Data Engineer
Un Data Engineer es responsable de diseñar, construir y mantener los sistemas de datos y pipelines que permiten a una organización almacenar, procesar y acceder a grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable. Algunas de las tareas específicas que realiza un Data Engineer incluyen el diseño de arquitecturas de datos escalables y eficientes, desarrollo de pipelines de datos, integración de datos y aseguramiento de la calidad de los datos, optimización del rendimiento de las consultas y gestión de índices, seguridad de los datos y colaboración con otros equipos de data science.
Para ser un Data Engineer, se necesitan conocimientos en áreas como arquitectura de datos, programación, bases de datos, sistemas distribuidos y herramientas de procesamiento de datos (como Hadoop, Spark, SQL, y NoSQL). También es importante tener habilidades de resolución de problemas, optimización de rendimiento y capacidad para trabajar en equipo.
Los Data Engineers se diferencian del equipo por:
- Diseño y mantenimiento de arquitecturas de datos.
- Implementación y gestión de pipelines de datos.
- Integración de datos de múltiples fuentes.
- Optimización del rendimiento de sistemas de datos.
- Gestión de la infraestructura de datos.
- Seguridad y calidad de los datos.
- Colaboración estrecha con Data Scientists y Data Analysts para entender sus necesidades de datos.
El ciclo de trabajo de un Data Engineer también es iterativo y estructurado, asegurando que los sistemas de datos se mantengan eficientes y escalables:
- Recolección de requisitos: Identificar y entender las necesidades de datos de la organización y los requisitos técnicos.
- Diseño de Arquitectura: Diseñar sistemas de datos y arquitecturas que soportan los requisitos de escalabilidad y rendimiento.
- Desarrollo de Pipelines: Implementar pipelines de datos para la extracción, transformación y carga (ETL) de datos.
- Integración de Datos: Integrar datos de diversas fuentes, asegurando su coherencia y calidad.
- Optimización de Rendimiento: Optimizar consultas y sistemas de datos para mejorar el rendimiento.
- Mantenimiento y Monitoreo: Mantener y monitorear sistemas de datos para asegurar su operación continua y eficiente.
- Seguridad y Cumplimiento: Implementar medidas de seguridad para proteger los datos y asegurar el cumplimiento de normativas.
💡Un Data Engineer se enfoca en la infraestructura de datos y el desarrollo de pipelines, asegurando que los datos estén disponibles, sean accesibles y se mantengan en alta calidad.
Las herramientas más usadas actualmente por un Data Engineer para facilitar la manipulación de los datos son las siguientes:
- Hadoop y Spark para procesamiento de datos distribuidos.
- SQL y NoSQL para bases de datos.
- Python y Scala para programación.
- Airflow para orquestación de flujos de trabajo.
- Docker y Kubernetes para contenedorización y orquestación.
- AWS, Google Cloud Platform, y Azure para servicios en la nube.
- Kafka para procesamiento de streams de datos.
Roles adicionales
Estos roles adicionales se especializan en aspectos específicos del manejo, análisis y utilización de datos. Aunque no son completamente distintos de los roles principales mencionados anteriormente, representan subespecialidades que derivan de ellos. Algunos de estos roles son:
- Data Architect
- Business Intelligence Analyst
- Data Visualization Specialist
- AI Engineer
- Data Product Manager
- Data Consultant
- Database Administrator
- Data Quality Analyst
- Quantitative Analyst (Quant)
- Analytics Manager
- Chief Data Officer (CDO)
- Data Governance Specialist
- Data Privacy Officer
