Cómo Empezar en el Mundo de los Ingenieros de Datos – Parte 1

La demanda de ingenieros y científicos de datos calificados está por las nubes. Las organizaciones de hoy tienen muchos más datos de los que tenían una década antes y esta pila solo aumenta con cada momento fugaz. Con tantos datos, estas organizaciones están en su mayoría atrapadas en un aprieto cuando se trata de encontrar un candidato adecuado para confiar con estos datos. Estamos hablando de ingenieros de datos, sí.
Hay una gran escasez de ingenieros de datos capacitados, pero hay muchas oportunidades para aprovechar. Por ejemplo, una simple búsqueda de "Ingeniero de datos" en Naukri.com mostrará una lista de más de 5000 vacantes. Existe una gran brecha entre la demanda y la oferta de profesionales de datos capacitados, y especialmente ingenieros de datos.
Este es nuestro intento de ayudarlo a tomar el camino correcto desde el primer día. Esta es la primera parte de una serie de dos partes para ayudarlo a establecer la base correcta para un posible ingeniero de datos.

Es crucial saber cuáles son las funciones clave de un ingeniero de datos y en qué se diferencian de las funciones de otros profesionales de datos. Por lo tanto, esta parte le dará un adelanto de la vida diaria de un ingeniero de datos en términos del trabajo que realiza.
Es crucial saber cuáles son las funciones clave de un ingeniero de datos y en qué se diferencian de las funciones de otros profesionales de datos. Por lo tanto, esta parte le dará un adelanto de la vida diaria de un ingeniero de datos en términos del trabajo que realizan.
Ingenieros de datos: mitos frente a realidades

¿Qué hace un ingeniero de datos?

Idealmente, el papel de un ingeniero de Big Data incluye la creación de sistemas, algoritmos y procesos, según lo que haya diseñado el arquitecto de Big Data. Un ingeniero de Big Data es responsable de desarrollar, mantener pruebas y evaluar soluciones de Big Data dentro de las organizaciones. Se espera que un ingeniero de Big Data sea práctico con Hadoop y tecnologías basadas en Hadoop como MapReduce, MongoDB/Cassandra, Hive, etc. Usando estas herramientas, un ingeniero de big data desarrolla sistemas de procesamiento de datos a gran escala. Un ingeniero de datos también debería poder trabajar con soluciones de almacenamiento de datos, así como con las últimas tecnologías Not Only SQL.
Al final del día, un ingeniero de Big Data es solo un ingeniero que trabaja en Big Data. Entonces, como cualquier ingeniero de software, también se espera que un ingeniero de Big Data tenga un poco de comprensión del ciclo de vida del desarrollo de software y los conceptos de ingeniería de software. Estos conceptos de ingeniería son básicos y deben ser conocidos por cualquier ingeniero, Big Data o no. La mayoría de las veces, los principiantes tienden a saltarse los conceptos de ingeniería de software, y eso les perjudica más adelante cuando deben desarrollar soluciones de Big Data a gran escala.
Se requiere un ingeniero de Big Data para codificar y, por lo tanto, se recomienda tener una experiencia práctica con el diseño, la codificación y los patrones de prueba orientados a objetos. Además, ser práctico con las plataformas de ingeniería y las infraestructuras de datos a gran escala contribuye en gran medida a la carrera de cualquier ingeniero de datos. Como ingeniero de datos destacado, trabajará con decenas de miles de GB de datos y la falta de conocimiento sobre cómo administrar conjuntos de datos a gran escala puede convertirse en un gran escollo. Una comprensión y un conocimiento profundos de cómo funcionan los algoritmos y la capacidad de evaluar sus complejidades junto con la creación de algoritmos de alto rendimiento también son útiles durante el viaje.
Violación de datos y todo eso, ¿y ahora qué?

Enfrentarse a terabytes o incluso exabytes de datos a diario no debería asustar a ningún ingeniero de Big Data en ciernes. Para desarrollar soluciones de Big Data escalables e innovadoras, un ingeniero de Big Data debe tener un conocimiento suficiente de diferentes lenguajes de programación y secuencias de comandos como Java, C ++, Ruby, Python y/o R. También debe estar presente un conocimiento experto sobre diferentes (NoSQL o RDBMS) bases de datos como MongoDB o Redis.
Los sistemas desarrollados por un ingeniero de datos deben ser capaces de recopilar, analizar, administrar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos para convertir los datos sin procesar en información procesable. Además, también deben decidir sobre sus necesidades de diseño de hardware y software y trabajar en ellas. Lo más importante que hace un ingeniero de Big Data es desarrollar prototipos y pruebas de concepto para las soluciones seleccionadas.
Aparte de lo que hemos descrito anteriormente, hay otras características que se encuentran invariablemente en cualquier ingeniero de datos exitoso:

• Disfrutar de los desafíos y resolver problemas complejos y no regulares a diario.
• Tener excelentes habilidades de comunicación como ingenieros de datos actúan como intermediarios entre las partes interesadas de la organización y los clientes.
• Competencia en el diseño de flujos de trabajo ETL eficientes y robustos;
• Capacidad para trabajar en la nube.
• Capacidad para trabajar de manera eficiente mientras se colabora con un gran equipo.

¿En qué se diferencia un ingeniero de datos de un científico de datos?

Si bien existe cierta superposición entre los roles de todos los profesionales de datos en lo que respecta a habilidades y responsabilidades, estos dos roles se están separando cada vez más en roles distintos y especializados.
Los científicos de datos se centran más en la interacción con los datos que en la creación o el mantenimiento de soluciones escalables. A menudo se les pide que realicen investigaciones de operaciones comerciales y de mercado de alto nivel. Esta investigación ayuda a identificar tendencias y relaciones. Por lo mismo, utilizan una variedad de máquinas y métodos sofisticados para interactuar y actuar sobre los datos.

Los científicos de datos, a diferencia de los ingenieros de datos, deben estar bien versados ​​en aprendizaje automático y técnicas estadísticas avanzadas. Su trabajo gira en torno a tomar los datos sin procesar y convertirlos en contenido procesable y comprensible. Esto no es posible sin la ayuda de modelos y algoritmos matemáticos avanzados. Esta información se utiliza a menudo como una fuente de análisis para dar una "visión más amplia" a las partes interesadas.
Entonces, en general, ¿qué es lo que diferencia a los ingenieros de datos de los científicos de datos? En términos generales, la principal diferencia es la del enfoque. Mientras que los Ingenieros de Datos se enfocan en construir infraestructura y sistemas para la generación de datos; Los científicos de datos se centran en el análisis matemático y estadístico avanzado de los datos sin procesar. En pocas palabras, los ingenieros de datos trabajan con los datos proporcionados por los científicos de datos y construyen sistemas mantenibles para digerir esos datos y facilitar el proceso de análisis.
¿Quién es un científico de datos, un analista de datos y un ingeniero de datos?

Ahora es el momento de tomar un pequeño descanso. A estas alturas, ya sabe lo que es un ingeniero de datos y lo que no es. Además, hablaremos sobre las diversas herramientas, tecnologías y habilidades que debe dominar. Además, veremos algunas certificaciones y cursos que lo ayudarán a fortalecer su aprendizaje y su credibilidad.
¡Estén atentos a la segunda parte!

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