El trabajo de los ingenieros de datos es extremadamente técnico. Son responsables de diseñar y mantener el arquitectura de sistemas de datos, que incorpora conceptos que van desde infraestructuras analíticas hasta almacenes de datos. Un ingeniero de datos debe tener una comprensión sólida de los lenguajes de scripting de uso común y se espera que respalde la evolución constante de una calidad de datos mejorada y una mayor cantidad, aprovechando y mejorando los sistemas de análisis de datos. Ingenieros de datos También son responsables de crear los pasos y procesos utilizados en el modelado, extracción, verificación y adquisición.

El demanda de ingenieros de datos capacitados se prevé que crezca rápidamente. En el mundo moderno, las empresas y organizaciones requieren una sólida Arquitectura de datos para almacenar y acceder a datos. Se necesitan ingenieros de datos cuando una organización se expande hacia el uso de la ciencia de datos. En consecuencia, recientemente ha habido una carrera contra los ingenieros de datos.

Ingeniero de datos frente a científico de datos

El habilidades y responsabilidades Los científicos de datos y los ingenieros de datos a menudo se superponen, aunque las dos posiciones se separan cada vez más en roles distintos. Los científicos de datos tienden a centrarse en la traducción de grandes volúmenes de datos en inteligencia empresarial, mientras que los ingenieros de datos se centran mucho más en construir la arquitectura de datos y la infraestructura para la generación de datos. Los científicos de datos necesitan ingenieros de datos para crear el entorno y la infraestructura en los que trabajan.

Un científico de datos se centra más en interactuar con la infraestructura que en construirla y mantenerla. Los científicos de datos tienen la responsabilidad de tomar datos sin procesar y convertirlos en información útil, comprensible y procesable. Los científicos de datos trabajan con big data y los ingenieros de datos trabajan con infraestructuras y bases de datos.

Fundamentos de datos

A base de datos admite todo tipo de informes y análisis. El objetivo de un ingeniero de datos es proporcionar datos confiables, integrados y actualizados para respaldar los informes y análisis. Una base de datos sólida ofrece a las organizaciones enormes beneficios, haciéndolas más eficientes en su comportamiento y toma de decisiones. Los beneficios útiles incluyen:

• Mejorar la comunicación y colaboración organizacional
• Ventanilla única para datos
• Una única versión de los registros mantenidos.
• Soporte de una comprensión común de la información en toda la empresa.

Al no implementar una base de datos eficiente, una organización moderna aumenta sus propios riesgos de seguridad y respalda las ineficiencias dentro de la organización. Una base de datos deficiente puede proporcionar múltiples respuestas a la misma pregunta y respaldar decisiones comerciales poco inteligentes.

Habilidades de ingeniería de datos

Los ingenieros de datos necesitan una buena comprensión de la gestión de bases de datos, que incluye un conocimiento profundo de lenguaje de consulta estructurado (SQL). Construyen infraestructuras, herramientas, marcos y servicios. Algunos creen que la ingeniería de datos se ha vuelto más similar a la ingeniería de software y al desarrollo de aplicaciones que a la ciencia de datos. Otras habilidades útiles incluyen:

• Experiencia con Apache Hadoop, Hive, MapReduce y Hbase.
• Aprendizaje automático (ML) es principalmente el foco de los científicos de datos, pero cierta comprensión del mismo también es importante para la ingeniería de datos. El aprendizaje automático está estrechamente asociado con el big data. (ML ha simplificado el procesamiento de big data y admite muchas técnicas para manejar big data y darle sentido).
• El conocimiento de codificación es definitivamente una ventaja. La familiaridad con C/C++, Java, Python, Perl, Golang u otros lenguajes puede resultar muy útil. También es muy útil tener un buen conocimiento de Linux, UNIX y Solaris, ya que estos sistemas cuentan con un importante acceso de raíz a la funcionalidad y el hardware del sistema operativo.
• ETL (Extraer, Transformar y Cargar) la experiencia es una necesidad para este puesto. ETL es un proceso de almacenamiento de datos que se utiliza para extraer datos de los sistemas de origen y luego almacenarlos en un almacén de datos. Familiaridad con herramientas ETL, como Segmento or Generador de almacenes de Oracley soluciones de almacenamiento de datos, como Panoplia or Desplazamiento hacia el rojo, es bastante valioso.

ETL (Extraer, Transformar y Cargar)

En el mundo de la informática, ETL se utiliza en bases de datos y construcción de almacenes. La extracción, transformación y carga se hicieron populares durante la década de 1970. La extracción de datos describe datos que se extraen de fuentes de datos homogéneas o heterogéneas. La transformación de datos expresa que los datos se traducen a la estructura o formato adecuado para fines de almacenamiento (y, posteriormente, investigación y análisis). La carga de datos es el proceso de descargar los datos traducidos a un data mart, un almacén de datos o un almacén de datos.

Un sistema ETL bien diseñado puede extraer datos de los sistemas fuente y hacer cumplir los estándares de calidad y coherencia de los datos. También puede entregar datos en un formato listo para su presentación que permite a los desarrolladores crear una aplicación y los usuarios finales deciden su valor.

Los sistemas ETL tradicionalmente integran datos de varias aplicaciones y de diferentes proveedores y hardware informático. Los sistemas separados, que contienen los datos originales, a menudo son operados y controlados por personas diferentes. Por ejemplo, un administrador del sistema de contabilidad de nómina puede combinar los datos de ventas y compras.

Almacenes de datos

Un almacén de datos se utiliza para almacenamiento, generación de informes y análisis de datos. Es esencial en el desarrollo de la modernidad. inteligencia empresarial . Los almacenes de datos se utilizan para el almacenamiento centralizado de datos integrados provenientes de una o más fuentes. Almacenan datos actuales e históricos, que se utilizan para desarrollar informes analíticos.

Sin almacenes de datos (o sus lagos de datos arquitectónicos equivalentes actualizados), el procesamiento de big data (y todas las actividades asociadas con la ciencia de datos) se vuelve ridículamente costoso o inescalable. Sin un almacén de datos diseñado inteligentemente, los analistas podrían fácilmente informar resultados diferentes, después de investigar la misma pregunta. También podrían intentar, sin darse cuenta, investigar la base de datos de producción (aunque carecen de un almacén de datos) y provocar retrasos o interrupciones.

Convertirse en ingeniero de datos

Generalmente, un ingeniero de datos viene con un título en Tecnología de la Información o Ciencias de la Computación combinado con certificaciones y otra capacitación. Las escuelas de ingeniería de datos normalmente abordan la educación con mayor flexibilidad, debido a las demandas más individualizadas de cada entorno laboral.

La titulación y la formación especializada son importantes, pero no suficientes por sí solas. Las certificaciones adicionales pueden resultar extremadamente valiosas. Las certificaciones de ingeniería de datos útiles incluyen:

También se encuentran disponibles certificaciones secundarias. Por ejemplo, el MCSE (Experto en soluciones certificadas de Microsoft) cubre una amplia gama de temas y aplica subcertificaciones a temas específicos, incluidos MCSE: gestión y análisis de datos; MCSA: Informes de Inteligencia Empresarial; y MCSA: Plataforma en la nube de Microsoft. Además, los eventos de la industria de datos pueden proporcionar una excelente fuente de capacitación y educación (y brindar una excelente oportunidad para establecer contactos). Los cursos en línea también pueden ofrecer formación útil para situaciones específicas; hay muchos disponibles.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/