# data[].attributes.body
ROLES DE DATOS

Los Roles de datos que a mi me interesan son:

Data Engineer es responsable del desarrollo del software que procesa los datos. Esto puede incluir el desarrollo de una base de datos no relacional que pueda manejar grandes cantidades de datos y el desarrollo de un sistema de indexación para que los datos puedan ser buscados y recuperados rápidamente. Algunas de las tecnologías utilizadas por los Data Engineers incluyen HBase, Cassandra o MongoDB. También es interesante que conozcan el uso de motores de indexación como SolR o ElasticSearch.

Data Scientist es responsable de formular las preguntas cuya solución beneficiará a la empresa y desarrolla modelos estadísticos y domina el Machine Learning. Utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos y crear modelos predictivos. Además utiliza SAS, MatLab, Pig, Hive y Scala. También se distingue por su capacidad para comprender los problemas de la empresa y comunicar sus conclusiones a los equipos informáticos y a los directivos a través de Dataviz.

Data Analyst se enfoca en recolectar, procesar y visualizar datos para responder preguntas planteadas por su empresa. Utilizan herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o QlikView. También utilizan lenguajes de programación como SQL, Python o R.

Chief Data Officer, es el responsable de todos los datos al mas alto nivel, analiza y gestiona grandes volúmenes de datos y los integra a la estrategia de la empresa, establece modelos predictivos para saber hacia donde dirigirse y así obtener el máximo beneficio.

# data[].attributes.body
1. Arquitecto de datos:

Funciones:

1. Diseñar la arquitectura de datos de la empresa.

2. Definir estándares y políticas de datos.

3. Asegurar la integridad y seguridad de los datos.

4. Planificar la escalabilidad y el rendimiento del sistema de datos.

Herramientas:

1. ERwin, PowerDesigner

2. TOAD, SQL Developer

3. Hadoop, Spark

4. Herramientas de gobierno de datos (IBM InfoSphere, Oracle Data Governance)

2. Business Intelligence Analyst (BIA):

Funciones:

1. Traducir necesidades de negocio en soluciones de análisis de datos.

2. Identificar oportunidades de mejora a través del análisis de datos.

3. Desarrollar e implementar estrategias de BI.

4. Comunicar resultados a stakeholders de forma clara y concisa.

Herramientas:

1. Power BI, Tableau

2. SQL

3. Excel

4. Herramientas de análisis de negocio (ARIS, Bizagi)

3. Analista de datos:

Funciones:

1. Recopilar y analizar datos para identificar tendencias y patrones.

2. Crear informes y dashboards para comunicar resultados.

3. Implementar técnicas estadísticas y de visualización de datos.

4. Colaborar con stakeholders para identificar necesidades y soluciones.

Herramientas:

1. Excel, Power BI, Tableau

2. SQL

3. Python, R

4. Herramientas de análisis estadístico (SPSS, SAS)

# data[].attributes.body
Arquitecto de Datos:

1. Diseñar la arquitectura de datos.

2. Implementar y gestionar la arquitectura de datos.

3. Implementar la gobernanza de datos.

4. Comunicar y colaborar con las partes interesadas.

5. Herramientas: Hadoop, Python, Hive, spark, Erwin, SQL Developer

Data Scientist:

1. Recopilar, limpiar y analizar datos.

2. Desarrollar y optimizar modelos predictivos.

3. Visualizar y comunicar resultados.

4. Colaborar con stakeholders.

5. Herramientas: Python, R, Numpy, pandas, tensorflow, scikit-learn

Data Engineer:

1. Diseñar y construir pipelines de datos.

2. Mantener y optimizar pipelines de datos.

3. Administrar la infraestructura de datos.

4. Colaborar con stakeholders.

5. Actualizarse con nuevas tecnologías.

6. Herramientas: ETL (Airflow, Luigi, Kafka, Spark), Bases de datos (MySQL, PostgreSQL, Oracle, MongoDB), Big Data (Hadoop, Hive, Spark, HBase), Nube (AWS, Azure, GCP), DevOps (Ansible, Chef, Puppet, Docker), Lenguajes de programación (Python, Java, Scala, SQL)

# data[].attributes.attachment_caption
Este sería uno de los roles que más me ha llamado la atención

# data[].attributes.body
Dentro de los roles de datos que a mi personalmente me han llamado la atención, puedo destacar los siguientes:

1. Data Engineer.- Para mi es uno de los principales roles que desde el primer momento que he trabajado con datos me ha llamado la atención, ya que un Data engineer es una persona en la cual se apoyan el resto de roles de datos, puesto que es el que se encarga de:

- Diseñar y desarrollar soluciones de procesamiento y almacenamiento de datos para la empresa.

- Garantizan la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos.

- Colaboran casi con todos los otros roles de datos.

- Garantizan la continuidad del negocio en condiciones poco comunes mediante el uso de técnicas para la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres.

Esto entre otras funciones que hacen de este un rol neurálgico para todos los otros roles, permitiendo que los demás ejecuten los roles que les competen. Este rol requiere mucha preparación en temas técnicos lo cual me parece adecuado ya que hay que mantenerse actualizado para lograr ser competitivo en este rol.

