistemas de datos. El más conocido es Python, un lenguaje de programación versátil y fácil de utilizar. Existen otros lenguajes más profesionales, como SQL, o enfocados en Big Data, como Java o Scala.

Plataformas de big data y procesamiento distribuido (Apache Spark, Kafka, Hadoop)

El procesamiento y las plataformas de big data son esenciales en el trabajo diario de un Data Engineer. Al igual que con los lenguajes, existen diferentes tipos de frameworks para manejar los datos.

• Apache Spark: es uno de los más utilizados, diseñado para procesar datos a gran escala de forma distribuida con una gran velocidad. Se usa para transformar datos, entrenar modelos de machine learning y realizar análisis.
• Apache Kafka: se especializa en el procesamiento de datos a tiempo real, funcionando como una plataforma que permite registrar procesos y enviarlos a otros sistemas.
• Hadoop: menos utilizado que los dos primeros a día de hoy, fue pionero en todo el sistema de procesamiento de datos.

Herramientas de cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud Platform)

El cloud computing se ha vuelto indispensable para los Data Engineers, ya que permiten diseñar y trabajar en infraestructuras de datos rentables sin depender de un servidor físico. AWS ofrece un ecosistema completo para el almacenamiento y análisis de datos. Por otro lado, existen otras herramientas como Azure o Google Cloud, que ofrecen servicios de alojamiento de datos y aplicaciones.

Modelado de datos y bases de datos (SQL y NoSQL)

Una base SQL es un sistema que organiza los datos en filas y columnas, relacionándolas de manera estructurada de manera que cada tabla represente un registro y cada columna un atributo de dicho registro. Una base NoSQL almacena los datos en un formato o formatos diferentes, como clave-valor, documentos o en base a datos gráficos.

Salario del Data Engineer y perspectivas de carrera

La demanda creciente del mercado laboral para Data Engineers

La demanda de Data Engineers ha crecido de manera exponencial en los últimos años y se ha convertido en uno de los perfiles más buscados, dentro y fuera del sector de tratamiento de datos. Esto se debe a que cada vez más empresas generan y almacenan cantidades masivas de información y necesitan profesionales capaces de construir y mantener infraestructuras que garanticen su calidad y mantenimiento.

Factores que influyen en el salario de un Data Engineer

La experiencia laboral es posiblemente la variable más determinante a la hora de definir el salario de un Data Engineer. En algunos casos, el sueldo puede superar los 38.000€ anuales en España, lo que puede parecer elevado en comparación con otras profesiones, pero se explica por la gran demanda de especialistas en ingeniería de datos en el mercado. Por otro lado, el conocimiento de herramientas variadas —Azure, Kafka, ETL, Hadoop— puede aumentar en gran medida el salario a percibir en este sector.

¿Cómo convertirse en un Data Engineer? Tu ruta hacia el éxito

Formación académica y especialización

El perfil de Data Engineer requiere un amplio conocimiento técnico. La mayoría de los profesionales proviene de titulaciones en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o Estadística, aunque debido a la creciente demanda, cada vez hay más disciplinas que complementan la formación con másteres o cursos especializados en Big Data y Cloud Computing. En UNIPRO ofrecemos el Bachelor en Ciencia de Datos como formación oficial, ofreciendo todas las competencias necesarias para trabajar en el sector y conocimientos para ser Machine Learning Engineer, Data Scientist o el mismo Data Engineer. Además, con este título obtendrás un curso especializado en Python, clave en tu futuro laboral.

Desarrollo de un portafolio sólido y experiencia práctica

En los últimos años se ha puesto de moda la entrega de un portfolio para demostrar tu experiencia como Data Engineer de manera más visual. Un portfolio efectivo incluye proyectos concretos donde se pueda demostrar la habilidad para diseñar y construir pipelines de datos, optimizar sistemas y aplicar herramientas de cloud computing como las anteriormente mencionadas. Es importante mencionar las herramientas o plataformas que se utilizan en el portfolio, como Databricks o Kubernetes. Además, la experiencia práctica permite demostrar el uso de lenguajes de programación o la integración de frameworks de procesamiento.

