Un ingeniero de datos es un profesional especializado en diseñar, desarrollar e implementar sistemas y arquitecturas de datos. Según Coursera, estos profesionales son responsables de construir sistemas que recopilan, gestionan y convierten los datos en bruto en información utilizable. Su objetivo es hacer que los datos sean accesibles y útiles para que los científicos de datos y los analistas de negocios puedan interpretarlos y utilizarlos para tomar decisiones informadas.
Salarios
En España, según Talent.com, se indica que un salario promedio para un ingeniero de datos es de 31.500 € anuales, con ingresos que van desde 27.375 € para puestos de nivel inicial hasta 37.500 € para profesionales más experimentados.
En cuanto a los mejores países para ejercer como ingeniero de datos, Luxemburgo destaca por ofrecer salarios atractivos. Según una publicación de El HuffPost, este país busca trabajadores españoles para cubrir más de 3.000 puestos de trabajo, incluidos ingenieros de datos, con salarios mensuales de hasta 6.118 €.
Además, Bélgica también presenta oportunidades laborales con salarios promedio que alcanzan los 5.000 € mensuales. Es importante tener en cuenta que, aunque estos países ofrecen salarios más altos, el costo de vida también suele ser mayor.
Formación
Para convertirse en ingeniero de datos, es recomendable tener una formación académica en áreas relacionadas con la informática, la ingeniería de software o la ciencia de datos. Según DataCamp, una licenciatura en estas áreas proporciona una base sólida en principios de programación, gestión de bases de datos y análisis de datos. Además, es beneficioso adquirir conocimientos en lenguajes de programación como Python y SQL, así como en herramientas de procesamiento de datos y plataformas de computación en la nube como AWS y Google Cloud, que se mencionan posteriormente. Algunos grados universitarios y formaciones profesionales recomendadas son:
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Grado Informática e IA
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Grado Ingeniería Software
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Grado Ciencia de Datos
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Grado Superior Informática
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Grado Superior Desarrollo de Software
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Grado Superior Big Data Analytics
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Grado Superior Ciencia Datos
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Grado Medio Informática e IA
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Grado Medio Análisis Datos
Certificaciones recomendadas
Tanto si eres ingeniero de datos o aspiras a serlo, obtener certificaciones relevantes puede fortalecer tu perfil profesional y abrirte puertas a nuevas oportunidades. Estas credenciales demuestra tu dominio de herramientas y conceptos clave, además de mantenerte actualizado en un campo en constante evolución. Algunas de las más destacadas son:
- Google Professional Data Engineer
- AWS Certified Big Data – Specialty
- Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
- IBM Certified Data Engineer
Habilidades necesarias
Un ingeniero de datos debe tener una combinación de habilidades técnicas y analíticas. Entre las habilidades técnicas esenciales se incluyen:
- Programación: Dominio de lenguajes como Python, SQL y Scala.
- Gestión de bases de datos: Experiencia con sistemas de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Procesamiento de datos: Conocimiento de herramientas como Apache Hadoop, Spark y Kafka.
- Computación en la nube: Familiaridad con plataformas como AWS, Google Cloud y Azure.
Diferencia entre un ingeniero de datos y un científico de datos
Aunque ambos roles están relacionados con el manejo de datos, hay diferencias clave. Un ingeniero de datos se enfoca en la construcción y mantenimiento de la infraestructura de datos, asegurando que los datos sean accesibles y estén en un formato utilizable. Por otro lado, un científico de datos se centra en el análisis de esos datos para extraer insights y tomar decisiones informadas. En resumen, los ingenieros de datos preparan los datos y los científicos de datos los analizan.
Herramientas utilizadas
Un ingeniero de datos utiliza una variedad de herramientas para gestionar grandes volúmenes de datos. Las herramientas más comunes se incluyen:
- Apache Hadoop: Para el almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos.
- Apache Spark: Para el procesamiento de datos en tiempo real.
- Kafka: Para la gestión de flujos de datos en tiempo real.
- SQL: Para la gestión y consulta de bases de datos relacionales.
- Python: Para la programación y automatización de tareas de procesamiento de datos.
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