2. Data Analyst.- Ya estando trabajando con datos un tiempo este rol que a veces se confunde mucho con el de Data Engineer o en su defecto se suele mezclar me ha parecido interesante porque un Data Analyst es quien examina analiza la información disponible para poder crear, desarrollar y ejecutar estrategias para el desarrollo de la empresa y su gestión estratégica se dedica a:

- Recopilar datos a través de herramientas y procedimientos especializados.

- Detectar y solucionar problemas técnicos y errores en los procesos de trabajo.

- Traducir los datos existentes en posibles cursos de acción para las empresas y sus respectivos departamentos.

- Desarrollar estrategias a partir del análisis de datos.

Esto permite una estrecha relación con el personal de negocio, podemos entender a un Data Analyst como un rol más cercano al negocio por lo que necesitas tener conocimientos más estadísticos y enfocados de cierta forma como un Data scientist.

3. Data Steward.- Este rol me parece interesante ya que es quien va a velar por la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos, este ya es el encargado de velar por todos los datos para permitir a los otros roles continuar con sus funciones, este rol se ha separado de los otros a razón de que las tareas de velar por los datos ya no podían ser competencia de otros roles que iban a otros fines.

- Estos definen estrategias para el manejo de datos

- Definen que datos y como tenerlos

- Se aseguran de la calidad y la seguridad de los mismos.

4. Data Architect.- Pese a que es un rol que por ahora no es de los que más me han llamado la atención primero me parece interesante destacarlo ya que sin este rol no sería posible los otros, si bien un data engineer prepara todo para los otros roles, el tiene que usar una arquitectura ya pensada y concebida en un funcionamiento correcto lo cual sólo es posible con la labor del arquitecto de datos. Este se encarga de:

- Definición y desarrollo de la estrategia de datos.

- Diseño, implementación, administración, gobierno y gestión del modelo de datos de la organización.

- Organización de los datos.

- Diseño de las BB. DD.

- Contribuir al diseño y desarrollo de sistemas para utilizar el Big Data.

- Integración de sistemas con la arquitectura o modelo de datos de la organización.

- Aseguramiento de la calidad del dato.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
En un mundo cada vez más orientado a los datos, el papel del Data Engineer se ha vuelto fundamental en el campo del análisis de datos y la inteligencia empresarial. Este artículo te guiará a través de los pasos necesarios para convertirte en un exitoso Data Engineer en 2023.

1. Comprende el Rol de un Data Engineer:

1.2 Diferencias entre los roles de Data Engineer y Data Science.

1.3 Diferencias entre los roles de Data Engineer y Data Analytics.

1.4 Las Hard Skills Necesarias: son las habilidades duras, el conocimiento obtenido.

1.5 Las Soft Skills Necesarias: son las habilidades blandas, las interpersonales.

2. Comenzar desde Cero: Los primeros pasos en Tu Camino para convertirte en un Data Engineer.

3. Formación: Tu Punto de Partida en la Ingeniería de Datos.

4. Especialización en Plataformas en la Nube y Herramientas de Datos:

4.1 Iniciar con una Plataforma en la Nube: El Primer Paso Hacia la Especialización.

4.2 Elige tus Herramientas y Conviértete en un Experto.

5. Alcanzando el Nivel de Data Engineer Senior:

5.2 Herramientas necesarias para un Data Engineer Senior.

6. Clarificando el Rol del Data Engineer: Lo que No es un Data Engineer.

1. Comprende el Rol de un Data Engineer

Antes de embarcarte en la travesía de convertirte en un Data Engineer en 2023, es crucial entender en qué consiste este rol y cuáles son sus responsabilidades.

1.1 Responsabilidades de un Data Engineer:

1. Diseñar y desarrollar soluciones de procesamiento y almacenamiento de datos para la empresa.

2. Configurar e implementar servicios de datos basados en la nube, como servicios de blobs, bases de datos y análisis.

3. Administran y protegen el flujo de datos estructurados y no estructurados procedentes de múltiples orígenes.

4. Desarrollo y mantenimiento de pipelines de datos para la ingesta, transformación y carga de datos (ETL o ELT).

5. Garantizar la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos.

6. Colaboración con científicos de datos, analistas y otros profesionales para garantizar el acceso a datos limpios y preparados para el análisis.

7. Proteger la plataforma y los datos almacenados. Asegurar que solo los usuarios necesarios puedan tener acceso a los datos.

8. Garantizar la continuidad del negocio en condiciones poco comunes mediante el uso de técnicas para la alta disponibilidad y la recuperación ante desastres.

9. Optimización de procesos de carga, asegurar la integridad de los datos y ponerlos a disposición del resto de usuarios para su consumo.

10. Supervisar que los sistemas se ejecuten correctamente y sean rentables.

El rol de ingeniero de datos es diferente al de administrador de base de datos (DBA). El ámbito de trabajo del ingeniero de datos no se limita a cuidar de una base de datos y del servidor en el que se hospeda. Los ingenieros de datos también deben obtener, ingerir, transformar, validar y limpiar los datos para satisfacer los requisitos empresariales. Este proceso se denomina limpieza y transformación de datos .

📢 El ingeniero de datos agrega un valor enorme a los proyectos de ciencia de datos e inteligencia empresarial . La limpieza y transformación de datos pueden llevar mucho tiempo. Cuando el ingeniero de datos limpia y transforma los datos, los proyectos se mueven más rápidamente porque los científicos de datos pueden centrarse en sus áreas de trabajo específicas.

