Los datos crecen exponencialmente y cada vez son más las empresas que buscan expertos que puedan ayudarles a entender, analizar y utilizar el potencial de tal cantidad de información. Tanto la Data Science como la Data Engineering son fundamentales en este sentido. Sin embargo, su función no es la misma. La distinción es simple: mientras los primeros están más orientados a las matemáticas, los segundos tienen una mentalidad más cercana a las Tecnologías de la Información. ¿Quieres saber más? ¡Sigue leyendo!
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Índice de contenidos
¿Qué es Data Engineering o Ingeniería de Datos?
Aunque no se hable tanto de ellos, los ingenieros de datos son una parte fundamental en cualquier proceso de ciencia de datos. Son perfiles muy demandados en cualquier entorno donde se manejen datos. Podríamos definir un data engineer como aquel profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Big data.
El objetivo de la Data Engineering es construir y mantener las estructuras de datos y las arquitecturas tecnológicas necesarias para el procesamiento, ingestión e implementación a gran escala de aplicaciones que usan datos de manera intensiva. Es decir, diseñan y construyen los repositorios de datos en bruto y, a partir de ahí, recogen, transforman y preparan los datos para analizar. Una vez listos, los data scientist se encargan de poner sus modelos en producción.
En resumen, los data scientist entrenan modelos que extraen conocimiento sobre un problema a tratar a partir de los datos. Lo hacen mediante herramientas matemáticas y conocimientos del dominio de negocio. Pero, para que sea posible definir y entrenar el modelo es necesario tener disponibles un conjunto de datos válido en el que trabajar, y esta es la función del data engineer.
¿Qué habilidades debe tener un Data Engineer?
Para dedicarte a la Data Engineering necesitas tener una visión práctica y especializada sobre el ámbito de los datos y las nuevas necesidades de las empresas. Por ejemplo, deberás saber cómo se modelan los datos y cómo funcionan las BBDD SQL.
Por otro lado, los data engineer también realizan y programan las ingestas de datos y hacen procesos de limpieza, validación, Data Quality y agregación para que la información le llegue correctamente al científico de datos. También configuran el clúster en Spark para que los modelos estadísticos se ejecuten de forma efectiva.
Entre las tecnologías que usan, deberás conocer Linux y Git si quieres trabajar en proyectos de software, así como Hadoop y Spark a nivel de entornos, HDFS, MongoDB y Cassandra a nivel de tecnologías NoSQL y Map Reduce a nivel de modelos computacionales, por ejemplo. Conocer SQL como lenguaje de programación principal es muy importante.
También hay que tener conocimientos de Machine Learning y de herramientas de Big Data y Data Warehouse, como Hive o Kafka. Por otro lado, dependiendo de la empresa, también suele ser imprescindible dominar alguno de los siguientes lenguajes:
- Python: para el procesado de datos
- Scala: como lenguaje nativo de Spark y Java
Pasos para llevar a cabo un minado de datos
Salario de un Data Engineer o Ingeniero de Datos
Por lo general, los perfiles relacionados con el Big Data y el análisis de datos suelen estar muy bien remunerados. En este caso, existen perfiles senior con salarios muy altos, ya que son perfiles más escasos que los de los científicos de datos. En España, el salario medio de un Data Engineer Junior es de 27.000€/año + bonus y el de un Senior Data Engineer es de 40.000€/año + bonus.
Data Engineering vs Data Scientist
A menudo se hace un mal uso de los conceptos de Data Engineering y Data Scient, ya que se suelen confundirse. Por ello, vamos a aclarar cuáles son las diferencias principales entre ambas profesiones.
Por un lado, los científicos de datos o Data Scientist normalmente trabajan en universidades o en entornos de I + D. Su formación es más académica, y suelen tener títulos universitarios en matemáticas, estadísticas, física o ámbitos cercanos a las matemáticas aplicadas. Suelen centrarse en el análisis. El día a día de un científico de datos podría ser el desarrollo de nuevos algoritmos o características, la extracción de patrones y la visualización de datos.
Por otro lado, los data engineers o ingenieros de datos es probable que se hayan especializado en programación, como en Java o Python, a pesar de que no era su profesión. Utilizan habilidades avanzadas de programación y de creación de sistemas para crear soluciones de software. No solo pueden construir un flujo de datos, sino que conocen las fórmulas para combinar diversas tecnologías para crear la mejor solución para la organización.
¿Qué te parece la Data Engineering? ¿Te gustaría especializarte en este ámbito? Deja tus comentarios y ¡comparte!
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