La ingeniería de datos implica diseñar y construir sistemas para recolectar, almacenar y analizar datos a gran escala. Es un campo amplio con aplicaciones en prácticamente todas las industrias. Con la capacidad de las organizaciones para recopilar enormes cantidades de datos, se necesitan profesionales y tecnología adecuados para asegurar que estos datos estén en un estado altamente utilizable cuando lleguen a los científicos y analistas de datos.
Además de facilitar el trabajo de los científicos de datos, trabajar como ingeniero de datos puede ofrecer la oportunidad de generar un impacto tangible en un mundo donde se espera que produzcamos 463 exabytes de datos diariamente para 2025. Eso es un uno seguido de 18 ceros en bytes de datos. Campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo dependen en gran medida de los ingenieros de datos para procesar y canalizar esos datos de manera efectiva.
En este artículo, exploraremos más sobre el trabajo de los ingenieros de datos, incluyendo sus responsabilidades, potenciales salarios y cómo iniciar una carrera en este campo. Sin embargo, si prefieres comenzar a aprender directamente de profesionales que ya están trabajando en el campo, te recomendamos considerar el bootcamp en analisis de datos que ofrece Neoland.
¿Qué hace un ingeniero de datos?
Los ingenieros de datos desempeñan un papel crucial en diversos entornos, construyendo sistemas que recolectan, administran y transforman datos en información utilizable para su interpretación por parte de científicos de datos y analistas de negocios. Su principal objetivo es garantizar que los datos estén disponibles y accesibles para que las organizaciones puedan utilizarlos en la evaluación y optimización de su rendimiento.
Algunas de las tareas comunes realizadas por los ingenieros de datos incluyen:
- Adquisición de conjuntos de datos que se alineen con las necesidades comerciales.
- Desarrollo de algoritmos para transformar datos en información procesable.
- Creación, prueba y mantenimiento de arquitecturas de canalización de bases de datos.
- Colaboración con la dirección para comprender los objetivos de la empresa.
- Creación de nuevos métodos de validación de datos y herramientas de análisis.
- Garantía del cumplimiento de políticas de seguridad y gobierno de datos.
En empresas más pequeñas, los ingenieros de datos a menudo asumen una amplia variedad de responsabilidades relacionadas con los datos en un rol generalista. Por otro lado, en empresas más grandes, pueden estar dedicados a la creación de canales de datos o la administración de almacenes de datos, incluyendo la población de datos y la creación de esquemas de tablas para organizarlos.
¿Por qué seguir una carrera en ingeniería de datos?
Una carrera en ingeniería de datos puede ser tanto gratificante como desafiante. Desempeñarás un papel crucial en el éxito de una organización al proporcionar un acceso más fácil a los datos que los científicos, analistas y tomadores de decisiones necesitan para llevar a cabo su trabajo. Te apoyarás en tus habilidades de programación y resolución de problemas para crear soluciones escalables y eficientes.
La demanda de ingenieros de datos seguirá siendo alta mientras haya datos por procesar. De hecho, según Dice en 2019, la ingeniería de datos es uno de los trabajos con mayor tendencia en la industria tecnológica, superando a profesiones como la de informático, diseñador web y arquitecto de bases de datos. Además, LinkedIn lo incluyó como uno de los trabajos en aumento en 2021. Esto indica un crecimiento continuo y una demanda sostenida de profesionales en este campo, lo que brinda oportunidades de empleo y desarrollo profesional a largo plazo.
Sueldo del ingeniero de datos
La ingeniería de datos es conocida por ofrecer salarios atractivos. En los Estados Unidos, el salario base promedio es de $ 119,985 al año para ingenieros de datos, según datos recientes de Glassdoor (marzo de 2024). Además, algunos ingenieros de datos pueden ganar hasta $ 185,000 por año, lo que refleja la demanda y el valor de esta profesión en el mercado laboral actual.
En España, el salario promedio de un ingeniero de datos puede variar dependiendo de factores como la ubicación geográfica, la experiencia laboral, el nivel educativo y la industria en la que trabaje. Según datos de diversas fuentes, como Glassdoor, Indeed y LinkedIn, así como informes gubernamentales de estadísticas laborales, el salario medio anual para un ingeniero de datos en España suele situarse en un rango que va desde los 30.000€ hasta los 60.000€ aproximadamente.
Es importante tener en cuenta que estos números son estimaciones y pueden variar dependiendo de múltiples factores. Además, el salario puede verse influenciado por la demanda de profesionales en el campo de la ingeniería de datos en diferentes regiones de España.
Para obtener una imagen más precisa del salario promedio para ingenieros de datos en España, se recomienda consultar fuentes actualizadas y específicas para el mercado laboral español.
¿Cómo convertirse en ingeniero de datos?
Para iniciar o avanzar en una carrera gratificante en ingeniería de datos, es fundamental adquirir un conjunto adecuado de habilidades y conocimientos. Muchos ingenieros de datos tienen una licenciatura en informática o un campo relacionado. Obtener un título te permitirá construir una base sólida de conocimientos necesarios en este campo en rápida evolución. Considera también realizar un bootcamp para tener la oportunidad de avanzar en tu carrera y acceder a puestos potencialmente mejor remunerados.
Además de obtener un título, hay otros pasos que puedes seguir para prepararte para el éxito:
Desarrolla tus habilidades de ingeniería de datos:
- Codificación: domina lenguajes como SQL, NoSQL, Python, Java, R y Scala.
- Bases de datos relacionales y no relacionales: familiarízate con su funcionamiento.
- Sistemas ETL (extracción, transformación y carga): aprende a mover datos de diversas fuentes a un único repositorio.
- Almacenamiento de datos: comprende cuándo usar un lago de datos versus un almacén de datos.
- Automatización y secuencias de comandos: desarrolla códigos para automatizar tareas repetitivas. Para automatizar tareas repetitivas se utiliza RPA (robotic process automation) que es una tecnología que utiliza robots de software o «bots» para automatizar tareas repetitivas y de alta frecuencia en aplicaciones de software. Estos bots pueden imitar las acciones humanas en sistemas informáticos, como hacer clic en botones, ingresar datos, abrir aplicaciones, entre otros.
- Aprendizaje automático: comprende los conceptos básicos para colaborar mejor con los científicos de datos.
- Herramientas de big data: familiarízate con tecnologías como Hadoop, MongoDB, Spark y Kafka.
- Computación en la nube: entiende el almacenamiento y la computación en la nube con cursos como Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud Platform (GCP).
- Seguridad de datos: aprende a administrar y almacenar datos de forma segura para protegerlos contra pérdidas o robos.
Si te preguntas por dónde empezar, te recomendamos considerar los bootcamps de Neoland, especialmente el de Data Analyst: Bootcamp de Data Analyst de Neoland. Estos programas te proporcionarán la capacitación práctica y las habilidades necesarias para destacar en el campo de la ingeniería de datos.