1.2 Diferencias entre los roles de Data Engineer y Data Science:

Los roles de ingeniero de datos y científico de datos son diferentes. Cada uno de ellos soluciona un problema diferente.

Cientifico de Datos : Los científicos de datos realizan un análisis avanzado para extraer valor de los datos. Su trabajo puede variar del análisis descriptivo al análisis predictivo. El análisis descriptivo evalúa los datos a través de un proceso conocido como análisis de datos exploratorio (EDA). El análisis predictivo se usa en Machine Learning para aplicar técnicas de modelado que pueden detectar anomalías o patrones. Se trata de una parte importante de los modelos de previsión.

Ingeniero de Datos: Los ingenieros de datos principalmente aprovisionan almacenes de datos. Se aseguran de que grandes cantidades de datos se extraigan, se carguen y se transformen de manera segura y rentable.

Cada rol de la tecnología de datos es diferente y aporta algo importante a los proyectos de transformación digital.

1.3 Diferencias entre los roles de Data Engineer y Data Analytics:

Las diferencias entre los roles de Data Engineer y Data Analyst son fundamentales en la gestión y el análisis de datos en una organización. Estos roles suelen mezclarse en muchas ocasiones, incluso se solicita perfiles que engloblen ambos roles. A continuación, se presentan las principales diferencias entre estos dos roles:

Los Data Analysts se centran en el análisis de datos, la interpretación de resultados y la comunicación de los mismos. Ambos roles son esenciales en la gestión de datos y trabajan en estrecha colaboración para aprovechar el valor de los datos en una organización.

1.4 Las Hard Skills Necesarias: son las habilidades duras, el conocimiento obtenido.

Programación: Los Data Engineers deben saber manejar lenguajes de programación como Python, Scala o R, ya que gran parte de su trabajo implica escribir código para la manipulación de datos.

Bases de Datos: Comprender bases de datos SQL y NoSQL es esencial, ya que se utilizan para almacenar y acceder a los datos.

Herramientas de Big Data: Familiarizarse con herramientas como Hadoop, Spark y herramientas de la nube como AWS, Google Cloud y Azure es fundamental.

Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD): La habilidad de implementar prácticas de Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD) es esencial en la ingeniería de datos moderna. Esto implica la automatización de pruebas, compilación y despliegue de código y procesos ETL. Con CI/CD, puedes garantizar que los cambios en tu código y flujos de datos se integren sin problemas en el entorno de producción, lo que reduce errores y mejora la eficiencia de tus proyectos.

Habilidades en Inteligencia Artificial (IA): Como Data Engineer, tener habilidades en IA te permitirá aprovechar al máximo el aprendizaje automático y otras técnicas de IA para mejorar la calidad de los datos, automatizar procesos de ETL, detectar patrones y tendencias, y optimizar sistemas de procesamiento de datos. En algunos casos puedes llegar a multiplicar x2 tu productividad, pero recuerda, siempre necesitas supervisarlo, no se trata de copiar y pegar..

1.5 Las Soft Skills Necesarias: son las habilidades blandas, las interpersonales.

Estas habilidades blandas son tan importantes como las habilidades técnicas en la carrera de un Data Engineer. Desarrollar y perfeccionar estas habilidades te ayudará a destacar en el campo y a ser un profesional más completo y efectivo.

2. Comenzar desde Cero: Los primeros pasos en Tu Camino para convertirte en un Data Engineer

Ahora que hemos explorado las responsabilidades clave de un Data Engineer y lo que se espera de ellos, llegamos al desafío inicial en tu viaje:

1. Dominio de Bases de Datos: Aprender a crear una base de datos desde cero es un paso fundamental. Esto implica la creación de tablas, el establecimiento de relaciones (claves primarias y foráneas), la implementación de restricciones, validaciones, procedimientos almacenados, vistas, triggers y, lo que es más esencial, el dominio del lenguaje SQL en su totalidad.

2. Entender Data Warehousing: Para comprender la gestión de datos a un nivel más profundo, es importante adentrarse en los principios básicos del data warehousing. Esto incluye el estudio de técnicas de modelado de datos, la normalización de tablas (1NF, 2NF y 3NF) y la familiarización con las visiones de los padres del modelo de estrella, Ralph Kimball y Bill Inmon. Aprender a diferenciar un Data Warehouse tradicional de un Modern DataLake o un LakeHouse.

3. Programación Aplicada a Datos: Adentrarse en la programación es un paso crucial, especialmente en lenguajes como Python aplicados al ámbito de los datos. Existen abundantes recursos en línea que te permitirán aprender cómo aplicar estos lenguajes al mundo de los datos, ten en cuenta que la programación en este contexto difiere de la programación en el desarrollo de software convencional.

4. Conocimiento en Big Data: Adquiere un entendimiento sólido de los fundamentos del Big Data. Comprende por qué se creó, sus orígenes, cuáles son sus características distintivas y aprende a discernir entre un proyecto de Big Data genuino y uno que no lo es. Esta habilidad te ayudará a seleccionar las herramientas adecuadas para la implementación de proyectos, evitando la venta de "Ferraris a abuelas".

3. Formación: Tu Punto de Partida en la Ingeniería de Datos

La formación es un pilar fundamental en tu camino desde cero hacia la ingeniería de datos. Hoy en día existen una gran cantidad de cursos, másteres, bootcamps y certificaciones en línea. Este acceso virtual te brinda la flexibilidad de aprender desde la comodidad de tu hogar.

