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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 primera publicación de la serie.
Aquí los post relacionados con el tema de Data Engineer
- ¿Qué es un Data Engineer? (Este post)
- Las 5 habilidades que debe tener un Data Engineer.
- 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 qué es un Data Engineer, sus responsabilidades y los estudios necesarios para el cargo.
¿Qué es un Data Engineer?
Un Data Engineer diseña y construye la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y gestionar datos. A grandes rasgos, el profesional mejora la calidad y la fiabilidad de la información para que esta sea interpretada.
Su principal responsabilidad es que los datos estén disponibles para que las áreas de la empresa puedan trabajar con ellos. Dado esto, el profesional trabaja para crear procesos de extracción, transformación y carga mejor conocidos como ETL. Con ello, extrae información de distintas fuentes para depurarla y transformarla a estructuras legibles que permiten a los usuarios hacer sus análisis.
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Dependiendo del tamaño de la empresa, estos profesionales pueden ser parte del equipo T.I. o pueden ser parte de una área especializada. Sus compañeros más cercanos son los científicos de datos, analistas de datos, administradores de bases de datos y desarrolladores.
No contar con un Data Engineer trae consecuencias para una empresa. Ya que, no se contará con una infraestructura que permita el almacenamiento, actualización y gestión de los datos. Afectando el desarrollo de la compañía, pues no podrán utilizar la información para tomar buenas decisiones de negocio.
Diferencias entre un Data Engineer, un Data Scientist y un Data Analyst
En el área laboral suele haber confusión entre estos cargos. Aquí te mostramos una tabla comparativa de ambos roles para que tengas clara la diferencia:
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Responsabilidades
- Construcción de ETL pipelines.
- Desarrollo y mantenimiento de la infraestructura de datos de la empresa.
- Automatización de procesos.
1. Construcción de ETL Pipelines
Los procesos ETL (Extraction, Transformation, Load) se refieren al movimiento y transformación de datos con el propósito de analizarlos. Es decir, son la manera en la que la información es estandarizada para crear paquetes de información. Gracias a esto es posible su interpretación.
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Las ETL pipelines son procedimientos lógicos que describen el flujo de extracción, transformación y carga de datos no procesados a una red. Las pipelines separan y agrupan las instrucciones de cada etapa del proceso ETL. Logrando así, que los datos sean estandarizados y centralizados.
Los pasos de este proceso son:
- Extracción (Extraction): los datos son recopilados y extraídos de una o más fuentes. En este proceso, los datos son depurados, formateados y estructurados.
- Transformación (Transformation): los datos son convertidos al formato de su lugar de almacenamiento.
- Carga (Load): los datos transformados son integrados y almacenados en bases de datos, warehouses u otros sistemas.
El Data Engineer utiliza sus conocimientos en lenguajes de programación, arquitectura de datos y modelado de datos para diseñar e implementar el pipeline según las necesidades particulares de la empresa. Gracias a esto, la organización cuenta con más información y, por lo tanto, toma mejores decisiones administrativas y de negocios.
2. Escalabilidad y mantenimiento de infraestructura
El mantenimiento de infraestructura es la supervisión del correcto funcionamiento de una red. Es decir, revisar el rendimiento del sistema a través del hardware y software utilizado y determinar los puntos de mejora.
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La escalabilidad es la capacidad que tiene un sistema para adaptarse a las necesidades de una organización. Usualmente, es uno de los puntos a mejorar, ya que está directamente relacionada con el crecimiento de una empresa. En especial, al manejo de datos.
Los tipos de escalabilidad son:
- Vertical: esto implica cambiar todo el hardware a uno más potente.
- Horizontal: se añaden más equipos al sistema para distribuir mejor la carga.
A partir de la información sobre el rendimiento del sistema, el Data Engineer decide qué tipo de escalabilidad necesita la red. Ya sea en términos de software y hardware o en términos de almacenamiento de datos.
3. Automatización de procesos
El Data Engineer se encarga de simplificar las labores repetitivas relacionadas con datos. Así reduce la posibilidad de error y hace más productivo el trabajo de sus compañeros. Por ejemplo, si el área comercial está actualizando su reporte de ventas descargando un excel a mano desde Salesforce, el Data Engineer los ayuda para que dejen de hacerlo y acuerda una carpeta o herramienta en la que deben ser cargados esos datos.
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Para lograr su resultado estudia las necesidades del negocio y trabaja de la mano con cada área de la empresa para entender sus necesidades. De esta forma:
- Reduce los errores en la obtención de la información.
- Aumenta la productividad de los equipos.
- Elimina los errores y duplicados en la información.
¿Cuál es la capacitación que debe tomar un Data Engineer?
Un Data Engineer es un profesional que viene de carreras como:
- Ciencias de la computación.
- Matemática.
- Ingeniería de sistemas.
- Estadística.
Este tipo de carreras universitarias son una base para que la persona inicie en el área. Sin embargo, los profesionales de esta carrera estudian para especializarse en el tema. Algunas opciones que tienen son:
Es una certificación dada por Google. Este examen comprueba los conocimientos en diseño de sistemas de procesamiento de datos, funcionamiento de modelos de aprendizaje automático y compilación de información para el procesamiento de datos.
Información sobre la certificación:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: profesionales con más de tres años en la industria y con conocimientos en Google Cloud.
- Duración aproximada: 2 horas.
- Precio: $200 USD.
Este es un curso tiene dos enfoques principales: el diseño y manejo de bases de datos relacionales y la implementación de pipelines de Data y ETL. El estudiante se enfocará en el uso de herramientas como Python, SQL, Hadoop, Apache Spark y Cassandra.
Información sobre la certificación:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: cualquier persona con experiencia en el manejo de Windows, Linux or MacOS
- Duración aproximada: 4 meses.
- Precio: $399 USD por año o $59 USD por mes.
Este le enseña a los estudiantes a trabajar con las herramientas de Amazon Web Cloud. Se enfoca en la creación de Data Warehouses en la nube, Data Lakes y la automatización de los Data pipelines.
Información sobre la certificación:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: talento con experiencia intermedia en Python y SQL.
- Duración aproximada: 4 meses
- Precio: $1356.
En este examen se comprueban los conocimientos del profesional en cuanto al diseño e implementación de almacenamiento de data, procesamiento de datos y su optimización. También mide la experiencia del candidato trabajando con herramientas de Microsoft Azure.
Información sobre la certificación:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: profesionales con conocimientos en arqutitectura de datos, Python, Scala y SQL.
- Duración aproximada: 25 horas.
- Precio: $165 USD, se renueva cada 6 meses.
Bootcamps
Este bootcamp tiene como objetivo que los estudiantes desarrollen sus capacidades en Python, procesamiento de datos e implementación de algoritmos. Para ello, emplean talleres prácticos con herramientas como SQL, pandas, SQLite y NumPy.
Puntos importantes del curso:
- Modo de estudio: en línea.
- Ideal para: interesados en la ingeniería de datos.
- Duración aproximada: 5 meses.
- Precio: $3.950 - $14.500 USD.
Este bootcamp cubre temas de Data Science e Ingeniería de Datos. Además, de enseñar a los estudiantes a trabajar con Machine Learning. Todo esto gracias a su formato de talleres y actividades prácticas.
Puntos importantes del curso:
- Modo de estudio: en línea o presencial.
- Ideal para: interesados en la ingeniería de datos.
- Duración aproximada: 5 días.
- Precio: $3.799 USD.
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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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