Camino de skills
Cómo ser Arquitecto de bases de datos
Cómo ser Arquitecto de bases 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
- Database design principlesBase
Directrices para crear bases de datos confiables. Los empleadores necesitan modelos de datos escalables y eficientes. Se aprende mediante cursos de diseño y estudios de caso.
- SQLBase
Un lenguaje para gestionar y consultar bases de datos. Los analistas e ingenieros lo utilizan para extraer y analizar datos de diversas fuentes.
- Data modelingBase
- Database management systemsBase
Software como MySQL u Oracle utilizado para administrar datos. Los empleadores necesitan mantener la infraestructura de datos. Se aprende mediante la documentación del proveedor y la práctica.
- Data warehousing conceptsBase
Métodos para centralizar datos para informes. Los empleadores necesitan vistas consolidadas para el análisis. Se aprende mediante el estudio de arquitecturas de almacenes 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.