Las 6 habilidades principales requeridas para convertirse en un ingeniero de datos exitoso [2022]

¿Quiere seguir una carrera en ingeniería de datos pero no sabe por dónde empezar? Entonces has venido al lugar correcto. Este artículo le informará sobre las habilidades de ingeniería de datos más importantes, incluidas las habilidades tecnológicas y los programas con los que debe estar familiarizado.

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Habilidades tecnológicas para la ingeniería de datos

1. Almacenamiento de datos

Los almacenes de datos le permiten almacenar grandes cantidades de datos para consultas y análisis. Los datos pueden provenir de múltiples fuentes, como software ERP, software de contabilidad o una solución CRM. Las organizaciones usan estos datos para generar informes, realizar análisis y minería de datos para generar información valiosa.

Debe estar familiarizado con el concepto básico de almacenamiento de datos y las herramientas relacionadas con este campo, Amazon Web Services y Microsoft Azure. El almacenamiento de datos se encuentra entre las habilidades fundamentales requeridas para los profesionales de la ingeniería de datos.

2. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se ha convertido en una de las tecnologías más populares en los últimos años. Un algoritmo de aprendizaje automático lo ayuda a predecir resultados futuros mediante el uso de datos históricos y actuales.

Como ingeniero de datos, solo necesita estar familiarizado con los conceptos básicos del aprendizaje automático y sus algoritmos. Estar familiarizado con el aprendizaje automático lo ayudará a comprender los requisitos de su organización y colaborar con el científico de datos de manera más eficiente. Además de estos beneficios, aprender sobre el aprendizaje automático lo ayudará a construir mejores canalizaciones de datos y producir mejores modelos.

3. Estructuras de datos

Aunque un ingeniero de datos generalmente realiza la optimización y el filtrado de datos, le beneficiaría conocer los conceptos básicos de las estructuras de datos. Le ayudaría a comprender los diversos aspectos de los objetivos de su organización y le ayudaría a cooperar bien con otros equipos y miembros.

4. Herramientas ETL

ETL significa Extraer, Transferir, Cargar y denota cómo extrae datos de una fuente, los transforma en un formato y los almacena en un almacén de datos. ETL utiliza el procesamiento por lotes para garantizar que los usuarios puedan analizar datos relevantes de acuerdo con sus problemas comerciales específicos.

Obtiene datos de múltiples fuentes, aplica reglas particulares a los mismos y luego carga los datos en una base de datos donde cualquier persona en la organización puede usarlos o verlos. Como se habrá dado cuenta, las herramientas ETL se encuentran entre las habilidades más importantes para los profesionales de la ingeniería de datos.

5. Lenguajes de programación (Python, Scala, Java)

Python, Java y Scala son algunos de los lenguajes de programación más populares. Python es imprescindible para un ingeniero de datos, ya que lo ayuda a realizar análisis y modelos estadísticos. Por otro lado, Java lo ayuda a trabajar con marcos de arquitectura de datos y Scala es simplemente una extensión del mismo.

Debe tener en cuenta que casi el 70% de las descripciones de trabajo para este campo requieren Python como habilidad. Como ingeniero de datos, debe tener sólidas habilidades de codificación, ya que necesitaría trabajar con múltiples lenguajes de programación. Además de Python, otras habilidades de programación populares incluyen .NET, R, Shell Scripting y Perl.

Java y Scala son vitales ya que le permiten trabajar con MapReduce, un componente vital de Hadoop. De manera similar, Python lo ayuda a realizar análisis de datos. Debe dominar al menos uno de estos lenguajes de programación.

Otro lenguaje a tener en cuenta es C++. Puede calcular grandes cantidades de datos en ausencia de un algoritmo predefinido. Además, es el único lenguaje de programación que te permite más de un GB de datos en un segundo. Además de estas ventajas, C++ le permite aplicar análisis predictivos en tiempo real y volver a entrenar el algoritmo. Es una de las habilidades más importantes requeridas para los ingenieros de datos.