Certificaciones y aprendizaje continuo

¿Qué es un Date Engineer y cuál es su rol clave?

Diferencias clave: Data Engineer vs. Data Scientisr y Data Analyst

A pesar de que los tres puestos trabajan con datos, el enfoque y las habilidades que poseen son diferentes. Aquí te dejamos las diferencias:

• Data Engineer: es el responsable de que los datos fluyan correctamente desde su origen hasta el lugar o sistema donde se utilizarán. Un Data Engineer construye una infraestructura que permite almacenar, procesar y mover grandes cantidades de información.
• Data Scientist: es el término medio. Su mayor responsabilidad es extraer los datos disponibles de manera que aporten valor a la estrategia que se quiera seguir. Esto se hace a través de técnicas estadísticas, matemáticas y de aprendizaje automático.
• Data Analyst: es el último nivel. Transforma los datos recopilados y tratados en soluciones y respuestas a las propuestas de negocio, interpretando la información para los equipos de marketing, ventas, finanzas o cualquier área que la necesite.

Las funciones diarias y responsabilidades de un Data Engineer

Diseño y construcción de Papelines de datos

Lo primero de todo es definir una pipeline. De manera sencilla, una pipeline es un flujo de movimiento de información desde uno o varios lugares a un destino final. Un Data Engineer es quien diseña estos flujos y los implementa mediante dos técnicas diferentes:

• ETL (Extract, Transform, Load): esta técnica implica extraer los datos en primer lugar para limpiarlos y transformarlos. Una vez que está todo preparado, se realiza la carga de los datos donde corresponda.
• ELT (Extract, Load, Transform): se realiza la extracción y carga de los datos para más tarde tratarlos y transformarlos.

Gestión y optimización de infraestructuras de datos (Data Lakes y Data Warehouse)

• Data Lakes: es una almacén de datos brutos sin ninguna clase de estructura específica; pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados.
• Data Warehouse: es todo lo contrario. Aquí los datos ya están perfectamente estructurados y optimizados para responder a las preguntas de negocio. A diferencia del Data Lake, aquí la transformación de datos se rige por un modelo definido.

Garantizando la calidad y gobernanza de los datos

Unos datos de calidad deben ser seguros y medibles, además de estar alineados con las normas y leyes regulatorias para garantizar un uso óptimo. Un Data Engineer se encarga de todo esto, además de mantener una documentación eficiente de los datos, controlando accesos y asegurando la protección de información sensible. De este modo proporciona datos limpios y preparados para un análisis.

Automatización y monitorización de flujos de datos

Es una de las responsabilidades esenciales de un Data Engineer, ya que debe garantizar que la información se mueva constantemente de manera automática, sin contratiempos ni problemas durante el proceso. Para ello, se deben programar pipelines que extraen datos, cargándolos mediante herramientas diseñadas para ello. Un Data Engineer debe monitorizar estos procesos automáticos para que no haya fallos.

Habilidades esenciales y tecnologías para un Data Engineer existoso

Lenguajes de programación fundamentales (Phyton, SQL, Java/Scala)

Al igual que el resto de posiciones de Data Science, un Data Engineer debe dominar numerosos lenguajes de programación para crear y utilizar sistemas de datos. El más conocido es Python, un lenguaje de programación versátil y fácil de utilizar. Existen otros lenguajes más profesionales, como SQL, o enfocados en Big Data, como Java o Scala.

Plataformas de big data y procesamiento distribuido (Apache Spark, Kafka, Hadoop)

El procesamiento y las plataformas de big data son esenciales en el trabajo diario de un Data Engineer. Al igual que con los lenguajes, existen diferentes tipos de frameworks para manejar los datos.

