Un Data Engineer es aquel profesional que se encarga de construir y mantener las estructuras de datos e infraestructuras tecnológicas. ¿Te suena parecido que Data Science y Big Data? Si tú también lo has pensado, ¡descubre sus diferencias!
¿Qué es Data Engineering?
El Data Engineering o Ingeniería de Datos es aquella práctica mediante la cual un profesional (data engineer o ingeniero de datos) diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que permiten procesar grandes volúmenes de datos.
Los profesionales con estas competencias son altamente demandados por las empresas ya que prácticamente la totalidad de los datos que existen en este momento se han generado durante los últimos años. Como consecuencia, el Data Engineering se ha visto consolidado como la forma para obtener, depurar, filtrar y preparar los datos para posteriormente poder procesarlos y, en definitiva, explotarlos.
Diferencias con Big Data y Data Science
Viendo sus utilidades y aplicaciones, podría llegar a confundirse con otras áreas similares como el Big Data o el Data Science.
Los tres conceptos tienen su origen en el tratamiento de datos, un área que con el desarrollo de la tecnología e Internet, está experimentando una enorme explosión. No obstante, la diferencia ente ellos radica en su finalidad.
El Big Data se utiliza para describir y analizar los enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que las empresas y organizaciones manejan diariamente. Sin embargo, lo importante del Big Data es lo que las instituciones hacen con esos datos: pueden utilizarse para obtener ideas que lleven hacia una mejor toma de decisiones y unos movimientos negocio mejor enfocados estratégicamente.
El Big Data tiene una gran utilidad en estas situaciones porque facilita enormemente el análisis de conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos que tienen un volumen, complejidad y velocidad de crecimiento que, de manera manual, sería imposible analizar y obtener conclusiones exactas y acertadas.
Por su parte, el Data Science es la disciplina que realiza el paso siguiente. Es decir, extrae el análisis y los parámetros que permitan llegar a las tan ansiadas conclusiones sobre la empresa, organización o institución que estemos analizando.
Por tanto, los profesionales de la Ciencia de Datos (también conocidos como Data Scientists o Científicos de Datos) utilizan herramientas de Big Data.
Perfil del Data Engineer
Un Data Engineer es aquel profesional que se encarga de construir y mantener las estructuras de datos e infraestructuras tecnológicas que son imprescindibles para analizar esos enormes volúmenes de datos y obtener conclusiones al final. Para dedicarse a esta profesión es necesario contar con una visión práctica y especializada en el ámbito de los datos y las nuevas necesidades empresariales.
Además, los ingenieros de datos también se encargan de realizar y programar la recolección de toda esta información y realizan procesos de limpieza y validación, comprobación de su calidad (Data Quality) y agrupación para que el científico de datos los reciba correctamente. Asimismo, también suelen ser los encargados de configurar el clúster en Spark para que los modelos estadísticos cuenten con una correcta ejecución.
Sus especializaciones académicas suelen centrarse en programación, como Java o Phyton, ya que utilizan esas habilidades junto a las que les proporciona la creación de sistemas para crear soluciones de software. También es habitual que cuenten con conocimientos y competencias en BBDD SQL, Linux y Hadoop y Spark a nivel de entornos. En el área de tecnologías, tener conocimientos sobre HDFS, MongoDB y Cassandra es un must, al igual que NoSQL y Map Reduce a nivel de modelos computacionales. En lenguajes de programación, no deben olvidarse SQL ni Phyton. Los conocimientos sobre Machine Learning y otras herramientas como Data Warehouse también suman muchos puntos.
Salidas profesionales del Data Engineer
La correcta combinación de todos estos conocimientos tiene como consecuencia crear la mejor solución posible para la organización en cuestión. Por esta razón, los profesionales del Big Data son de los perfiles más demandados por las empresas, según un estudio de la consultora Deloitte. De igual forma, conllevan una compensación económica que dependiendo de la experiencia profesional puede abarcar desde los 27.000€ anuales en puestos junior hasta los 40.000€ en categorías más senior.
Las salidas profesionales que ofrece son amplias y no se limitan únicamente al Data Engineer habitual. Gracias a esta formación, también es posible convertirse en Cloud engineer, Data Architect, Chief Data Officer, Cloud Architect o Machine Learning Engineer.
¿Cómo lo convierto en mi trabajo?
En MIOTI Tech & Business estamos siempre actualizados con las últimas novedades tecnológicas y las necesidades de las empresas, y por eso contamos con máster en Data & Cloud Engineering que cuenta con todos los conocimientos necesarios para desarrollarse profesionalmente en el área de la Ingeniería de Datos.
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