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El ingeniero de datos: funciones y requisitos de este perfil

El ingeniero de datos es el profesional encargado de administrar, procesar y almacenar los datos para que puedan ser usados de forma accesible y fiable.

El ingeniero de datos es uno de los perfiles profesionales asociados al Big Data. Entre sus funciones figuran la administración, el almacenamiento y la gestión de datos en una organización con el objetivo de detectar tendencias, y el proceso de los mismos de forma más útil. Se trata de un perfil muy técnico que sienta las bases para los científicos de datos (data scientists), analistas (data analysts) y desarrolladores de aplicaciones.

En síntesis, un data engineer se ocupa de administrar, gestionar, procesar y organizar datos, así como de implementar la infraestructura necesaria para almacenarlos de forma adecuada y que así estos puedan ser utilizados del modo más eficiente (al convertirse en datos estructurados, accesibles y fiables). De él depende cómo se procesan los datos, que la materia prima sea la adecuada para que otros especialistas en Big Data la conviertan en productos elaborados.

En la práctica, entre sus funciones destacan:

  • Determinar de dónde extraer los datos, cómo recuperarlos y construir algoritmos para que el acceso a los datos brutos sea más sencillo y útil para la empresa o institución. Es decir, optimiza la obtención de datos para que estos sean fiables y de calidad.
  • Desarrollo, testeo y mantenimiento de arquitecturas de datos. Debe detectar su potencial, corregirlas cuando sea necesario y descartar lo que considere oportuno.
  • Identificar cómo mejorar la calidad, eficiencia y confiabilidad de los datos.
  • Alinear los datos con las necesidades/objetivos de la organización para la que trabaja.
  • Identificar tendencias y patrones ocultos que puedan afectar a los objetivos de la empresa.
  • Herramientas y lenguaje de programación.
  • Desarrollo de softwares para sistemas escalables.
  • Utilizar los datos para determinar qué tareas se pueden automatizar o emplear en modelos predictivos y prescriptivos.

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¿Cómo realiza su trabajo un ingeniero de datos?

Las funciones de un ingeniero de datos dependen del tipo y tamaño de la organización para la que trabaje ya que, por ejemplo, en las más pequeñas también pueden asumir el rol de los científicos de datos analizando la información y presentándola. Sin embargo, su misión principal se basa en procesos de ETL (Extract, Transform, Load, en inglés), es decir, en extraer, transformar y cargar datos para estructurarlos.

  • Extraer

Los datos con los que se trabajan proceden de diferentes fuentes (bases de datos de clientes, tráfico de red, incidencias de seguridad, puntos de venta…), por lo que son muy heterogéneos y con formatos diversos. En esta primera fase se recopilan, se almacenan y se realiza una primera estructuración de la información como, por ejemplo, un fichero de ventas con tipo de dispositivo utilizado.

  • Transformación

Es la fase en la que se aporta valor a los datos haciendo una limpieza para que pasen de estar en bruto a ser homogéneos. Para garantizar su calidad se siguen una serie de estándares entre los que figuran la normalización, la eliminación de duplicados, la verificación y la clasificación (fundamental para que el almacenaje de datos sea eficiente y de calidad).

  • Carga

Se procede a la carga o almacenamiento en una base de datos en la nube o servidor propio de forma completa o incremental. Es muy importante que la exportación sea la adecuada con el fin de garantizar que la información se almacene de forma segura para evitar accesos no autorizados o ciberataques.

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¿Qué estudiar para ser ingeniero de datos?

Los ingenieros de datos son perfiles muy técnicos con una formación de base adquirida en el Grado en Ingeniería Informática, el Grado en Matemáticas, el Grado en Ciencia de Datos… que complementan con posgrados de especialización tipo: Máster en Big Data o Máster en DevOps. Entre sus conocimientos y habilidades deben figurar:

  • Conocimientos sobre Linux/Unix.
  • Experiencia de programación en Python y Spark.
  • Formación sobre sistemas de ficheros distribuidos como Hadoop, HDFS o Spark.
  • Conocer cómo funcionan las bases de datos y las diferencias entre las relacionales y las NoSQL (como Cassandra, Redis, MongoDB…).
  • Conocimientos de herramientas para tratar y procesar grandes volúmenes de datos como Apache Kafka o Apache Storm.
  • Experiencia en el uso de infraestructuras cloud, contenerización y herramientas de BI y visualización.
  • Adoptar buenas prácticas para la custodia y seguridad de los datos.

Además del dominio de los lenguajes de programación, un ingeniero de datos también debe tener un nivel alto de inglés y capacidad de comunicación. En su mano está que cientos de datos inconexos y sin estructurar puedan tener un valor para la organización en la que trabaja.

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