Si quieres saber cómo ser ingeniero de operaciones de datos, estás buscando un rol clave en la gestión y optimización de datos dentro de las organizaciones. A lo largo de mi carrera, he aprendido que este rol no solo debe tener conocimientos técnicos profundos, sino también habilidades de comunicación y una capacidad de adaptación constante, ya que las herramientas y las metodologías evolucionan rápidamente.

Convertirse en ingeniero de operaciones de datos es un desafío, pero al mismo tiempo es una oportunidad de desempeñar un papel crucial en cómo las empresas toman decisiones basadas en datos. En este artículo, te voy a guiar a través de las funciones clave, las habilidades necesarias, las herramientas esenciales y las certificaciones que te ayudarán a convertirte en un experto en esta área.

¿Qué encontrarás en este post?

Funciones del ingeniero de operaciones de datos

Cuando me embarqué en el mundo de la ingeniería de datos, me di cuenta de que las responsabilidades varían enormemente dependiendo del entorno y la infraestructura de la empresa. Las funciones de un ingeniero de operaciones de datos se centran en gestionar, optimizar y garantizar la calidad de los datos a lo largo de su ciclo de vida. A continuación, te comparto las funciones principales de este rol, basadas en mi experiencia:

Gestión de pipelines de datos: Como ingeniero de operaciones de datos, serás responsable de diseñar, implementar y gestionar pipelines de datos. Estos pipelines son los procesos que aseguran que los datos sean recolectados, transformados y movidos a los sistemas adecuados para su análisis y uso posterior. En mis proyectos, he trabajado con herramientas como Apache Airflow para orquestar tareas y Kafka para el streaming de datos en tiempo real.
Aseguramiento de la calidad de los datos: El trabajo de un ingeniero de operaciones de datos incluye la supervisión de la calidad de los datos. Esto significa detectar y corregir problemas en los datos, como valores faltantes o inconsistentes. Herramientas como Great Expectations y Deequ me ayudaron en mi carrera a realizar validaciones de calidad de los datos dentro de los pipelines.
Automatización y optimización de procesos: La automatización es clave para un flujo de trabajo eficiente. En mi experiencia, el uso de tecnologías como Docker y Kubernetes para contenerizar y orquestar servicios fue fundamental para lograr procesos de datos escalables y eficientes.
Colaboración interdepartamental: El ingeniero de operaciones de datos trabaja estrechamente con los equipos de ciencia de datos, ingeniería de software y TI. Recuerdo cómo mi capacidad para comunicarme de manera efectiva con estos equipos ayudó a crear soluciones de datos que realmente mejoraban los flujos de trabajo dentro de la empresa.

¿Cómo ser ingeniero de operaciones de datos?: habilidades necesarias

Ser un buen ingeniero de operaciones de datos requiere una combinación de habilidades técnicas y de comunicación. Algunas de las habilidades más importantes que he aprendido y que debes desarrollar incluyen:

Conocimientos en bases de datos: Tener una comprensión profunda de bases de datos es crucial. Ya sea trabajando con bases de datos SQL como PostgreSQL o sistemas NoSQL como MongoDB, los ingenieros de operaciones de datos necesitan saber cómo interactuar y optimizar estas bases para almacenar y consultar datos eficientemente.
Lenguajes de programación y scripting: El dominio de Python es esencial, ya que es la herramienta preferida para automatizar tareas de procesamiento de datos y análisis. También es importante tener conocimientos en SQL para trabajar con bases de datos, y en Bash para automatizar tareas en entornos de servidores.
Automatización y orquestación de tareas: Herramientas como Apache Airflow para la orquestación de tareas y Docker para crear entornos reproducibles son imprescindibles. Estas herramientas me ayudaron a crear procesos eficientes para mover y procesar datos de manera automatizada.
Habilidades de análisis y resolución de problemas: Tener un enfoque analítico es esencial. Como ingeniero de operaciones de datos, debes poder interpretar grandes volúmenes de datos y detectar patrones o problemas. Usar herramientas como Pandas y Apache Spark para el procesamiento de datos fue crucial en mi experiencia profesional.
Conocimiento de arquitecturas de datos en la nube: La mayoría de las empresas hoy en día gestionan grandes volúmenes de datos en la nube, por lo que tener experiencia en plataformas como AWS, Google Cloud o Azure es muy valioso.

