{"id":55327,"date":"2020-01-18T00:00:00","date_gmt":"2020-01-17T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer"},"modified":"2020-02-18T14:03:26","modified_gmt":"2020-02-18T11:03:26","slug":"samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/samye-vostrebovannye-navyki-v-professii-data-engineer","title":{"rendered":"Las habilidades m\u00e1s demandadas en la profesi\u00f3n de ingeniero de datos","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Seg\u00fan estad\u00edstica del a\u00f1o 2019<\/a><\/noindex>, el ingeniero de datos es actualmente una de las profesiones de m\u00e1s r\u00e1pido crecimiento. El ingeniero de datos desempe\u00f1a un papel cr\u00edtico en las organizaciones, creando y manteniendo pipelines y bases de datos que se utilizan para el procesamiento, transformaci\u00f3n y almacenamiento de datos. \u00bfQu\u00e9 habilidades son m\u00e1s necesarias para los representantes de esta profesi\u00f3n? \u00bfEs diferente la lista de lo que se requiere de los cient\u00edficos de datos? Todo esto lo descubrir\u00e1s en mi art\u00edculo.<\/p>\n

He analizado las ofertas de trabajo para la posici\u00f3n de ingeniero de datos tal como est\u00e1n en enero de 2020, para entender qu\u00e9 habilidades tecnol\u00f3gicas son m\u00e1s buscadas. Luego compar\u00e9 los resultados obtenidos con las estad\u00edsticas de ofertas de trabajo para la posici\u00f3n de cient\u00edfico de datos, revelando algunas diferencias interesantes.<\/p>\n

Sin m\u00e1s pre\u00e1mbulos, aqu\u00ed est\u00e1n las diez tecnolog\u00edas que se mencionan con m\u00e1s frecuencia en los textos de las ofertas de trabajo:<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Menciones de tecnolog\u00edas en ofertas de trabajo para ingeniero de datos en 2020<\/i><\/p>\n

Vamos a analizarlo.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Responsabilidades del ingeniero de datos<\/h4>\n

\nHoy en d\u00eda, el trabajo que realizan los ingenieros de datos es de gran importancia para las organizaciones; estas personas son responsables del almacenamiento de informaci\u00f3n y la convierten en un formato que otros empleados pueden utilizar. Los ingenieros de datos construyen pipelines para facilitar la obtenci\u00f3n de datos, ya sea en flujo o en lotes, de m\u00faltiples fuentes. Luego, los pipelines realizan operaciones de extracci\u00f3n, transformaci\u00f3n y carga (es decir, procesos ETL), haciendo que los datos sean m\u00e1s \u00fatiles para su posterior uso. Despu\u00e9s, los datos se entregan a analistas y cient\u00edficos de datos para un procesamiento m\u00e1s profundo. Finalmente, los datos concluyen su viaje en tableros de informaci\u00f3n, informes y modelos para aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

He buscado informaci\u00f3n que permita concluir cu\u00e1les son las tecnolog\u00edas m\u00e1s demandadas en el trabajo del ingeniero de datos en la actualidad.<\/p>\n

Los m\u00e9todos<\/h4>\n

\nHe recopilado informaci\u00f3n de tres sitios de b\u00fasqueda de empleo \u2014 SimplyHired<\/a><\/noindex>, Indeed<\/a><\/noindex> y Monster<\/a><\/noindex> y he observado qu\u00e9 palabras clave aparecen en combinaci\u00f3n con \u00abingeniero de datos\u00bb en los textos de las ofertas de trabajo dirigidas a residentes de EE.UU. Para esta tarea, utilic\u00e9 dos bibliotecas de Python \u2014 Requests<\/a><\/noindex> y Beautiful Soup<\/a><\/noindex>. He incluido tanto las palabras clave que estaban en la lista anterior para el an\u00e1lisis de ofertas de trabajo para la posici\u00f3n de data scientist, como las que seleccion\u00e9 manualmente al leer anuncios de empleo para data engineers. LinkedIn no fue una de las fuentes, ya que fui bloqueado despu\u00e9s de mi intento anterior de recopilar datos.<\/p>\n

Para cada palabra clave, cont\u00e9 el porcentaje de coincidencias del total de textos en cada uno de los sitios por separado y luego calcul\u00e9 el valor promedio de las tres fuentes.<\/p>\n

Resultados<\/h4>\n

\nA continuaci\u00f3n se presentan treinta t\u00e9rminos t\u00e9cnicos del campo de la ingenier\u00eda de datos con los \u00edndices m\u00e1s altos en los tres sitios de ofertas de trabajo.<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1n los mismos n\u00fameros, pero presentados en forma de tabla:<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Sigamos en orden.<\/p>\n

