Habilidades Del Ingeniero De Datos: La Guía Definitiva Para Asegurar Su Trabajo

Habilidades del ingeniero de datos: la guía definitiva para asegurar su trabajo


Arvind Shetty de IBM Analytics dijo una vez que toda conversación sobre cambios en la tecnología, los negocios y la sociedad comienza con los datos. No se equivoca. Él continuó «La información se está convirtiendo en el nuevo recurso natural».. No es ningún secreto que en el mundo actual impulsado por la información, la información es la reina. Pero la información en sí misma es inútil. Esto es lo que necesitan las organizaciones Conjunto de habilidades de ingeniero de datos Transformar la información en comprensión. Esta demanda se debe al valor del mercado indio de ingeniería de datos. 124,7 mil millones de dólares en 2028. entonces, cual Habilidades de ingeniería de datos. ¿Son relevantes en el mercado actual? Esta es una pregunta válida porque hay muchos valores. Habilidades para la ingeniería de datos.Brindándoles las herramientas para abordar todo lo relacionado con los datos.

Entonces, vayamos al meollo de la cuestión Habilidades de ingeniería de datos.Su papel en la creación de canales de información y por qué pueden ser importantes para los empleadores potenciales.

La ingeniería de datos es la base para extraer información a partir de datos sin procesar. Las actividades críticas como la recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos son una Conjunto de habilidades de ingeniero de datos.

Por ejemplo, piense en los ingenieros de información como bibliotecarios que construyen un sistema para clasificar libros en una biblioteca. De igual forma, información como los libros se presenta en todo tipo de idiomas y formatos. de Habilidades de ingeniería de datos. Traducir información a un lenguaje común y organizarla de forma accesible.

La creación de canales de datos es uno de los más importantes. Habilidades para la ingeniería de datos.S. Estos sistemas automatizados recopilan, limpian y transforman datos de diversas fuentes y luego los cargan en almacenes o lagos de datos para su análisis.

Los ingenieros de datos deciden cómo y dónde almacenar grandes cantidades de datos evaluando factores como la escala, la seguridad y el costo. Por último, deben garantizar que los datos sean precisos, completos y coherentes en todos los ámbitos.

de Se requieren habilidades de ingeniero de datos Son muy sofisticados por parte de las empresas, lo que aumenta la cantidad de ingenieros de datos que ganan entre ₹ 6 y ₹ 10 lakh. 23% en 2023 a 32,4% en 2024. De hecho, hay más de 10,593 ofertas de trabajo para ingenieros de datos en portales de empleo en línea.

Ver también: Cómo convertirse en una organización basada en datos | Ciencia y análisis de datos | Ujiani Mitra | GoogleSeo

«Si quieres que la gente tome las decisiones correctas con información, tienes que entrar en sus cabezas de una manera que comprendan», dijo el profesor titular Sloan del MIT. Miró Kazakoff. Por eso se necesita un conjunto fuerte Habilidades de ingeniería de datos.. Veamos qué incluyen:

1. Lenguajes de programación

Es uno de los llamados Pt. Habilidades de ingeniería de datos. Es necesario tener éxito a un alto nivel. El lenguaje se utiliza a menudo para la manipulación y automatización de datos. Además, SQL se utiliza para consultar bases de datos y gestionar datos relacionales, mientras que Java/Scala se utiliza en tecnologías de big data como Apache Spark.

2. Conocimiento de bases de datos

Comprender las bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL) es importante para optimizar el almacenamiento y la recuperación de datos. Por ejemplo, los ingenieros de datos deben dominar bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL, SQL Server y Oracle. Debe estar familiarizado con bases de datos NoSQL como MongoDB, HBase, Cassandra y DynamoDB.

3. Tecnologías de big data

El papel de marcos como Hadoop, Spark y Kafka es crucial en el manejo de conjuntos de datos enormes y complejos. Se distinguen entre los más deseables. Habilidades de ingeniería de datos.. Los profesionales necesitan conocer el ecosistema de Hadoop. Apache Spark ayuda con el procesamiento de big data, mientras que Kafka es adecuado para la transmisión de datos en tiempo real.

