Los datos son como un río inmenso que nunca para de fluir. Algunos datos datos están listos para usar, otros están contaminados y ne cesitan ser limpiados, hay otros, que en cambio, están perdidos en el torrente del río. Un data engineer es un ingeniero que diseña, organiza y gestiona el flujo de datos para que otros profesionales, como son los analistas y científicos de datos, puedan aprovecharlos y usarlos en diferentes funciones. Ser data engineer es una labor que requiere tiempo y dedicación y hoy te quiero mostrar lo que yo hice para convertirme en una.
¿Qué es y qué hace un data engineer?
Un data engineer es quien se encarga de construir y mantener la infraestructura en la que se gestionan grandes volúmenes de datos. Tiene un objetivo primordial y es preparar los datos de tal modo que estos sean útiles y que estén listos para análisis en posteriores áreas del conocimiento. Sin ellos la cadena de trabajo del big data simplemente no funcionaría, ya que son ellos los que preparan los datos para su uso en proyectos.
¿Qué funciones cumple un data engineer?
Entre las funciones más importantes que cumplen los data engineer están:
| Función | Descripción |
|---|---|
| Recopilar datos | Extraen datos de diferentes fuentes, como bases de datos, APIs o dispositivos IoT. |
| Transformar y limpiar datos | Garantizan que los datos estén en un formato adecuado, eliminando duplicados o valores incorrectos. |
| Almacenar datos | Diseñan y gestionan sistemas de almacenamiento, como data warehouses y data lakes. |
| Automatizar procesos | Implementan herramientas y algoritmos que automatizan la extracción, limpieza y actualización de datos. |
| Garantizar la seguridad y privacidad | Cumplen con normativas como el RGPD, asegurando la protección de datos sensibles. |
¿Cuál es la diferencia entre un data engineer, un data scientist y un data analyst?
Aunque trabajan con datos, cada rol tiene un enfoque diferente:
| Rol | Funciones | Habilidades que debe tener | Resultado del trabajo |
|---|---|---|---|
| Data engineer | Construir y mantener la infraestructura para recopilar, procesar y almacenar grandes volúmenes de datos. | Programación (Python, SQL, Java), sistemas de almacenamiento (Hadoop, Spark, MongoDB), ETL. | Datos organizados, limpios y accesibles para otros equipos. |
| Data scientist | Analizar datos utilizando modelos matemáticos y técnicas avanzadas como machine learning para hacer predicciones o resolver problemas complejos. | Estadística, machine learning, programación (Python, R), análisis predictivo y modelado de datos. | Modelos predictivos, análisis avanzados y estrategias basadas en datos. |
| Data analyst | Interpretar datos para generar informes, visualizaciones y conclusiones que ayuden en la toma de decisiones estratégicas. | Visualización de datos (Power BI, Tableau), análisis descriptivo, SQL, comunicación de resultados. | Informes, gráficos y visualizaciones útiles para decisiones empresariales. |
Mientras que el data scientist necesita datos limpios y organizados, y el data analyst los interpreta, el trabajo del data engineer es garantizar que esos datos estén listos para ser utilizados.
¿Qué necesitas saber para trabajar como data engineer?
Si quieres convertirte en data engineer, deberás atravesar un camino en el que requieres una combinación de habilidades técnicas y blandas. Algunas de las más aprovechables son:
Habilidades técnicas:
- Lenguajes de programación: Python, Java, Scala, y especialmente SQL para manejar bases de datos.
- Sistemas de almacenamiento: Conocimientos en bases de datos relacionales (MySQL, PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB, Cassandra).
- Herramientas Big Data: Hadoop, Spark y Kafka para manejar grandes volúmenes de datos.
- Procesos ETL (Extract, Transform, Load): Implementar sistemas que recopilan, transforman y cargan datos en almacenes centralizados.
Habilidades blandas:
- Resolución de problemas: Identificar fallos en sistemas y encontrar soluciones que funcionen y sean productivas.
- Comunicación: Trabajar con analistas, científicos de datos y otros equipos para garantizar que los datos cumplan con los objetivos de la empresa.
- Capacidad de aprendizaje: Mantenerse actualizado con las herramientas y tecnologías que van saliendo en Big Data.
¿Cómo ser data engineer?=
Hay muchas maneras de convertirse en data engineer, aquí te van algunas sugerencias y consejos para que empieces:
- Formación académica: Carreras como ingeniería informática, estadística o matemáticas son una base sólida.
- Certificaciones: Cursos y certificaciones especializadas en Big Data y herramientas como AWS, Azure o Hadoop.
- Proyectos prácticos: Construir proyectos propios en bases de datos y procesamiento de datos es clave para aprender y demostrar habilidades.
- Bootcamps tecnológicos: Programas intensivos, como los de KeepCoding, te permiten especializarte en poco tiempo y acceder a un sector en constante crecimiento.
¿Cuánto gana un data engineer en España?
Esto es muy variable, ya que el sueldo de data engineer va a variar según la experiencia que tengas y el lugar donde te encuentres ubicado. Pero un aproximado sería más o menos:
- Data engineer junior: Entre 27.000 y 35.000 euros anuales.
- Data engineer senior: Entre 40.000 y 60.000 euros al año.
Además, en roles especializados como big data engineer, los salarios pueden superar los 70.000 euros en empresas internacionales o sectores muy demandados.
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