Cómo convertirse en un ingeniero de Big Data [Guía definitiva 2022]

¿Te preguntas cómo utilizan las empresas los datos que recopilan? ¿Por qué eso importa?

¿Cómo convierten los datos recopilados en información útil? ¿Cómo desarrollan soluciones para usar estos datos?

Si estas preguntas despiertan su curiosidad, entonces el campo de la ingeniería de big data sin duda le interesará.

Es un campo vasto con un alcance brillante en la India, que cubre la recopilación de datos, el procesamiento de datos y muchas otras áreas.

En este artículo, analizaremos el campo de la ingeniería de datos y lo ayudaremos a descubrir cómo convertirse en un ingeniero de big data.

¿Listo? Empecemos.

¿Qué es la ingeniería de datos?

La ingeniería de datos es la rama de la ciencia de datos que se centra en las aplicaciones prácticas del análisis y la recopilación de datos.

Al igual que otras ramas de la ingeniería, la ingeniería de datos se ocupa de aplicar la ciencia de datos en el mundo real.

La ingeniería de datos no está relacionada con el diseño experimental. Está más enfocado en desarrollar sistemas para un mejor flujo y acceso a la información.

¿Cuál es la diferencia entre el ingeniero de datos y el científico de datos?

Los científicos de datos desarrollan soluciones, mientras que los ingenieros de datos crean sistemas para implementarlas.

Este es el punto más significativo de diferencia entre los dos. Los científicos de datos trabajan en lo abstracto, pero los ingenieros de datos trabajan en proyectos prácticos.

Ambos son importantes. Sin un científico de datos, el ingeniero no tendría nada con qué trabajar.

Del mismo modo, sin un ingeniero de datos, el trabajo de los científicos de datos no tendría ningún valor. Desde resolver problemas comerciales hasta convertir código en un proyecto, los ingenieros de datos realizan una variedad de tareas valiosas.

¿Qué hace un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos tiene que desarrollar y mantener arquitecturas de datos (como una base de datos). Se ocupan de la recopilación de datos y la conversión de datos sin procesar en datos utilizables.

Sin un ingeniero de datos, no puede recopilar datos. Las empresas requieren que sus ingenieros de datos estén familiarizados con SQL, Java, AWS, Scala, etc.

La ingeniería de datos requiere experiencia en desarrollo o programación back-end.

Si es ingeniero de datos, tendrá que administrar la recopilación de datos y manejar su almacenamiento, y procesarlos para su uso posterior.

Algunas de las habilidades que las empresas buscan en los ingenieros de datos son:

• conocimiento de Java
• Estructuración de datos
• Grandes datos (Hadoop y Kafka)

Los requisitos pueden variar principalmente según la empresa. Algunas empresas no requieren mucha ingeniería de datos, mientras que algunas (gigantes de TI) requieren múltiples aplicaciones de ingenieros de datos.

Cómo convertirse en un ingeniero de datos

Para convertirse en ingeniero de datos, deberá familiarizarse con todos sus conceptos.

La ingeniería de datos consiste en recopilar, administrar y procesar los datos. Mientras que los científicos de datos son expertos en matemáticas y estadística, los ingenieros de datos son expertos en informática y programación.

Sin embargo, no necesariamente necesita tener experiencia en informática para ingresar a este campo. Al igual que otros campos relacionados con los datos, también encontrará personas de diversos orígenes en este sector.

Para convertirse en un ingeniero de datos, debe aprender lo siguiente:

Algoritmos

Los algoritmos son instrucciones para una serie de acciones a realizar en un orden específico. Por lo general, los algoritmos son independientes del lenguaje de programación.

Esto significa que puede usar un algoritmo independientemente del lenguaje de programación que esté usando.

En las estructuras de datos, usará algoritmos para las siguientes tareas:

• Encontrar un elemento en una base de datos
• Insertar un elemento en una base de datos
• Ordenar los artículos en un orden particular
• Eliminación de un elemento

Es un concepto fundamental de la ingeniería de datos. Por lo tanto, debe dedicar un tiempo considerable a dominarlo.

Estructuras de datos

Una estructura de datos es una forma de organizar los datos para una mejor gestión. Mientras maneja los datos, debe mantenerlos en un orden eficiente para que pueda acceder a ellos fácilmente.

Las estructuras de datos (también conocidas como bases de datos) son de diferentes tipos. Tendrás que familiarizarte con cada uno de ellos.