Sin embargo, esta misma amplitud de opciones puede convertirse en un desafío, ya que la selección de los cursos adecuados se vuelve crucial. El tiempo es limitado y debes aprovecharlo al máximo.

1. Plataformas de Aprendizaje Generales : Coursera, edX, Udemy, Freecodecamp, Platzi, LinkedIn Learning, y DataCamp ofrecen una amplia gama de cursos en línea relacionados con la ingeniería de datos.

2. Plataformas Específicas o Especializadas : recomiendo que revises estos portales: w3schools, w3resource, sqlshack, sqlservercentral, c-sharpcorner, mssqltips, medium, sparkbyexamples, rajanieshkaushikk, advancinganalytics, gravitar, stackoverflow, realpython, ellibrodepython, mclibre, kimballgroup.

3. Vídeos y Listas de Reproducción de Youtube : no podía olvidarme del mayor canal de videos del mundo gratuito, te recomiendo algunas listas de reproducción y vídeos que no puedes perderte: - SQL: - - Curso SQL- pildorasinformaticas - DATA MODELING: - Learn Complete SQL (Beginner to Advance)- techTFQ - - SQL & Data Analytics for Beginners - DataDash - - Data Modeling Kahan Data Solutions - - Learn Database Normalization - 1NF, 2NF, 3NF, 4NF, 5NF - DATA WAREHOUSE: - Normalización de BASE de DATOS Complete guide to Database Normalization in SQL - BIG DATA: Tabla de hechos y dimensiones | Modelo Estrella 💫 [DATA MART] - APACHE SPARK: Desnormalización Data Warehouse - Curso DW + BI - Data Warehouse Tutorial For Beginners | Data Warehouse Concepts | Data Warehousing | Edureka - - Principios para modelar exitosamente un Datawarehouse - PYTHON: - ¿QUÉ ES es y para qué sirve un DATA LAKE, un DATA WAREHOUSE y un DATA LAKEHOUSE? ➞ Y sus diferencias - - - Big Data en Paradigma Digital - Big Data: Qué es Big Data [resumen práctico en 5 minutos] - Hadoop In 5 Minutes | What Is Hadoop? | Introduction To Hadoop | Hadoop Explained |Simplilearn - Hadoop vs Spark | Hadoop And Spark Difference | Hadoop And Spark Training | Simplilearn - Introduction to Spark Datasets by Holden Karau - DATASETS Y DATAFRAMES EN APACHE SPARK - Spark Dataframe Tutorial- Data Savvy PYSPARK TUTORIAL Curso de Python 3 desde 0 🐍 👨🏻💻 🖥️ | UskoKruM2010 Programación Orientada a Objetos (POO): Abstracción, Encapsulamiento, Herencia, Polimorfismo - Master Using SQL with Python Full Course

4. Certificaciones : existen infinidad de certificaciones relacionadas con el rol de Data Engineer, dependiendo del proveedor cloud (Google, Amazon, Azure) con el que trabajes, te recomendaría unas u otras, te dejo algunas de ejemplo: - - Google Professional Data Engineer - AWS Certified Data Engineer - Associate - DP-203: Ingeniería de datos de Microsoft Azure (Python Certificación) PCAP™ - Certified Associate in Python Programming

5. Libros : te recomiendo algunos: , The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition , Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems , , Data Engineering with Python: Work with massive datasets to design data models and automate data pipelines using Python Fundamentos de Ingeniería de datos (español) Data Engineering with Apache Spark, Delta Lake, and Lakehouse: Create scalable pipelines that ingest, curate, and aggregate complex data in a timely and secure way

6. Proyectos Prácticos : La teoría es fundamental, pero la verdadera maestría se logra a través de la práctica. Es imprescindible que tengas un porfolio donde muestres tus conocimientos de forma práctica, puedes usar portales como o para ello, además puedes colaborar en sitios como para interactuar con otros perfiles de interés, incluso tienen campeonatos.

7. Bootcamps : Los bootcamps son una opción de formación que ha ganado popularidad en el mundo de la ingeniería de datos y la tecnología en general. Estos programas intensivos ofrecen una manera efectiva de adquirir habilidades técnicas en un período de tiempo relativamente corto., te recomiendo alguno:- (en ingles) Zach Wilson'sDATA ENGINEERING MASTERY COURSE - Data Engineering Bootcamp

La formación puede parecer abrumadora al principio, pero es más manejable si la divides en módulos, como si fueran asignaturas. Por ejemplo, puedes comenzar con SQL, luego avanzar a Python, Big Data, Data Modeling, Data Warehouse, Cloud, CD-CI, y así sucesivamente.

4. Especialización en Plataformas en la Nube y Herramientas de Datos.

Si la formación es extensa es porque aún no hemos hablado de las diferentes plataformas en la nube y sus herramientas enfocadas a los datos, que no son pocas.

Si miras este Landscape de Data, ML e IA de 2021 te darás cuenta de la inmensidad de herramientas y tecnologias relacionadas con los datos.

Como habrás notado, prepararse para convertirse en un Data Engineer no es una tarea sencilla, de ahí la importancia de la especialización. En este campo, existen una multitud de herramientas y tecnologías, al final el objetivo es el mismo poder consumir el dato para la toma de decisiones, mediciones, predicciones..etc

Es posible que al observar a varios Data Engineers en acción, puedas pensar que desempeñan roles diferentes. Sin embargo, en esencia, todos trabajan como Data Engineers, simplemente utilizan diferentes plataformas en la nube con sus respectivas herramientas.

