La demanda de estas tecnologías no para de crecer, y es que cada vez es más frecuente iniciar proyectos de migración a la nube en las empresas. Un buen ingeniero de datos debe conocer y tener experiencia en el uso de servicios cloud, sus ventajas, desventajas y sus aplicación en proyectos Big Data. Al menos debería estar familiarizado con una plataforma como Azure o AWS ya que son las más extendidas. Además, debe conocer buenas prácticas en cuanto a seguridad de los datos y virtualización.
Conocer herramientas de procesamiento en streaming como Flink, Kafka Streams o Spark Streaming puede ser una gran ventaja. Cada vez son más los proyectos con requisitos de tiempo real y bajas latencias de procesamiento. Personalmente, pienso que la formación en estas tecnologías es de lo más interesante, con muchísimos casos de uso por explotar.
Especialízate en big gata, perfil altamente demandado
Rebecca Pope, directora de ciencia de datos e ingeniería en KPMG, dijo que no es necesario ser un excelente estadístico o un matemático de alto nivel para trabajar en Big Data. Si estás en la universidad, pregunta en la oficina curso de desarrollo web de servicios profesionales de tu universidad sobre las oportunidades de pasantías. Con una pasantía, puedes comenzar a obtener experiencia en el mundo real para tu currículum y aplicar lo que estás aprendiendo en el trabajo.
- Big data está cambiando la forma de hacer negocios y creando la necesidad de ingenieros de datos que puedan recoger y gestionar grandes cantidades de datos.
- En internet puedes encontrar muchas opciones de gran calidad con cursos en plataformas como Udemy, Coursera, Datacamp, MOOCs, Platzi etc.
- En la conferencia de Women of Silicon Roundabout de la semana pasada en Londres, la Dra.
- Recuerda que estas tecnologías han venido para quedarse e invertir tiempo en formarse es siempre una buena idea.
- Tener una idea general, pero amplia, del análisis de datos puede ayudarte a decidir si esta carrera es una buena opción, mientras te equipas con habilidades para el trabajo.
La demanda de profesionales es enorme y es un área bien pagada y emocionante en la que trabajar. La mayoría de los roles de analista de datos requieren al menos una licenciatura en un campo como matemáticas, estadística, informática o finanzas. Los científicos de datos (así como muchos analistas de datos avanzados) suelen tener una https://coyotitos.com/un-curso-de-desarrollo-web-para-aprender-a-programar-desde-cero/ maestría o un doctorado en ciencia de datos, tecnologías de la información, matemáticas o estadísticas. Podríamos decir que el perfil de ingeniero de datos es el más técnico en el ámbito del Big Data. Los ingenieros de datos se encuentran entre los desarrolladores de aplicaciones y los científicos de datos (Data Scientists).
Consejos para conseguir la primera posición como ingeniero de datos
Ser un buen científico de datos se trata de ser un “Cuchillo de la armada Suiza”, quien pueda operar a través del espectro del ingeniero de datos, analista de datos y el científico de datos, dijo ella. El rol del científico de datos es crear modelos que puedan extrapolar los datos y hacer sugerencias que sean relevantes para el negocio, dijo Pope. Diferentes tipos de profesionales de datos están involucrados en diferentes etapas. O bien, puedes ser un científico de datos generales que opera en todo el espectro. Trabajar en empresas más pequeñas a menudo significa asumir una mayor variedad de tareas relacionadas con los datos en un rol generalista. Mira algunas de las bolsas de trabajos populares para los roles a los que te gustaría postularte y concentra tu aprendizaje en los lenguajes de programación específicos o las herramientas de visualización enumeradas como requisitos.
Cuando un analista necesita interpretar la información, un ingeniero crea programas que puedan generar datos con una disposición adecuada. La Ingeniería en Ciencia de Datos es una disciplina que se enfoca en recolectar, analizar y interpretar datos para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos utilizando técnicas de programación y estadísticas avanzadas. Además de facilitar la vida de los científicos de datos, trabajar como ingeniero de datos puede darte la oportunidad de marcar una diferencia tangible en un mundo en el que produciremos 463 exabytes al día para el 2025 [1]. Campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo no pueden tener éxito sin ingenieros de datos que procesen y canalicen esos datos.
Data Science vs Data Analytics
Puedes añadir proyectos de ingeniería de datos que hayas completado de forma independiente o como parte de un curso a un sitio web de portafolio (utilizando un servicio como Wix o Squarespace). Alternativamente, publica tu trabajo en la sección de proyectos de tu perfil de LinkedIn o en un sitio como GitHub, ambas alternativas gratuitas a un sitio de portafolio independiente. Por lo que conocer el sector de la empresa en la que estás trabajando o estás buscando trabajo te ayudará. Ten en cuenta que los ingenieros de datos analizan información para extraer conocimiento del sector o del cliente, que a su vez proporcione valor a la empresa. En la actualidad el análisis del Big Data en las organizaciones es de los activos más valiosos.
- Al usar técnicas como el análisis predictivo y el aprendizaje automático, los analistas pueden estimar resultados y tomar medidas preventivas.
- Prepárate para iniciar una nueva carrera en análisis de datos y adquiere las habilidades necesarias para trabajar en todo el ciclo de vida de los datos.
- Cuando se trata de responsabilidades, un analista de datos es responsable de recopilar datos y compilarlos en un informe.
- Esta es la razón de que las habilidades de comunicación tengan una gran importancia.
- Pero mi recomendación es si estás iniciando una carrera en ciencias de datos debes especializarte en Python – hacer que Python sea el primer lenguaje que aprendas,” contó Pope.
- Las habilidades clave de un científico incluyen habilidades matemáticas sólidas y conocimientos detallados de R, SAS y Python.