Detr\u00e1s de cada informe, cada panel de m\u00e9tricas o cada modelo de inteligencia artificial hay datos que alguien ha tenido que recoger, limpiar y organizar. Ese alguien suele ser un ingeniero de datos, uno de los perfiles m\u00e1s demandados del sector tecnol\u00f3gico. Si quieres convertirte en uno de ellos te contamos qu\u00e9 hace en su d\u00eda a d\u00eda y qu\u00e9 necesitas para poder conseguirlo.<\/p>\n
Es el profesional que dise\u00f1a, construye y mantiene los sistemas<\/strong> que permiten que los datos de una organizaci\u00f3n est\u00e9n disponibles, limpios y listos para ser analizados. Es el encargado de construir la infraestructura para que no haya fuga de datos y que estos lleguen con la calidad que necesitan a los analistas y cient\u00edficos de datos. Se trata por tanto, de un perfil t\u00e9cnico que se encuentra a medio camino entre el desarrollo de software y el mundo de los datos.<\/p>\n Las funciones de un data engineer giran en torno a que los datos fluyan de forma fiable desde su origen hasta quien los necesita. \u00bfPero cu\u00e1les son sus principales responsabilidades?<\/p>\n Un data pipeline (tuber\u00eda de datos) es un conjunto de procesos automatizados que mueven y transforman los datos desde el origen hasta el destino. El data engineer los dise\u00f1a para que funcionen sin intervenci\u00f3n manual, ya sea a intervalos regulares o en tiempo real.<\/p>\n Los datos llegan de muchas fuentes: aplicaciones, bases de datos, sensores, redes sociales o herramientas de anal\u00edtica web y el data engineer los extrae, los limpia, los unifica y los transforma para que sean coherentes. Esto se conoce como proceso ETL (Extract, Transform, Load) o, en su versi\u00f3n moderna, ELT (Extract, Load, Transform), donde los datos se cargan primero en el destino y se transforman despu\u00e9s aprovechando la potencia de la nube.<\/p>\n Tambi\u00e9n decide d\u00f3nde y c\u00f3mo se almacenan los datos. Puede trabajar con un data warehouse, un sistema centralizado y optimizado para consultas y reporting, con un data lake, que guarda un gran volumen de datos estructurados y no estructurados en su formato original, o con un data lakehouse, una arquitectura h\u00edbrida que combina la flexibilidad del lago con la gesti\u00f3n del almac\u00e9n. Adem\u00e1s, se encarga del modelado de datos, es decir, de crear el esquema que organiza la informaci\u00f3n.<\/p>\n De nada sirve tener muchos datos si no son fiables, por lo que el data engineer aplica validaciones, controles y alertas para detectar duplicados, valores err\u00f3neos o datos que no llegan a tiempo. Un dato incorrecto puede llevar a una decisi\u00f3n de negocio equivocada.<\/p>\n Por \u00faltimo, vigila que todo siga funcionando al encargarse de monitorizar los procesos, optimizar el rendimiento, controlar los costes en la nube y cuidar de la seguridad y el acceso a la informaci\u00f3n, algo muy relevante sobre todo en el campo de la ciberseguridad.<\/p>\n El ecosistema es amplio y cambia con rapidez, pero hay herramientas que aparecen una y otra vez en las ofertas de empleo.<\/p>\n Es el lenguaje m\u00e1s utilizado para automatizar pipelines y escribir scripts ya que es la base de librer\u00edas como Pandas o PySpark que permite manipular y procesar datos de forma muy flexible.<\/p>\n Es el lenguaje de consulta indispensable para extraer y manipular datos en bases de datos relacionales y data warehouses, por lo que resulta imprescindible si quieres convertirte en Data Engineer.<\/p>\n Es un motor de procesamiento distribuido para analizar datos a gran escala. Reparte el trabajo entre muchas m\u00e1quinas y es una pieza central del big data<\/a>. Suele programarse con Python<\/a> o con Scala, un lenguaje funcional que se ejecuta en la JVM y es habitual en aplicaciones de alto rendimiento. Java, por su parte, sigue siendo fundamental en herramientas como Hadoop y Kafka. Hadoop, de hecho, fue el ecosistema pionero del almacenamiento y procesamiento distribuido (con HDFS y MapReduce) y todav\u00eda se encuentra en muchas empresas.<\/p>\n Es una plataforma de streaming de eventos distribuida, utilizada para construir pipelines de datos en tiempo real. Es la base de aplicaciones que necesitan reaccionar al instante, como la detecci\u00f3n de fraude o las recomendaciones personalizadas. Junto a ella, Apache Flink permite hacer c\u00e1lculos sobre flujos continuos de datos.