Introducción
Sabemos que en un futuro tendrás que contratar talento para este cargo. Por lo tanto, hemos desarrollado un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la segunda publicación de la serie.
Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer
- ¿Qué es un Data Engineer?
- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer. (Este post)
- Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer.
- Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer.
- Las 4 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer.
En esta publicación, te explicamos cuáles son las habilidades necesarias con las que debe contar un Data Enginer y para qué las emplea.
1. Conocimientos en programación
La programación es el conjunto de instrucciones entregadas a una computadora para que realice una tarea. Con esto, es posible minimizar el tiempo y los errores que toma dicha tarea. La programación es necesaria cuando se trabajan grandes cantidades de datos y cosas específicas de T.I.
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Un Data Engineer emplea sus conocimientos en programación para diseñar e implementar los ETL Pipelines que necesita la empresa. Para ello, usa lenguajes como Python, Java y SQL para el procesamiento, transformación e integración de datos. De esta manera prepara la información para que sea analizada e interpretada.
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2. Fundamentos en arquitectura de datos
La arquitectura de datos son los modelos y protocolos que determinan la manera en la que una empresa va a recopilar datos y cómo los va a usar. Es decir, es la manera en la que una empresa decide qué datos son relevantes, cómo los va a usar, en dónde los va a guardar y de qué manera los va a proteger.
Un Data Engineer utiliza su conocimiento en arquitectura de datos para comprender el flujo de la información de la empresa. Además, esta le permite entender la estructura y usos de las bases de datos. Gracias a ello, el profesional diseña, mantiene y monitorea la infraestructura del sistema.
3. Conocimientos en modelado de datos
El modelado de datos ofrece un mapa visual que muestra cómo múltiples partes de un sistema de información están conectados. Usualmente, esa representación visual viene en forma de diagrama de flujo de datos. Dichos diagramas son usados para la implementación de bases de datos, también son la documentación que justifica por qué existe la base de datos, para qué se usa y cuál es el flujo de los datos.
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Las empresas utilizan el modelado de datos para agilizar el diseño y creación de las bases de datos. Con ello, reducen los errores de desarrollo e implementación en los sistemas de T.I. Esto permite un mejor análisis de datos. En consecuencia, se crean mejores soluciones de negocio.
El Data Engineer usa sus conocimientos en modelado de datos para tomar decisiones respecto al almacenamiento y estandarización de los datos que usa una empresa. Gracias a esto, el profesional planea e implementa métodos para estructurar las pipelines y las bases de datos. Logrando así estructurar la información para que esta sea analizada.
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4. Fundamentos en Machine Learning
Machine Learning es una disciplina que tiene como objetivo que las máquinas desarrollen la capacidad analítica para interpretar datos, predecir patrones y solucionar problemas. Para ello, desarrollan algoritmos y modelos lógicos que se anticipan a las necesidades de negocios de una empresa.
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Esta disciplina permite que las compañías gestionen y analicen grandes volúmenes de información para obtener análisis predictivos. Generalmente el Machine Learning es usado en el departamento de T.I o en el área de Producto. Con ello, es posible mejorar el servicio al cliente, mejorar la seguridad, prevenir fraudes y optimizar el producto o servicio que ofrece la organización.
El Data Engineer utiliza sus conocimientos en Machine Learning para desarrollar infraestructura como pipelines, data lakes y bases de datos que soporten los modelos y algoritmos. Esto apoya los procesos de automatización que necesita la red. Además, este cargo se encarga de preparar la información para que pueda ser modelada y analizada por otras áreas dentro de la empresa.
5. Visualización de datos
La visualización de datos es la traducción de información a un formato visual. Dicho de otro modo, permite la interpretación de datos a través de gráficos como tablas o mapas. Con ello, facilitan la comprensión de la información recopilada.
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El Data Engineer emplea estos gráficos para:
- Detallar el funcionamiento del pipeline.
- Mostrar, en un dashboard, los patrones de la información que entra a la red o base de datos.
- Señala errores de funcionamiento.
- Indica los cuellos de botella.
- Presentar resultados sobre el rendimiento del pipeline a lo largo del tiempo.
Conclusión
Ahora conoces lo más relevante acerca del cargo de Data Engineer. Toma en cuenta lo anterior cuando comiences tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es conocer las principales características del cargo del que estás interesado.
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- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer. (Este post)
- Las 7 herramientas que debes considerar en un Data Engineer.
- Los 5 KPI que debes considerar en un Data Engineer.
- Las 4 preguntas que debes realizar en tu entrevista con un Data Engineer.
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