6. Sistemas Distribuidos

Los sistemas distribuidos se han vuelto muy populares ya que reducen los costos de almacenamiento y operación para las organizaciones. Permiten que las organizaciones almacenen grandes cantidades de datos en una red distribuida de almacenamientos más pequeños. Antes de la llegada de los sistemas distribuidos, el costo del almacenamiento y análisis de datos era bastante alto, ya que las organizaciones tenían que invertir en soluciones de almacenamiento más grandes.

Ahora, los sistemas distribuidos como Apache Hadoop son muy populares y un ingeniero de datos debe estar familiarizado con ellos. Debe saber cómo funciona un sistema distribuido y cómo puede utilizarlo. Aparte del sistema distribuido, debes saber procesar la información a través del mismo.

Apache Hadoop es un marco distribuido muy popular, mientras que Apache Spark es una herramienta de programación para procesar grandes cantidades de datos. Debe estar familiarizado con ambos, ya que se encuentran entre las habilidades vitales para los profesionales de la ingeniería de datos.

Frameworks para ingeniería de datos

1.Apache Hadoop

Apache Hadoop es un marco de código abierto que le permite almacenar y administrar aplicaciones de Big Data. Estas aplicaciones se ejecutan dentro de los sistemas del clúster y Hadoop lo ayuda a administrarlas. Una de las habilidades de ingeniería de datos más importantes es crear aplicaciones Hadoop y administrarlas de manera efectiva. Desde su llegada en 2006, Hadoop se ha convertido en uno de los elementos imprescindibles para cualquier profesional de datos. Tiene una amplia colección de herramientas que hacen que las implementaciones de datos sean más fáciles y efectivas.

Hadoop le permite realizar el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos mediante implementaciones de programación simples. Puede usar R, Python, Java y Scala con esta herramienta. Este marco hace que sea asequible para las empresas almacenar y procesar grandes cantidades de datos, ya que les permite realizar las tareas a través de una red distribuida. Apache Hadoop es un elemento básico de la industria y debe estar bien familiarizado con él.

2. chispa apache

Apache Spark es otra herramienta imprescindible con la que debe estar familiarizado si desea convertirse en ingeniero de datos. Spark es un marco de uso general distribuido de código abierto para la computación en clúster. Ofrece una interfaz que le permite programar clústeres con tolerancia a fallas y paralelismo de datos. Spark utiliza el almacenamiento en caché en memoria y la implementación optimizada de consultas para procesar consultas rápidamente con datos de cualquier tamaño. Es una herramienta esencial para el procesamiento de datos a gran escala.

Además de sus capacidades para procesar grandes cantidades de datos rápidamente, es compatible con Apache Hadoop, lo que la convierte en una herramienta bastante útil. Apache Spark le permite realizar un procesamiento de vapor que tiene una entrada y salida de datos constante. Spark es más eficiente que Hadoop, por lo que se ha convertido en una herramienta tan popular para los ingenieros de datos.

3. AWS

AWS significa Amazon Web Service y es la herramienta más popular para el almacenamiento de datos. Un almacén de datos es una base de datos relacional centrada en el análisis y la consulta para ayudarlo a obtener una vista de largo alcance de los datos. Los almacenes de datos son los repositorios principales de datos integrados de una (o varias) fuentes.

Como ingeniero de datos, tendrá que trabajar con muchos almacenes de datos, por lo que es necesario estar familiarizado con las diversas aplicaciones de almacenamiento de datos. AWS y Redshift son las dos herramientas que debe conocer, ya que la mayoría de los almacenes de datos se basan en estas dos.

AWS es una plataforma basada en la nube que también le permite acceder a sus herramientas de ingeniería de datos, por lo que aprenderlo sin duda lo ayudará con otras herramientas. Casi todas las descripciones de trabajos de ingeniería de datos requieren que esté familiarizado con AWS.

