El Data Engineering<\/strong> o Ingenier\u00eda de Datos<\/strong> es aquella pr\u00e1ctica mediante la cual un profesional (data engineer o ingeniero de datos) dise\u00f1a, desarrolla y mantiene los sistemas que permiten procesar grandes vol\u00famenes de datos.<\/span><\/p>\n Los profesionales con estas competencias son altamente demandados por las empresas <\/strong>ya que <\/span>pr\u00e1cticamente la totalidad de los datos que existen en este momento se han generado durante los \u00faltimos a\u00f1os. Como consecuencia, el Data Engineering<\/em> se ha visto consolidado como la forma para obtener, depurar, filtrar y preparar los datos para posteriormente poder procesarlos y, en definitiva, explotarlos.<\/p>\n Viendo sus utilidades y aplicaciones, podr\u00eda llegar a confundirse con otras \u00e1reas similares como el Big Data o el Data Science<\/strong>.<\/span><\/p>\n Los tres conceptos tienen su origen en el tratamiento de datos, un \u00e1rea que con el desarrollo de la tecnolog\u00eda e Internet, est\u00e1 experimentando una enorme explosi\u00f3n. No obstante, la diferencia ente ellos radica en su finalidad<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n El Big Data<\/em><\/strong> se utiliza para describir y analizar los enormes vol\u00famenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que las empresas y organizaciones manejan diariamente. Sin embargo, lo importante del Big Data<\/em> 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 estrat\u00e9gicamente.<\/span><\/p>\n El Big Data<\/em> tiene una gran utilidad en estas situaciones porque facilita enormemente el an\u00e1lisis de conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos<\/strong> que tienen un volumen, complejidad y velocidad de crecimiento que, de manera manual, ser\u00eda imposible analizar y obtener conclusiones exactas y acertadas.\u00a0<\/span><\/p>\n Por su parte, el Data Science<\/strong><\/em> es la disciplina que realiza el paso siguiente. Es decir, extrae el an\u00e1lisis y los par\u00e1metros que permitan llegar a las tan ansiadas conclusiones sobre la empresa, organizaci\u00f3n o instituci\u00f3n que estemos analizando. <\/span><\/p>\n Por tanto, los profesionales de la Ciencia de Datos (tambi\u00e9n conocidos como Data Scientists o Cient\u00edficos de Datos) utilizan herramientas de Big Data<\/em>.<\/span><\/p>\n Un Data Engineer<\/strong> es aquel profesional que se encarga de construir y mantener las estructuras de datos e infraestructuras tecnol\u00f3gicas que son imprescindibles para analizar esos enormes vol\u00famenes de datos y obtener conclusiones al final. Para dedicarse a esta profesi\u00f3n es necesario contar con una visi\u00f3n pr\u00e1ctica y especializada en el \u00e1mbito de los datos y las nuevas necesidades empresariales<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n Adem\u00e1s, los ingenieros de datos tambi\u00e9n se encargan de realizar y programar la recolecci\u00f3n de toda esta informaci\u00f3n y realizan procesos de limpieza y validaci\u00f3n, comprobaci\u00f3n de su calidad (Data Quality) y agrupaci\u00f3n para que el cient\u00edfico de datos los reciba correctamente. Asimismo, tambi\u00e9n suelen ser los encargados de configurar el cl\u00faster en Spark para que los modelos estad\u00edsticos cuenten con una correcta ejecuci\u00f3n<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n Sus especializaciones acad\u00e9micas suelen centrarse en programaci\u00f3n, como Java o Phyton, ya que utilizan esas habilidades junto a las que les proporciona la creaci\u00f3n de sistemas para crear soluciones de software<\/strong>. Tambi\u00e9n es habitual que cuenten con conocimientos y competencias en BBDD SQL, Linux y Hadoop y Spark a nivel de entornos. En el \u00e1rea de tecnolog\u00edas, 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 programaci\u00f3n, no deben olvidarse SQL ni Phyton. Los conocimientos sobre Machine Learning y otras herramientas como Data Warehouse tambi\u00e9n suman muchos puntos.\u00a0<\/span><\/p>\n La correcta combinaci\u00f3n de todos estos conocimientos tiene como consecuencia crear la mejor soluci\u00f3n posible para la organizaci\u00f3n en cuesti\u00f3n. Por esta raz\u00f3n, los profesionales del Big Data son de los perfiles m\u00e1s demandados por las empresas, seg\u00fan un estudio de la consultora Deloitte<\/a>. De igual forma, conllevan una compensaci\u00f3n econ\u00f3mica que dependiendo de la experiencia profesional puede abarcar desde los 27.000\u20ac anuales en puestos junior hasta los 40.000\u20ac en categor\u00edas m\u00e1s senior<\/strong>.<\/span><\/p>\n Las salidas profesionales que ofrece son amplias y no se limitan \u00fanicamente al Data Engineer habitual. Gracias a esta formaci\u00f3n, tambi\u00e9n es posible convertirse en Cloud engineer, Data Architect, Chief Data Officer, Cloud Architect o Machine Learning Engineer.<\/span><\/p>\n En <\/span>MIOTI Tech & Business<\/span><\/a> estamos siempre actualizados con las \u00faltimas novedades tecnol\u00f3gicas y las necesidades de las empresas, y por eso contamos con <\/span>m\u00e1ster en Data & Cloud Engineering<\/span><\/a> que cuenta con todos los conocimientos necesarios para desarrollarse profesionalmente en el \u00e1rea de la Ingenier\u00eda de Datos.\u00a0<\/span><\/p>\nDiferencias con Big Data y Data Science<\/h2>\n
Perfil del Data Engineer<\/h2>\n
Salidas profesionales del Data Engineer<\/h2>\n
\u00bfC\u00f3mo lo convierto en mi trabajo?<\/h2>\n