• Apache Spark: es uno de los más utilizados, diseñado para procesar datos a gran escala de forma distribuida con una gran velocidad. Se usa para transformar datos, entrenar modelos de machine learning y realizar análisis.
• Apache Kafka: se especializa en el procesamiento de datos a tiempo real, funcionando como una plataforma que permite registrar procesos y enviarlos a otros sistemas.
• Hadoop: menos utilizado que los dos primeros a día de hoy, fue pionero en todo el sistema de procesamiento de datos.

Herramientas de cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud Platform)

El cloud computing se ha vuelto indispensable para los Data Engineers, ya que permiten diseñar y trabajar en infraestructuras de datos rentables sin depender de un servidor físico. AWS ofrece un ecosistema completo para el almacenamiento y análisis de datos. Por otro lado, existen otras herramientas como Azure o Google Cloud, que ofrecen servicios de alojamiento de datos y aplicaciones.

Modelado de datos y bases de datos (SQL y NoSQL)

Una base SQL es un sistema que organiza los datos en filas y columnas, relacionándolas de manera estructurada de manera que cada tabla represente un registro y cada columna un atributo de dicho registro. Una base NoSQL almacena los datos en un formato o formatos diferentes, como clave-valor, documentos o en base a datos gráficos.

Salario del Data Engineer y perspectivas de carrera

La demanda creciente del mercado laboral para Data Engineers

La demanda de Data Engineers ha crecido de manera exponencial en los últimos años y se ha convertido en uno de los perfiles más buscados, dentro y fuera del sector de tratamiento de datos. Esto se debe a que cada vez más empresas generan y almacenan cantidades masivas de información y necesitan profesionales capaces de construir y mantener infraestructuras que garanticen su calidad y mantenimiento.

Factores que influyen en el salario de un Data Engineer

La experiencia laboral es posiblemente la variable más determinante a la hora de definir el salario de un data engineer. En algunos casos, el sueldo puede superar los 38.000€ anuales en España, lo que puede parecer elevado en comparación con otras profesiones, pero se explica por la gran demanda de especialistas en ingeniería de datos en el mercado. Por otro lado, el conocimiento de herramientas variadas —Azure, Kafka, ETL, Hadoop— puede aumentar en gran medida el salario a percibir en este sector.

¿Cómo convertirse en un Data Engineer? Tu ruta hacia el éxito

Formación académica y especialización

El perfil de Data Engineer requiere un amplio conocimiento técnico. La mayoría de los profesionales proviene de titulaciones en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o Estadística, aunque debido a la creciente demanda, cada vez hay más disciplinas que complementan la formación con másteres o cursos especializados en Big Data y Cloud Computing. En UNIPRO ofrecemos el Bachelor en Ciencia de Datos como formación oficial, ofreciendo todas las competencias necesarias para trabajar en el sector y conocimientos para ser Machine Learning Engineer, Data Scientist o el mismo Data Engineer. Además, con este título obtendrás un curso especializado en Python, clave en tu futuro laboral.

Desarrollo de un portafolio sólido y experiencia práctica

En los últimos años se ha puesto de moda la entrega de un portfolio para demostrar tu experiencia como Data Engineer de manera más visual. Un portfolio efectivo incluye proyectos concretos donde se pueda demostrar la habilidad para diseñar y construir pipelines de datos, optimizar sistemas y aplicar herramientas de cloud computing como las anteriormente mencionadas. Es importante mencionar las herramientas o plataformas que se utilizan en el portfolio, como Databricks o Kubernetes. Además, la experiencia práctica permite demostrar el uso de lenguajes de programación o la integración de frameworks de procesamiento.

Certificaciones y aprendizaje continuo

Como hemos mencionado, la alta demanda del sector de Data Science ha “obligado” a los graduados en carreras del sector a especializarse y ampliar sus conocimientos con otros estudios superiores. Otra alternativa, más específica y con gran potencial son los cursos de formación, ya que te ofrecen competencias sobre un tema o herramienta concreta. En UNIPRO tenemos numerosos cursos de ingeniería para ampliar tus conocimientos en el sector.