4. Azur

Azure es una tecnología basada en la nube que puede ayudarlo a crear soluciones de análisis a gran escala. Al igual que AWS, es imprescindible para cualquier ingeniero de datos. Azure automatiza el soporte de aplicaciones y servidores con un sistema de análisis empaquetado. Principalmente, Azure es popular para crear, implementar, probar y administrar servicios y aplicaciones a través de centros de datos. Tiene varias soluciones disponibles como IaaS (Infraestructura como servicio), SaaS (Software como servicio) y PaaS (Plataforma como servicio).

Azure lo ayuda a configurar aplicaciones de servidor basadas en Windows de manera rápida y eficiente. Como Windows es muy popular, la demanda de esta herramienta es bastante alta.

5. Amazon S3 y HDFS

Amazon S3 (Amazon Simple Storage Service) es una parte de AWS que le ofrece una infraestructura de almacenamiento escalable. HDFS es el sistema de archivos distribuido de Hadoop y es un sistema de almacenamiento distribuido para Apache Hadoop. Ambas herramientas le permiten almacenar y escalar fácilmente.

Con la ayuda de estas dos soluciones, una organización puede almacenar prácticamente una cantidad ilimitada de datos. Además, ofrece almacenamiento basado en la nube para que pueda acceder a los datos desde cualquier lugar y trabajar en ellos. Estas soluciones son populares por ofrecer almacenamiento a aplicaciones móviles, aplicaciones IoT, aplicaciones empresariales, sitios web y muchas otras.

6.SQL y NoSQL

SQL y NoSQL son imprescindibles para cualquier ingeniero de datos. SQL es el principal lenguaje de programación para administrar y crear sistemas de bases de datos relacionales. Los sistemas de bases de datos relacionales son tablas que contienen filas y columnas y son muy populares. Por otro lado, las bases de datos NoSQL no son tabulares y son de varios tipos según el modelo de datos. Los ejemplos comunes de bases de datos NoSQL son documentos y gráficos.

Debe saber cómo trabajar con sistemas de administración de bases de datos (DBMS) y, para eso, debe estar familiarizado con SQL y NoSQL. Algunas habilidades SQL adicionales incluyen MongoDB, Cassandra, Big Query y Hive. Al aprender sobre SQL y NoSQL, puede trabajar con todo tipo de sistemas de bases de datos.

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¿Cómo aprender las habilidades requeridas para la ingeniería de datos?

Como puede ver, la ingeniería de datos es un campo bastante avanzado y requiere aprender muchas habilidades. Aprender todas estas habilidades puede ser bastante desafiante y engorroso. La mejor manera de aprender las diversas habilidades de ingeniería de datos que discutimos, puede consultar el curso de ingeniería de datos de upGrad .

Un curso lo ayudará a obtener una experiencia de aprendizaje estructurada y optimizada. Nuestro curso de ingeniería de datos le permite aprender de mentores de la industria que se aseguran de que pueda deshacerse de sus dudas rápidamente. El curso le proporcionará proyectos de la industria para que pueda probar sus habilidades y ver hasta dónde ha llegado.

Los proyectos pueden ser una excelente manera de medir su progreso y aprender las aplicaciones de sus habilidades. Nuestro curso viene con asistencia para la colocación laboral y apoyo de aprendizaje para que no enfrente ningún problema.

Conclusión

Si está interesado en seguir una carrera en ingeniería de datos, debe aprender todas las habilidades que enumeramos en este artículo. Son las habilidades fundamentales requeridas para los profesionales de la ingeniería de datos.

Esperamos que haya encontrado útil nuestro artículo sobre habilidades de ingeniería de datos. Si tiene alguna pregunta o sugerencia con respecto a este artículo, háganoslo saber a través de la sección de comentarios a continuación. ¡Estaremos encantados de ayudarte!