¿Qué hace un ingeniero de datos?
Los ingenieros de datos son responsables de crear y mantener la infraestructura analítica que respalda casi todas las demás funciones en el mundo de los datos. Son responsables de desarrollar, construir, mantener y probar arquitecturas de big data, como bases de datos y sistemas de procesamiento de big data. Los ingenieros de big data también son responsables de crear procesos para modelar, extraer, obtener y validar colecciones de datos, y más.
Habilidades clave para ingenieros de datos
A continuación se presentan algunas habilidades clave necesarias para los ingenieros de datos.
1. Herramientas y componentes de la arquitectura de big data
Los ingenieros de datos se centran más en la infraestructura analítica, por lo que la mayoría de las habilidades necesarias se centran en la arquitectura.
2. Comprensión profunda de SQL y otras soluciones de bases de datos
Los ingenieros de datos deben estar familiarizados con los sistemas de gestión de bases de datos, y una comprensión profunda de SQL es crucial. Del mismo modo, también es necesaria la familiaridad con otras soluciones de bases de datos como Cassandra o BigTable, ya que no todas las bases de datos están construidas según estándares identificables.
3. Herramientas de almacenamiento de datos y ETL
La experiencia en almacenamiento de datos y ETL es crucial para los ingenieros de datos. Las soluciones de almacenamiento de datos como Redshift o Panoply y las herramientas ETL como StitchData o Segment son muy útiles. Además, la experiencia en almacenamiento y recuperación de datos es igualmente importante porque la cantidad de datos que se procesan es astronómica.
4. Análisis basado en Hadoop (HBase, Hive, MapReduce, etc.)
Una comprensión profunda del análisis basado en Apache Hadoop es un requisito muy necesario en este campo, y debes dominar HBase, Hive y conocimientos generales de MapReduce.
5. Codificación
Cuando se trata de soluciones, las habilidades de codificación y desarrollo son una gran ventaja (y un requisito para muchos puestos), si estás familiarizado con Python, C/C. , Java, Perl, Golang u otros lenguajes, serían muy valiosos.
6. Aprendizaje automático
Aunque los ingenieros de datos se centran principalmente en la ciencia de datos, comprender las técnicas de procesamiento de datos también es una ventaja, como algunos conocimientos de análisis estadístico y modelado de datos básicos.
El aprendizaje automático se ha convertido en una ciencia de datos estándar y el conocimiento en este campo puede ayudarnos a construir soluciones similares. Este conocimiento tiene el beneficio adicional de hacer que usted sea altamente comercializable en el campo, ya que poder "usar ambas funciones" en este contexto lo convierte en una herramienta más poderosa.
7. Múltiples sistemas operativos
Finalmente, necesitamos tener un conocimiento profundo de Unix, Linux y Solaris (muchas herramientas matemáticas se basan en estos sistemas operativos) porque tienen lo mismo. capacidades como sistemas Windows y Mac. Derechos de acceso no disponibles y requisitos especiales de hardware.