Por esta razón, te recomiendo que te enfoques en fortalecer los fundamentos como SQL, Python, Apache Spark, Modelado de Datos, Data Warehouse, LakeHouse y otros conceptos clave.

Estas bases te serán útiles, independientemente de las herramientas y plataformas en la nube con las que te encuentres trabajando. En última instancia, tu profundo conocimiento de los principios te permitirá adaptarte con éxito a cualquier entorno y desafío que puedas enfrentar como Data Engineer.

4.1 Iniciar con una Plataforma en la Nube: El Primer Paso Hacia la Especialización

Como Data Engineer, es crucial estar familiarizado con las plataformas en la nube más utilizadas, ya que desempeñan un papel fundamental en el procesamiento y almacenamiento de datos a escala.

La especialización en una plataforma en la nube es un paso crucial en la carrera de un Data Engineer, independientemente de cuál elijas. ¿Por qué deberias especializarte, al menos al principio, en una plataforma en la nube?

En resumen, comenzar con la especialización en una plataforma cloud en particular te brinda la oportunidad de construir una base sólida y orientada a la práctica.

4.2 Elige tus Herramientas y Conviértete en un Experto

Una vez que has comprendido lo importante que es seleccionar una plataforma cloud y especializarte, pasa lo mismo con las herramientas, por ejemplo, si nos centramos en Microsoft Azure, nos podemos encontrar con todas estas herramientas relacionadas con los datos, entre otras muchas más:

Aunque existen muchas otras herramientas, puedes hacerte una idea del tiempo que te puede llevar convertirte en un experto en todas ellas, por eso, te animo a trabajar con algunas durante un tiempo, lo suficientemente amplio de 1 a 3 años, como para poder dar el salto a otras herramientas, en el siguiente punto trataré este tema en pronfundidad.

5. Alcanzando el Nivel de Data Engineer Senior

Alcanzar el nivel de Data Engineer Senior representa un hito significativo en la carrera de un profesional de la gestión de datos. Implica acumular una amplia experiencia, desarrollar habilidades avanzadas y adquirir un profundo conocimiento de las mejores prácticas.

Aunque puedes destacar en el manejo de ciertas herramientas, es importante recordar que también puedes tener áreas en las que aún no has explorado, como el procesamiento de datos en streaming, si tu experiencia se ha centrado principalmente en batch.

Recuerda que lo más importante son los fundamentos, el conocimiento de las técnicas de ingeniería de datos, entender arquitecturas distribuidas, optimización de cargas, almacenamiento, etc.

5.1 Factores y Tiempo Estimado

Establecer un período de tiempo específico para que una persona sea considerada un Data Engineer Senior resulta desafiante pues depende de muchos factores y sobre todo de la experiencia la experiencia adquirida a través de la calidad de los proyectos en los que se participe.

El camino para convertirse en un Data Engineer Senior es una travesía única y personal, donde la calidad de la experiencia y el compromiso junto con el aprendizaje continuo son las brújulas que marcan el tiempo necesario 🚀📊

5.2 Herramientas necesarias para un Data Engineer Senior

Un Data Engineer Senior necesita un conjunto de herramientas y tecnologías para llevar a cabo sus responsabilidades de manera efectiva, aquí te dejo algunas de las más populares, clasificadas por categorias:

Un Data Engineer Senior debería ser experto al menos en cada una de ellas de cada una de las categorias y estar familiarizado con las demás.

6. Clarificando el Rol del Data Engineer: Lo que NO es un Data Engineer

A pesar de que definir con precisión los límites entre el rol de Data Engineer y otros roles, como Data Analysts, Software Engineers, DevOps Engineers y demás, puede resultar desafiante, a continuación, describiré lo que en principio considero que está más allá de las responsabilidades típicas de un Data Engineer.

Es importante destacar que esto dependerá en gran medida del perfil y el nivel de experiencia que tenga la persona en cuestión.

El alcance de tu proyecto y su complejidad pueden requerir lo que podríamos llamar un perfil de 'Full Stack Data,' que se involucre en una amplia gama de tareas asociadas con otros roles.

En la búsqueda de talento, es fundamental ser realista acerca de las expectativas y reconocer que puede ser un desafío encontrar un profesional que abarque un conocimiento tan amplio en tecnologías, herramientas y lenguajes de programación.

En estos casos, es importante tener en cuenta las limitaciones de recursos, especialmente en proyectos de empresas más pequeñas.

¡Y así concluye esta GUÍA COMPLETA PARA SER UN DATA ENGINEER!

Espero que esta guía te haya proporcionado una visión clara de los pasos necesarios para avanzar en tu carrera como Data Engineer.

Quiero animarte a que compartas esta guía con otros apasionados por los datos y la tecnología. La gestión de datos es un campo en constante evolución, y el intercambio de conocimientos es esencial para el crecimiento de nuestra comunidad.

Además, te invito a que compartas tus opiniones, experiencias y preguntas en los comentarios. Tu perspectiva y participación enriquecen la conversación y pueden ser de gran ayuda para otros lectores en su viaje para convertirse en Data Engineers.