Algunos de ellos son:

• Formación
• Montón
• Árbol binario
• Grafico
• Cola
• Matriz

Una vez que se familiarice con las estructuras de datos básicas, puede pasar a estructuras de datos abstractas.

sql

SQL significa lenguaje de consulta estructurado). Ha estado presente en el mercado desde los años 70 y se ha convertido en la primera opción para muchos desarrolladores, ingenieros y analistas.

No importa lo que digan los demás, SQL está aquí para quedarse. Un ingeniero de datos debe conocer este lenguaje.

Hubo rumores de que SQL está muriendo o perdiendo popularidad, pero todos son falsos. SQL no se está muriendo. Es uno de los lenguajes de programación más populares entre los profesionales de datos.

¿Por qué SQL es esencial y por qué tantos profesionales de datos lo usan?

Bueno, SQL es el lenguaje principal que se usa para generar consultas a la base de datos desde un programa cliente. En otras palabras, permite que los servidores de su base de datos editen y almacenen datos en ellos.

Sin SQL, no puede realizar esas tareas.

Además, se usa en casi todas partes, por lo que aprenderlo ayudará a garantizar que pueda trabajar con cualquier organización requerida.

Python y Java (o Scala)

Python está presente en todas partes. Es imprescindible para cualquier entusiasta de los datos. Es muy popular debido a su versatilidad y facilidad de trabajo.

Puede encontrar una biblioteca de Python para cualquier tarea que desee realizar. Java y Scala son igualmente cruciales para que aprendas.

Esto se debe a que la mayoría de las herramientas de almacenamiento de datos están escritas en estos lenguajes, incluidos Hadoop, HBase, Apache Spark y Apache Kafka.

No puede usar estas herramientas sin aprender estos idiomas. Le ayudará a comprender cómo funcionan estas herramientas y qué puede hacer con ellas.

Cada uno de estos lenguajes tiene sus cualidades. Scala es rápido, Java es vasto y Python es versátil.

Grandes herramientas de datos

Hay herramientas populares en este campo. Incluyen:

• apache hadoop
• chispa apache
• apache kafka

Trate de aprender sobre ellos tanto como pueda. Es necesario aprender sobre estas herramientas y tecnología de big data porque facilitan la tarea de almacenamiento y administración de datos.

Por ejemplo, los profesionales usan Hadoop para resolver problemas relacionados con grandes cantidades de datos y recopilación. Es un grupo de soluciones y marcos de software de código abierto.

De manera similar, Spark le proporciona una interfaz para programar clústeres.

Muchas empresas requieren que los candidatos estén familiarizados con estas herramientas.

Las herramientas que hemos mencionado anteriormente son las más populares en la industria de big data. Sin embargo, no son las únicas herramientas que utilizan los ingenieros de datos para sus tareas. Necesitará aprender sobre más herramientas a medida que profundice en el tema.

Sistemas distribuidos

Los datos están presentes en clústeres, que funcionan de forma independiente. Un clúster grande tendría una mayor probabilidad de desarrollar problemas en comparación con uno más pequeño debido a la presencia de más nodos miembros.

Para convertirse en ingeniero de datos, deberá aprender sobre los clústeres de datos y sus sistemas.

También tendrá que aprender sobre los diversos tipos de problemas que enfrentan los clústeres de datos y cómo resolverlos.

Canalizaciones de datos

Una canalización de datos es una solución de software que crea una ruta para el flujo de datos y elimina varios pasos manuales de la transferencia de datos de un punto a otro.

Aunque una canalización de datos puede transferir datos a almacenes de datos, el destino no siempre tiene que ser ese.

También puede usar canalizaciones de datos para transferir fragmentos de datos a las aplicaciones.

Como ingeniero de datos, dedicará mucho tiempo a crear y administrar canalizaciones de datos. Las canalizaciones de datos ayudan a generar abundantes fuentes de datos, almacenar los datos en la nube y realizar análisis de datos.

¿Cómo aprender todo esto?

Los temas que discutimos en la sección anterior fueron solo los fundamentos. Hay muchas secciones presentes en este campo, incluido el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de big data.

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Conclusión

El campo de la ingeniería de datos es grande. Y hay mucha demanda de personas capacitadas en esta área. Todo lo que se necesita es un paso, así que comience su viaje de aprendizaje hoy.

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