4. Procesos ETL/ELT

Extraer, realizar transacciones, cargar (ETL) y extraer, cargar y transferir (ELT) son dos enfoques de software básicos para crear canales de datos. Estos sistemas automatizados mueven datos de diversas fuentes a una ubicación central, como un lago de datos o un almacén, para su análisis. Se diferencian en el orden y la ubicación de los cambios de datos. Así es cómo:

A. En ETL, los datos se transforman antes de cargarse en el sistema de destino. Las tareas principales, como la limpieza de datos, el formateo, la combinación de datos de diferentes fuentes y la aplicación de la lógica empresarial, se realizan en un área de preparación separada.

b. Por otro lado, en LT, los datos se agregan literalmente al sistema de destino. El proceso de transformación se realiza con la ayuda del poder de procesamiento. Este enfoque es común en los lagos de datos, que están diseñados para manejar grandes conjuntos de datos sin procesar.

5. Computación en la nube

La importancia de las plataformas en la nube para el almacenamiento, procesamiento y escalabilidad de datos es indiscutible. La mayoría de las empresas dependen de plataformas como AWS, Microsoft Azure y Google para satisfacer sus necesidades de TI. Como ingeniero de datos, es importante tener un conocimiento práctico de estas plataformas.

6. Gestión y seguridad de datos

Cualquier organización quiere que los datos sean precisos porque los datos inexactos pueden producir resultados negativos. Los ingenieros de datos necesitan saber cómo presentar datos consistentes y confiables. Deberían utilizar herramientas como cifrado, enmascaramiento de datos y controles de acceso para mejorar la seguridad. Es importante cumplir con las regulaciones pertinentes.

7. Habilidades blandas

de Habilidades necesarias para un ingeniero de datosLos detalles no se limitan a los detalles técnicos. Un puesto de ingeniero de datos requiere muchas habilidades interpersonales. Éstos son algunos de los más importantes:

A. resolución de problemas

Los ingenieros de datos se enfrentan a muchos problemas cuando tratan con datos. Si quieren encontrar soluciones, necesitan desarrollar sus habilidades analíticas y de resolución de problemas.

b. relación

Para que los ingenieros de datos prosperen en la organización, deben saber cómo explicar claramente los conceptos técnicos a audiencias tanto técnicas como no técnicas.

C. Cooperación

Los proyectos de ingeniería de datos a menudo implican la colaboración con científicos de datos, analistas y otros ingenieros. La capacidad de trabajar eficazmente en equipo es fundamental.

d. pensamiento crítico

Es una parte integral del pensamiento crítico. Habilidades de ingeniería de datos.. Las habilidades ayudan a mantenerse actualizado sobre nuevas tecnologías, identificar áreas de mejora y desarrollar nuevas soluciones para agilizar los procesos.

de Habilidades necesarias para un ingeniero de datosEsto se puede hacer con la ayuda de algunos consejos sencillos. Las personas interesadas pueden aprender lenguajes como programación y bases de datos. Pizen, SQLetc. utilizando tutoriales disponibles en línea.

Además, es aconsejable examinar dichos marcos. apache hadoop, DestelloY kafka. Se requiere familiaridad con las plataformas en la nube y una certificación relevante para demostrar sus habilidades. Nube de Google, AzurY AWS Son algunos nombres populares.

Plataformas como GoogleSeo ofrecen toneladas de cursos en línea, dirigidos a todos, desde principiantes hasta veteranos. Hay bootcamps que brindan capacitación intensiva durante semanas o meses para equiparlo con habilidades de ingeniería de datos.

Finalmente, es fundamental tener un portafolio que muestre sus habilidades, intereses y motivaciones. Por lo tanto, vale la pena experimentar con la creación de una canalización de datos o el desarrollo de una aplicación web. Contribuya a proyectos de código abierto para obtener experiencia práctica y establecer contactos con desarrolladores.

En conclusión, el uso de datos es para definir el futuro. Toda empresa necesita profesionales que la ayuden a navegar su organización en este futuro. Presenta GoogleSeos cursos de ciencia de datos Diseñado por expertos de la industria para equipar las habilidades más demandadas. Estos cursos cubren todo, desde análisis de datos y aprendizaje automático hasta tecnologías de big data y visualización de datos. Inscríbete en uno de estos cursos y dale a tu carrera el impulso que necesita.