¡Suerte en tu viaje como Data Engineer! 🚀

# data[].attributes.attachment_link.title
👉[GUÍA COMPLETA] para Convertirse en un 💁Data Engineer en 2023🚨[CONSEJOS Y TRUCOS]⏰[OCTUBRE]

# data[].attributes.attachment_link.description
En un mundo cada vez más orientado a los datos, el papel del Data Engineer se ha vuelto fundamental en el campo del análisis de datos y la inteligencia empresarial. Este artículo te guiará a través de los pasos necesarios para convertirte en un exitoso Data Engineer en 2023.

# data[].attributes.body
Data Engineering: Diseña, desarrolla y mantiene los sistemas de volumen de datos. Se encarga de estructurar las data, procesarla(filtrar, limpiar y organizar).

Data Science: Usa la data para explicar que sucede, sucedió o sucederá. Se encarga de realizar el analisis de los datos para comprender la situacion y adicionalmente ayuda a predecir con modelos de machine learning los posibles escenarios para prevenir.

Data Architect: disela, implementa, optimiza y gestiona los modelo de datos. Se encarga de modelar y diseñar la data, tiene la capacidad de implementar nuevas tecnologias de gestion de datos.

# data[].attributes.body
-Data Scientist

Se pueden crear modelos de procesos predictivos

-Machine Learning Engineering

Desarrollo e implementación de algoritmos o modelos de aprendizaje automático.

-Data Analyst

Recolecta información, la procesa, la interpreta y lo muestra

# data[].attributes.headline
3 roles que más me atrapen Alister Vento

# data[].attributes.subject
3 roles que más me atrapen Alister Vento

# data[].attributes.body
1. Data Analyst:es responsable de recopilar, procesar y analizar conjuntos de datos para obtener información que pueda ser utilizada para tomar decisiones.

Funciones:

- Recopilación y limpieza de datos.

- Análisis exploratorio de datos (EDA).

- Creación de informes y dashboards.

- Principales herramientas:

- Lenguajes de programación: SQL, Python, R.

- Herramientas de visualización: Tableau, Power BI.

2. Data Engineer:es responsable de diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos y los sistemas de procesamiento de datos. Ellos se centran en la entrada, almacenamiento y preparación de datos para su análisis por parte de otros profesionales de datos.

Funciones:

- Diseño y construcción de pipelines de datos.

- Implementación y mantenimiento de bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos.

- Optimización del rendimiento de consultas y procesos de ETL (Extract, Transform, Load).

- Automatización de flujos de trabajo de datos.

- Lenguajes de programación: Python, Spark,SQL

3. Data Scientist:es responsable de construir modelos predictivos a partir de los datos. Ellos combinan habilidades estadísticas, de programación y de negocio para resolver problemas complejos.

- Funciones:

- Análisis estadístico y modelado predictivo.

- Desarrollo e implementación de algoritmos de aprendizaje automático.

- Evaluación y validación de modelos.

- generar modelos de producción .

- Lenguajes de programación:sql, Python, R.

- Bibliotecas de Python : scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch

https://av-eks-lekhak.s3.amazonaws.com/media/__sized__/article_images/Screenshot_2023-06-28_174023-thumbnail_webp-600x300.webp

# data[].attributes.body
Data Scientist o Científico de Datos

Conocido también como Científico de Datos, su función es la de traducir los grandes volúmenes de datos y convertirlos en información útil para la empresa.

Tiene conocimientos matemáticos, estadísticos y de programación. También cuenta con una visión de negocio y habilidades comunicativas para dar a conocer el resultado de su trabajo al resto de la organización.

Requiere saber de matemáticas, estadística y Machine Learning, de lenguajes de programación como R o Python, de uso de notebooks y de ecosistemas Big Data, pero lo que creemos que diferencia al Data Scientist es que es el encargado de sacarle valor a los datos.

Data Analyst o Analista de datos

El Data Analyst también es uno de los trabajos en Big Data más demandados. Como su cargo indica, se encarga de participar en el análisis de los datos y recoge las necesidades de los clientes para presentárselas al Data Scientist.

También se encarga de: extraer, procesar y agrupar datos, analizar esas agrupaciones de datos, generar informes.

Requiere principalmente de conocimientos de matemáticas y estadística aplicados a la minería de datos y al aprendizaje automático o Machine Learning.

Data Engineer o Ingeniero de datos

Su tarea es la de distribuir datos de manera accesible a los Data Scientist. Su perfil está más especializado en gestión de bases de datos y en sistemas de procesamiento y de programación.

Es un profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Big Data.

Es tarea del Data Engineer preparar todo el ecosistema para que los demás puedan obtener sus datos limpios y preparados para su análisis.

Los Data Engineers son los que diseñan, desarrollan, construyen, prueban y mantienen los sistemas de procesamiento de datos en el proyecto de Big Data.

# data[].attributes.body
Data Engineer: Responsable de la construcción de soluciones relacionadas a la disponibilidad (ingesta, limpieza, perfilado, etc) de datos, de manera coherente, a usuarios finales.

Data governance: Responsable de la construcción del marco político y normativo sobre el cual se desenvolverá la estrategia de datos de una organización.

Data Architect: Responsable de la construcción de la arquitectura de datos a fin a la necesidad de la organización. La construcción abarca desde la definición del modelado de datos como las tecnologías a emplear. Lo anterior debe de conversar con la estrategia de gobierno de datos de la organización.