Herramientas esenciales para el ingeniero de operaciones de datos

Las herramientas adecuadas son clave para un ingeniero de operaciones de datos. Aquí te comparto las más importantes que he utilizado a lo largo de mi carrera:

Apache Kafka: Es una herramienta de procesamiento de flujos de datos en tiempo real. La usé para gestionar grandes volúmenes de datos en movimiento, lo que es esencial para los sistemas que requieren datos en tiempo real.
Apache Airflow: Esta herramienta es clave para la orquestación de tareas en los pipelines de datos. Me permitió automatizar y gestionar dependencias entre tareas de manera eficiente.
Docker y Kubernetes: Estas herramientas me ayudaron a crear entornos de desarrollo y producción de datos escalables y reproducibles. La contenedorización de servicios permitió que los procesos de datos se pudieran escalar de manera flexible.
PostgreSQL y MongoDB: Conocimiento profundo de bases de datos relacionales y NoSQL es crucial para cualquier ingeniero de operaciones de datos. Estas bases de datos son fundamentales cuando se trabaja con datos estructurados o no estructurados.
Pandas y Apache Spark: Estas herramientas de procesamiento de datos me ayudaron a manejar grandes volúmenes de datos y a realizar análisis avanzados para asegurar que los datos estuvieran listos para los equipos de ciencia de datos y análisis.

Certificaciones que te ayudarán a avanzar como ingeniero de operaciones de datos

Obtener certificaciones es una forma excelente de validar tus habilidades y destacar en el campo. Algunas de las certificaciones más relevantes incluyen:

Google Cloud Professional Data Engineer: Esta certificación valida tus habilidades para diseñar y gestionar soluciones de procesamiento de datos en Google Cloud.
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate: Si trabajas con Azure, esta certificación te ayudará a validar tus habilidades en la implementación y mantenimiento de soluciones de datos en la nube de Microsoft.
Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst: Esta certificación es ideal si trabajas con herramientas como Hadoop y Apache Spark, y te ayudará a demostrar tu capacidad para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos.

Oportunidades laborales y salarios

Como ingeniero de operaciones de datos, hay muchas oportunidades laborales disponibles. Algunos de los roles que podrías desempeñar incluyen:

Ingeniero de operaciones de datos: Responsable de gestionar y optimizar los pipelines de datos y asegurar la calidad de los datos a través de diferentes procesos.
Ingeniero de datos: Trabajarás estrechamente con equipos de ciencia de datos para garantizar que los datos estén listos para el análisis.
Arquitecto de datos: Diseñarás y construirás arquitecturas de datos a gran escala, asegurando que los datos fluyan eficientemente entre los diferentes sistemas.

Según Glassdoor, el salario promedio de un ingeniero de operaciones de datos en EE. UU. varía entre $100,000 y $130,000 anuales, dependiendo de la experiencia y la ubicación.

Si quieres saber cómo ser ingeniero de operaciones de datos, es esencial que desarrolles un conjunto sólido de habilidades técnicas, que te familiarices con las herramientas clave y que adquieras experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos. Este rol sigue siendo crucial para las empresas que quieren tomar decisiones basadas en datos de manera eficiente. Si estás listo para avanzar en tu carrera, te recomiendo explorar el Bootcamp de Big Data de KeepCoding, donde aprenderás a gestionar grandes volúmenes de datos, integrar herramientas de automatización y garantizar que los datos fluyan de manera eficiente dentro de los sistemas. Este bootcamp te proporcionará las habilidades necesarias para ser un ingeniero de operaciones de datos altamente competitivo.