¿Cuáles son las funciones de un AI Data Engineer?

Autor: | Última modificación: 6 de diciembre de 2023 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
Temas en este post: ,

Algunos de nuestros reconocimientos:

Premios KeepCoding

Un AI Data Engineer se encarga de adquirir, limpiar y analizar grandes volúmenes y diversidad de datos para desarrollar soluciones de machine learning precisas. Para convertirse en un AI Data Engineer, es necesario tener competencias en el manejo de múltiples tipos de datos, conocimientos en matemáticas aplicadas al ML, habilidades avanzadas en bases de datos y experiencia en tecnologías como Hadoop y Apache Spark. Además, es importante dominar la visualización de datos con Python, tener habilidades avanzadas de programación en Python y experiencia en la implementación de pipelines de ML.

¿Qué hace un AI Data Engineer?

Un AI Data Engineer es un profesional altamente capacitado en el manejo de grandes volúmenes y diversidad de datos. Su principal objetivo es adquirir, limpiar y analizar los datos para extraer información relevante que pueda ser utilizada en el desarrollo de soluciones de machine learning con altos niveles de exactitud.

Adquisición, limpieza y análisis de datos

El AI Data Engineer se encarga de la adquisición de datos, que implica recopilar y obtener una amplia variedad de fuentes de datos relevantes para el problema en cuestión. Posteriormente, realiza la limpieza de los datos, eliminando ruido, duplicados y outliers, para asegurar la calidad y consistencia de los mismos.

Una vez adquiridos y limpios, el AI Data Engineer se dedica al análisis de los datos, utilizando técnicas avanzadas para descubrir patrones, tendencias y relaciones. Esto implica aplicar algoritmos de estadística y minería de datos para obtener información clave que pueda ser utilizada en el proceso de desarrollo de soluciones de machine learning.

Desarrollo de soluciones de machine learning

El AI Data Engineer utiliza los datos analizados para el desarrollo de soluciones de machine learning. Esto implica la implementación de algoritmos y modelos que permitan predecir y clasificar información de forma automática. Además, se encarga de evaluar y mejorar continuamente los modelos, asegurando su precisión y eficiencia.

Para el desarrollo de estas soluciones, el AI Data Engineer utiliza lenguajes de programación como Python y herramientas especializadas en ML. Además, debe estar actualizado en las últimas técnicas y avances en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

¿Qué debe saber un AI Data Engineer?

Un AI Data Engineer debe tener una amplia gama de conocimientos y habilidades para desempeñar eficientemente su rol. A continuación, detallamos algunas de las áreas clave que debe dominar:

Manejo efectivo de diversos tipos y volúmenes de datos

Como AI Data Engineer, es fundamental tener la capacidad de manejar diferentes tipos de datos, ya sean estructurados o no estructurados. Debe ser capaz de gestionar grandes volúmenes de datos y asegurar su integridad y calidad. Esto implica conocer técnicas de adquisición y extracción de datos, así como de limpieza y transformación de los mismos.

Uso de contenedores para el despliegue de aplicaciones y servicios

Los contenedores son una tecnología esencial en el mundo del Data Engineering. Un AI Data Engineer debe estar familiarizado con herramientas como Docker, que permiten crear entornos de despliegue aislados y portátiles para aplicaciones y servicios. Dominar el uso de contenedores facilita la implementación y escalabilidad de los sistemas de machine learning.

Conocimientos en matemáticas aplicadas al ML

El machine learning se basa en principios matemáticos y estadísticos. Un AI Data Engineer debe tener un sólido conocimiento de álgebra lineal, cálculo y probabilidad, entre otros. Estas habilidades le permiten comprender los algoritmos de machine learning y optimizarlos para obtener los mejores resultados.

Habilidades avanzadas en el manejo de bases de datos

El AI Data Engineer debe ser experto en el manejo y gestión de bases de datos. Debe conocer los fundamentos de las bases de datos relacionales y no relacionales, así como las mejores prácticas para diseñar, implementar y optimizar esquemas de bases de datos. Además, debe tener habilidades en consultas SQL y conocimiento de herramientas como Apache Cassandra o MongoDB.

Experiencia en tecnologías como Hadoop y Apache Spark

Tanto Hadoop como Apache Spark son tecnologías muy utilizadas en el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos. Un AI Data Engineer debe tener experiencia práctica en la configuración, administración y optimización de estos frameworks. Esto implica el conocimiento de sus componentes principales y la capacidad de desarrollar y ejecutar tareas de procesamiento de datos en clústeres distribuidos.

Habilidades en visualización de datos con Python

La visualización de datos es esencial para comprender y comunicar los resultados obtenidos en el análisis de datos. El AI Data Engineer debe tener habilidades avanzadas en el uso de bibliotecas de visualización de datos en Python, como Matplotlib o Seaborn. Esto le permite crear gráficos y visualizaciones claras y efectivas para presentar hallazgos y tendencias.

Programación avanzada utilizando Python

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados en el ámbito del Data Engineering. Un AI Data Engineer debe tener habilidades avanzadas en programación en Python, incluyendo el dominio de buenas prácticas de programación, creación de funciones y clases, tratamiento de errores y optimización de código. Conocer librerías como NumPy y Pandas es fundamental para el manejo eficiente de los datos.

Implementación de pipelines de machine learning

Los pipelines de machine learning son procesos automatizados que incluyen desde la adquisición y preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento y despliegue de modelos de ML. Un AI Data Engineer debe tener experiencia en el diseño e implementación de pipelines, utilizando herramientas como scikit-learn o TensorFlow. Esto implica la integración de diferentes etapas del flujo de trabajo y la creación de pipelines eficientes y escalables.

¿Cómo ser un AI Data Engineer?

Con un amplio conjunto de conocimientos y habilidades, un AI Data Engineer está preparado para enfrentar los desafíos y demandas del desarrollo de soluciones de machine learning en la era del Big Data y la IA. Además de contar con conocimientos de Big Data, es importante obtener una formación adecuada en inteligencia artificial. Desde KeepCoding te ofrecemos el Inteligencia Artificial Full Stack Bootcamp, la formación intensiva que te preparará, en pocos meses, para impulsar tu futuro profesional. ¿Estás listo para dar el paso que te cambiará la vida? ¡Pida más información ya mismo y atrévete a apostar por tu futuro en IT!

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]