# data[].attributes.body
Data Architect:

- Diseñar la estructura de los sistemas de gestión de datos.

- Definir los estándares de organización y almacenamiento de datos.

- Crear modelos de datos que reflejen las necesidades de la organización.

Data Engineer:

- Desarrollar, construir y mantener infraestructuras de datos y pipelines.

- Integrar, transformar y limpiar datos de diversas fuentes para su análisis.

- Optimizar el rendimiento y la escalabilidad de los sistemas de datos.

- Trabajar en colaboración con científicos de datos y analistas para proporcionar acceso a datos limpios y estructurados.

Chief Data Officer (CDO):

- Establecer la estrategia de datos de la organización y alinearla con los objetivos empresariales.

- Gestionar el ciclo de vida de los datos, desde la captura hasta el análisis y la monetización.

- Garantizar el cumplimiento de regulaciones y políticas de privacidad de datos.

- Impulsar la innovación a través del uso efectivo de los datos.

Conclusión:

El Data Architect se enfoca en el diseño y la estructura de los sistemas de datos

El Data Engineer se centra en la construcción y mantenimiento de la infraestructura necesaria para procesar y almacenar datos

El Chief Data Officer lidera la estrategia global de datos de la organización, asegurando que se utilicen de manera efectiva para impulsar los objetivos empresariales y cumplir con las regulaciones pertinentes.

# data[].attributes.body
Data Engineer:

Responsable de la creación, gestión y puesta en marcha de canalizaciones de datos en apoyo de casos de uso clave de D&A. También son los principales responsables de liderar la creación de canalizaciones de datos.

BI Analyst:

Responsable de desarrollar informes, cuadros de mando y visualizaciones interactivas, y trabajan con almacenes de datos, integración de datos y modelado de datos para respaldar las decisiones empresariales

# data[].attributes.body
Data Scientist:

Función: Utilizar técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático para extraer conocimientos y generar insights.

Herramientas: Lenguajes de Programación (Python, SQL, R, ver más. Conocimientos sólidos en matemática y estadística)

Data Analyst:

Función: Crear informes y visualizaciones para comunicar insights.

Herramientas: Excel, Tableau, Power BI. Y buenas habilidades de comunicación

Chief Data Officer:

Función: Liderar la estrategia de datos de una organización. Supervisar que el tratamiento de los datos estén alineados con la objetivos de la empresa.

Herramientas: Liderazgo, comocimientos en Tecnologías de la Información, habilidades comunicativas a niver empresarial

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Con el crecimiento de los datos, cada vez más empresas toman sus decisiones basándose en la información que obtienen de esas mismas cantidades de datos. Por esta razón, buscan perfiles profesionales con conocimientos de todo el proceso, desde la introducción de estos datos hasta su análisis y protección. En este post, compartiremos los perfiles Big Data más demandados en el sector tecnológico, pues seguramente te has preguntado quiénes son los profesionales encargados de adquirir y estructurar data.

Data Engineer (ingeniero de datos)

Un data engineer es uno de los perfilesBig Data y tarea es la de distribuir datos de manera accesible a los data scientist. Su perfil está más especializado en gestión de bases de datos y en sistemas de procesamiento y de programación. Es uno de los perfiles Big Data más cotizados en el sector tecnológico.

Podríamos definir un data engineer como aquel profesional enfocado en el diseño, el desarrollo y el mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Big Data.

Data scientist (científicos de datos)

Como otro de los perfiles Big Data, el científico de datos analiza, interpreta y comunica las nuevas tendencias en el área y las traduce a la empresa para que puedan hacer uso de ellas y, de ese modo, adaptar sus productos y servicios y crear nuevas oportunidades de negocio.

Es el encargado de traducir la información para que los analistas puedan tomar decisiones. Para el perfil de científico de datos se precisan conocimientos estadísticos y conocimientos informáticos. Además, se debe conocer al detalle el sector de actividad de la compañía para la que trabaja.

Data Manager (gestor de datos)

Otro gestor de Big Data es el data manager. El objetivo principal de los data manager es supervisar los diferentes sistemas de datos de una empresa. Son los encargados de organizar, almacenar y analizar los datos de la forma más eficiente posible.

Este perfil debe contar con conocimientos relacionados con la informática y de uno a cuatro años de experiencia. Destaca en el mundo de los números, los registros y los datos en bruto. Sin embargo, también tiene que estar familiarizado con todo el sistema de data y tener una mente lógica y analítica con buena capacidad para resolver problemas.

Data Steward (administrador de datos)

El administrador de datos es otro de los perfiles Big Data más buscados. Este especialista es el responsable de velar por la calidad, la seguridad y la disponibilidad de los datos. Su función es la de saber utilizar los datos dentro del proceso de negocio y presentarlos a toda la organización.

Un data steward es la persona encargada de llevar a cabo el uso de datos y las políticas de seguridad según lo determinado a través de iniciativas empresariales, actuando como enlace entre el departamento de IT y el comercial.

Data Analyst (analista de datos)

Es otro de los perfiles Big Data más buscados en el área. Se trata del profesional que se encarga de procesar y realizar los análisis estadísticos de datos entre las distintas fuentes de información relacionadas con la empresa. Una de las metas de este puesto es descubrir cómo se pueden usar los datos para sacar conclusiones y resolver problemas que se presentan en una organización. En pocas palabras, se encarga de adquirir, procesar y sintetizar datos.