<\/p>\n Es una herramienta de c\u00f3digo abierto para programar, crear y monitorizar flujos de trabajo complejos. Permite definir qu\u00e9 tarea se ejecuta antes, cu\u00e1l despu\u00e9s y qu\u00e9 hacer si una falla.<\/p>\n Dbt (Data Build Tool) permite transformar los datos dentro del propio data warehouse aplicando buenas pr\u00e1cticas de ingenier\u00eda de software, como el control de versiones, las pruebas y la documentaci\u00f3n.<\/p>\n Databricks es una plataforma unificada basada en Spark para ingenier\u00eda de datos, ciencia de datos y machine learning. Snowflake funciona como un data warehouse en la nube ofrecido como servicio. Ambas se utilizan much\u00edsimo en empresas de todos los tama\u00f1os. Hoy la mayor parte del trabajo se hace en la nube y aunque no hace falta dominar las tres grandes plataformas, s\u00ed es necesario entender c\u00f3mo funciona al menos una.<\/p>\n Amazon Web Services es el proveedor l\u00edder y ofrece servicios como S3, EMR, Redshift y Glue. Amazon S3, un servicio de almacenamiento de objetos, suele ser la base para construir un data lake.<\/p>\n Google Cloud Platform (GCP) cuenta con servicios como BigQuery, un data warehouse serverless y muy escalable, adem\u00e1s de Dataflow, Dataproc y Cloud Storage.<\/p>\n Azure ofrece herramientas como Azure Data Factory, Synapse Analytics y Azure Databricks. Est\u00e1 muy extendido en empresas que ya trabajan con el ecosistema de Microsoft.<\/p>\n Dominar Python y SQL es el punto de partida. Conocer otros lenguajes como Scala o Java abre m\u00e1s puertas, y escribir c\u00f3digo limpio, legible y probado marca la diferencia.<\/p>\n Hay que entender tanto las bases de datos relacionales como las no relacionales (NoSQL), y saber cu\u00e1ndo conviene usar cada una.<\/p>\n Comprender c\u00f3mo mover y transformar datos y en qu\u00e9 casos es mejor transformar antes o despu\u00e9s de cargarlos es una de las competencias centrales del puesto.<\/p>\n Saber dise\u00f1ar y gestionar estos sistemas, y entender sus diferencias, es esencial para construir arquitecturas s\u00f3lidas.<\/p>\n Con el Cloud computing<\/a> podr\u00e1s manejar servicios en la nube, desde el almacenamiento hasta el c\u00f3mputo y la seguridad, es hoy un requisito en casi cualquier oferta. Como ves, son necesarias habilidades tanto t\u00e9cnicas como blandas, por lo que para convertirte en un ingeniero de datos deber\u00e1s contar una formaci\u00f3n adecuada. Podr\u00e1s acceder a este perfil profesional a trav\u00e9s de varias v\u00edas:<\/p>\n A todo ello hay que sumarle las certificaciones<\/strong> que te ofrecen distintos proveedores cloud, como las de AWS, Google Cloud o Azure, que aportan valor al curr\u00edculum.<\/p>\n Es una plataforma de streaming de eventos que se utiliza con frecuencia para implementar puertos de salida en tiempo real porque permite que los productos de datos ofrezcan informaci\u00f3n actualizada de forma continua.<\/p>\n Empieza por consultas b\u00e1sicas (SELECT, WHERE, JOIN) y avanza hacia agregaciones, subconsultas y funciones de ventana. Practica con conjuntos de datos reales.<\/p>\n Domina primero los fundamentos del lenguaje y despu\u00e9s las librer\u00edas de manejo de datos, como Pandas. Aprende a leer archivos, consumir APIs y automatizar tareas.<\/p>\n Estudia c\u00f3mo se dise\u00f1an las bases de datos, qu\u00e9 son las claves y los \u00edndices y cu\u00e1ndo usar una base relacional o una NoSQL.<\/p>\n Familiar\u00edzate con el modelado de datos, los data warehouses, los data lakes y los lakehouses, y practica dise\u00f1ando esquemas sencillos para casos reales.<\/p>\n Aprende Spark, Kafka y Airflow, y practica con dbt. Empieza en local y crece poco a poco hacia proyectos m\u00e1s grandes.<\/p>\n Elige una plataforma, aprovecha sus capas gratuitas y construye pipelines sencillos. Despu\u00e9s, ampl\u00eda con Docker, Kubernetes o Terraform.