Camino de skills
Cómo ser Ingeniero de datos
Cómo ser Ingeniero de datos: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Requisitos de formación y experiencia
- Formación
- La mayoría de estas ocupaciones requieren una licenciatura de cuatro años, pero algunas no.
- Experiencia
- Se necesita una cantidad considerable de habilidad, conocimiento o experiencia relacionada con el trabajo para estas ocupaciones.
- Formación en el puesto
- Los empleados en estas ocupaciones generalmente necesitan varios años de experiencia laboral, capacitación en el trabajo y/o capacitación vocacional.
Fundamentos
Skills que se dan por hecho — la base sobre la que construir
- MatemáticasBase
- EstadísticaBase
Recopilación e interpretación de datos numéricos. Los empleadores la necesitan para extraer conclusiones de los datos. Se aprende mediante el estudio y el análisis práctico de conjuntos de datos.
- Álgebra linealBase
Matemáticas de vectores y matrices. Los empleadores la necesitan para transformaciones de datos y algoritmos. Se aprende a través de cursos y ejercicios.
- Bases de datosBase
Sistemas para almacenar, consultar y gestionar datos. Necesario para la recuperación fiable de datos. Aprende a través de SQL y ejercicios de diseño de bases de datos.
Skills principales
Las skills que definen el rol hoy
- Pipelines de datosAlta demanda
Procesos automatizados que mueven datos entre fuentes y destinos. Los empleadores necesitan un flujo de datos fiable para la analítica. Se aprende construyendo pipelines simples con herramientas de flujo de trabajo.
- PythonAlta demanda
Un lenguaje de programación versátil. Los profesionales de datos lo utilizan para análisis, automatización y creación de aplicaciones basadas en datos.
- Modelado de datosAlta demanda
Diseño de estructuras de bases de datos para almacenar datos de forma lógica. Los empleadores necesitan almacenamiento y recuperación eficientes. Se aprende mediante la práctica del diseño y el estudio de esquemas.
- SQLAlta demanda
Un lenguaje para gestionar y consultar bases de datos. Los analistas e ingenieros lo utilizan para extraer y analizar datos de diversas fuentes.
- Calidad de datosAlta demanda
Garantizar que los datos sean precisos y consistentes. Los empleadores necesitan datos confiables para tomar decisiones. Se aprende perfilando datos y utilizando técnicas de validación.
Herramientas demandadas
Herramientas concretas de las ofertas reales
- HadoopEn demanda
Un marco de trabajo para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en clústeres. Los empleadores lo necesitan para manejar big data. Se aprende configurando clústeres y utilizando sus herramientas.
- Microsoft AzureEn demanda
Servicios de computación en la nube de Microsoft para construir y ejecutar aplicaciones. Esencial para infraestructura basada en la nube. Aprende a través de la documentación de Azure y entornos de práctica gratuitos.
- SparkEn demanda
Un motor de analítica para el procesamiento de datos a gran escala. Los empleadores necesitan procesamiento rápido en todos los sistemas. Se aprende a través de su documentación y proyectos prácticos.
- AWSEn demanda
Plataforma en la nube de Amazon para computación, almacenamiento y servicios. Las empresas la utilizan para infraestructura escalable. Aprende experimentando con el nivel gratuito de AWS y siguiendo la documentación oficial.
- MySQLEn demanda
Base de datos relacional de código abierto. Se necesita para almacenar y consultar datos. Se aprende mediante tutoriales de SQL y práctica de bases de datos.
- Lago de datosEn demanda
Un repositorio central para almacenar datos brutos en diversos formatos. Necesario para análisis flexible y ciencia de datos. Aprende sobre sistemas de almacenamiento e ingeniería de datos en la nube.
- ETLEn demanda
Procesos para extraer, transformar y cargar datos. Fundamental para los pipelines de datos. Se aprende mediante SQL y herramientas de integración.