Para sus objetivos, el data analyst utiliza modelos informatizados avanzados que le permiten extraer la información que necesita, analiza y evalúa la calidad de los datos, su significado y utilidad, y luego los presenta a través de informes.

Chief Data Officer (CDO)

El CDO es otro gestor de Big Data. Es el responsable de todos los equipos especializados en Big Data de la organización. Su función es la de liderar y gestionar datos y analíticas que se asocian con el negocio, así como asegurarse de que la empresa sea data driven. Es decir, es el encargado de la explotación de los activos de datos para crear valor de negocio.

Su función combina la rendición de cuentas y la responsabilidad en cuanto a privacidad y protección de la información, calidad y gestión de los datos. Es una figura clave, ya que este profesional es el director digital de la empresa.

Citizen Data Scientist

El citizen data scientist también es un gestor de Big Data. Es el profesional que no tiene una formación específica en data scientist, pero que, con su experiencia, puede aportar valor. Es decir, son empleados no técnicos que pueden usar herramientas de ciencia de datos para resolver problemas comerciales. Su experiencia empresarial y su conocimiento de las prioridades de la organización les permiten integrar de forma eficaz la ciencia de datos y el desarrollo de machine learning en los procesos.

¿Por dónde seguir?

Ahora que conoces los perfiles Big Data más demandados y sabes quiénes son los profesionales encargados de adquirir y estructurar data, quizás quieras formarte para convertirte en uno de ellos. Si buscas darle un impulso a tu carrera y aprender, en muy pocos meses, toda la teoría y la práctica que necesitas para destacar en el mercado laboral, nuestro Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning es a opción perfecta para ti. ¡Entra ahora para pedir información y cambia tu vida!

# data[].attributes.attachment_link.title
Los 7 perfiles Big Data más buscados | KeepCoding Bootcamps

# data[].attributes.attachment_link.description
Cada vez más empresas toman decisiones basándose en datos. En este post, compartiremos los perfiles Big Data más demandados en el sector.

# data[].attributes.body
Roles:

Data engineer: encargado de construir y mantener sistemas de gestión de datos con el desarrollo de procesos ETL. Entre las herramientas usadas está Python, SQL, Apache beam, Apache Airflow, GCP, AWS, Azure

Data Analyst: encargado de examinar los conjuntos de datos obtenidos por el data engineer para extraer informacion relevante. Usa herramientas como Excel, Python, R, SQL, Power BI, Tableu

Data Scientist: Encargado de generar modelos predictivos en base a grandes volumenes de datos. Entre sus herramientas esta Python SQL, TensorFlow.

# data[].attributes.body
Data Analyst:

*Dominio de BI/Base Datos

*Maneja temas de Reportería

*Insights del negocio

*Visualización

Data Scientist:

*Análisis Exploratorio de Datos

*Machine Learning

*Desarrollo de modelos

*Despliegue de modelos

Data Engieneer:

*Construye ETLS

*Gestión de Base de Datos

*Manejo de Metadata

*Calidad de Datos

# data[].attributes.body
Ciencia de datos:

Funciones: Recopilar, analizar e interpretar grandes volúmenes de datos para identificar patrones o tendencias.

Las herramientas que mas usan los cientificos de datos son python y sus librerias mas conocidad como pandas, numpy, skit-learn, matplotlib entre otras

Machine Learning Engineer

Funciones: Diseñar, desarrollar e implementar aplicaciones de aprendizaje automático para tareas especificas

Herramientas:

Python, R como lenguajes de programación preponderantes. Tensorflow, pytorch, skit-learn para construir los modelos de ML.

Tecnologias cloud: AWS, GCP, Azure para garantizar el despliegue de las aplicaciones

Apache kafka y apache spark para dar robustes a la infraestructura y procesamiento de datos

Big Data Engineering

Funciones: Se enfoca en el diseño, desarrollo y mantenimiento de sistemas y arquitecturas de Big Data que pueden procesar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable.

Herramientas:

Cloud (AWS, GCP, Azure)

Apache Hadoop

Apache Kafka

Apache Flink

Apache NiFi

Apache Spark

# data[].attributes.body
1. Data Scientist: Modelar los datos para obtener predicciones del futuro.

2. Data Engineer: Infraestructura de los datos.

3. Data Analyst: Análisis avanzado de los datos (negocio, estadística, etc.)

# data[].attributes.body
Data Architect: Un arquitecto de datos es el que construye y diseña plataformas para el procesamiento masivo de datos para transfórmalos en información que apoye la toma de decisiones del negocio.

Data Engineer: Un ingeniero de datos se encarga de construir y mantener las estructuras de datos y las arquitecturas tecnológicas necesarias para el procesamiento, ingestión e implementación a gran escala de aplicaciones que usan datos de manera intensiva.

Data Scientist: Un científico de datos se encarga de analizar e interpretar datos y extraer conocimiento a partir de los mismos para que la empresa haga uso de esa información y la utilice en su beneficio, tanto para la resolución de problemas como para generar nuevas oportunidades de negocio.

# data[].attributes.body
Investigar sobre 3 roles relevantes a la analitica de datos, profundizar en sus funciones y herramientas. Se debatira de forma grupal :)