<\/p>\n Un portfolio es tu carta de presentaci\u00f3n cuando a\u00fan no tienes experiencia, por lo que si quieres abrirte camino en esta \u00e1rea es importante que tengas el tuyo. Pero \u00bfsabes c\u00f3mo elaborarlo? Te damos algunos consejos. Lo m\u00e1s importante es que practiques y ahora te damos algunas ideas para que puedas ir haci\u00e9ndolo:<\/p>\n La demanda de este perfil es alta y se da en pr\u00e1cticamente todos los sectores por lo que podr\u00e1s trabajar en banca, seguros, telecomunicaciones, comercio electr\u00f3nico, salud, energ\u00eda, consultoras tecnol\u00f3gicas y startups en las que buscan: Data Engineer o ingeniero de datos, Big Data Engineer, Analytics Engineer<\/strong>, m\u00e1s cercano al an\u00e1lisis y a herramientas como dbt; Cloud Data Engineer<\/strong>, especializado en una plataforma concreta; Data Architect<\/strong>, una evoluci\u00f3n hacia el dise\u00f1o global de la arquitectura de datos o Machine Learning Engineer<\/strong>, si te atrae la inteligencia artificial. Con la experiencia, tambi\u00e9n es posible avanzar hacia roles de liderazgo t\u00e9cnico o de gesti\u00f3n de equipos de datos.<\/p>\n El salario depende de la experiencia, el sector, la ubicaci\u00f3n y el tama\u00f1o de la empresa, pero para que te hagas una idea y como referencia orientativa, en Espa\u00f1a se suele hablar de rangos aproximados como estos:<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 hace un Data Engineer?<\/h2>\n
Dise\u00f1ar pipelines de datos<\/h3>\n
Recopilar y transformar informaci\u00f3n<\/h3>\n
Construir arquitecturas de datos<\/h3>\n
Garantizar la calidad de los datos<\/h3>\n
Mantener la infraestructura de datos<\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 herramientas utiliza un Data Engineer?<\/h2>\n
Python<\/h3>\n
SQL<\/h3>\n
Apache Spark<\/h3>\n
Apache Kafka<\/h3>\n
Apache Airflow<\/h3>\n
dbt<\/h3>\n
Databricks y Snowflake<\/h3>\n
\nAdem\u00e1s de estas, conviene conocer Docker<\/strong><\/a>, que empaqueta aplicaciones para que funcionen igual en cualquier entorno, Kubernetes<\/strong><\/a>, que orquesta esos contenedores, y Terraform, una herramienta de infraestructura como c\u00f3digo para crear recursos en la nube de forma declarativa. El manejo b\u00e1sico de la terminal con Bash scripting tambi\u00e9n es muy \u00fatil, porque muchas plataformas de datos funcionan sobre Linux.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 tecnolog\u00edas Cloud debe conocer un Data Engineer?<\/h2>\n
AWS<\/h3>\n
Google Cloud<\/h3>\n
Microsoft Azure<\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 habilidades necesita un Data Engineer?<\/h2>\n
Programaci\u00f3n<\/h3>\n
Bases de datos<\/h3>\n
ETL y ELT<\/h3>\n
Data Warehouses y Data Lakes<\/h3>\n
Cloud Computing<\/h3>\n
\nA todo esto se suman habilidades blandas: comunicaci\u00f3n para entender qu\u00e9 necesita el negocio, trabajo en equipo con analistas y cient\u00edficos de datos, y capacidad para resolver problemas.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 estudiar para ser Data Engineer?<\/h2>\n
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C\u00f3mo convertirse en Data Engineer paso a paso<\/h2>\n
Aprender SQL<\/h3>\n
Aprender Python<\/h3>\n
Conocer bases de datos<\/h3>\n
Aprender arquitecturas de datos<\/h3>\n
Dominar herramientas Big Data<\/h3>\n
Aprender tecnolog\u00edas Cloud<\/h3>\n
C\u00f3mo crear un portfolio para trabajar como Data Engineer<\/h2>\n
\nPublica tus proyectos en GitHub, con un README claro que explique el problema, la arquitectura y las decisiones que tomaste. Tambi\u00e9n deber\u00e1s incluir en \u00e9l diagramas que sean sencillos en el que se pueda ver el flujo de datos ya que de esta forma es posible entender mejor tu trabajo de un vistazo.
\nPrioriza la calidad frente a la cantidad<\/strong>, es decir, mostrar tres proyectos bien documentados valen m\u00e1s que diez a medio terminar. Para ello utiliza siempre datos reales o p\u00fablicos<\/strong> y herramientas que aparezcan en las ofertas de empleo. Es importante que a\u00f1adas las pruebas, control de versiones y buenas pr\u00e1cticas, para demostrar que trabajas como un profesional. Por \u00faltimo, cuida mucho tu perfil profesional p\u00fablico<\/strong> y comparte con otros profesionales tus progresos y conocimientos.<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 proyectos puedes hacer para aprender Data Engineering?<\/h2>\n
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Salidas profesionales de un Data Engineer<\/h2>\n
\u00bfCu\u00e1nto gana un Data Engineer?<\/h2>\n