Resumen de resultados<\/b><\/p>\n

Tanto SQL como Python aparecen en m\u00e1s de dos tercios de las ofertas analizadas. Estas dos tecnolog\u00edas son las que tiene sentido estudiar primero. Python<\/a><\/noindex> \u2013 es un lenguaje de programaci\u00f3n muy popular, utilizado para trabajar con datos, crear sitios web y escribir scripts. SQL<\/a><\/noindex> significa Structured Query Language (lenguaje de consultas estructuradas); implica un est\u00e1ndar que es implementado por un grupo de lenguajes y se utiliza para extraer datos de bases de datos relacionales. Ha existido durante mucho tiempo y ha demostrado ser muy estable.<\/p>\n

Spark se menciona en aproximadamente la mitad de las ofertas de trabajo. Apache Spark<\/a><\/noindex> \u2013 es un \"motor anal\u00edtico unificado para procesar grandes datos con m\u00f3dulos integrados para transmisi\u00f3n de datos, SQL, aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento de gr\u00e1ficos\". Es especialmente popular entre quienes trabajan con bases de datos de gran tama\u00f1o.<\/p>\n

AWS aparece en aproximadamente el 45% de los textos de las ofertas. Es una plataforma de computaci\u00f3n en la nube de Amazon; tiene la mayor cuota de mercado entre todas las plataformas en la nube.
\nLe siguen Java y Hadoop, con poco m\u00e1s del 40% cada uno. Java<\/a><\/noindex> \u2013 un lenguaje ampliamente utilizado, probado en batalla, que en la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2019<\/a><\/noindex> ocup\u00f3 el d\u00e9cimo lugar entre los lenguajes que causan terror a los programadores. En contraste, Python qued\u00f3 en segundo lugar entre los lenguajes m\u00e1s queridos. Java es gestionado por Oracle, y todo lo que necesitas saber sobre \u00e9l se puede entender a partir de esta captura de pantalla de la p\u00e1gina oficial de enero de 2020.<\/p>\n

\"Las
\n
\nComo si hubiera viajado en una m\u00e1quina del tiempo<\/i>
\nApache Hadoop<\/a><\/noindex> utiliza el modelo de programaci\u00f3n MapReduce con cl\u00fasteres de servidores para grandes datos. Actualmente, este modelo est\u00e1 siendo cada vez m\u00e1s abandonado.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, vemos Hive, Scala, Kafka y NoSQL; cada una de estas tecnolog\u00edas se menciona en una cuarta parte de las ofertas de trabajo presentadas. Apache Hive es un programa de almacenamiento de datos que \"facilita la lectura, escritura y gesti\u00f3n de grandes conjuntos de datos ubicados en almacenes distribuidos mediante SQL\". Scala<\/a><\/noindex> \u2013 es un lenguaje de programaci\u00f3n que se utiliza activamente en el trabajo con grandes datos. En particular, Spark fue creado usando Scala. En el ya mencionado ranking de lenguajes temidos, Scala ocupa el und\u00e9cimo lugar. Apache Kafka<\/a><\/noindex> \u2013 es una plataforma distribuida para el procesamiento de mensajes en tiempo real. Es muy popular como medio para la transmisi\u00f3n de datos.<\/p>\n

Bases de datos NoSQL<\/a><\/noindex> se oponen a SQL. Se diferencian en que no son relacionales, no est\u00e1n estructurados y poseen escalabilidad horizontal. NoSQL ha ganado cierta popularidad, sin embargo, la fren\u00e9tica fascinaci\u00f3n por este enfoque, hasta el punto de profec\u00edas de que sustituir\u00e1 a SQL como la principal paradigma de almacenamiento, parece haber quedado atr\u00e1s.<\/p>\n

Comparaci\u00f3n de t\u00e9rminos en ofertas de trabajo de data scientist<\/h4>\n

\nAqu\u00ed hay treinta t\u00e9rminos tecnol\u00f3gicos m\u00e1s comunes entre los empleadores en el \u00e1mbito de la ciencia de datos. Esta lista la obtuve mediante el mismo m\u00e9todo que describ\u00ed anteriormente para la ingenier\u00eda de datos.<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Menciones de tecnolog\u00edas en ofertas de trabajo para la posici\u00f3n de data scientist en 2020<\/i><\/p>\n

Hablando en t\u00e9rminos generales, en comparaci\u00f3n con el conjunto anterior, ha habido un 28% m\u00e1s de ofertas de trabajo (12,013 contra 9,396). Veamos qu\u00e9 tecnolog\u00edas aparecen con menos frecuencia en las ofertas para data scientists en comparaci\u00f3n con las de data engineers.<\/p>\n

M\u00e1s populares en ingenier\u00eda de datos<\/b><\/p>\n

En el gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n se muestran las palabras clave con una diferencia media en los valores superior al 10% o inferior al -10%.<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Las mayores diferencias en la frecuencia de palabras clave entre data engineers y data scientists<\/i><\/p>\n

El mayor incremento se registra en AWS: en ingenier\u00eda de datos aparece un 25% m\u00e1s a menudo que en ciencia de datos (aproximadamente 45% y 20% del total de ofertas respectivamente). \u00a1La diferencia es notable!<\/p>\n

Aqu\u00ed est\u00e1n los mismos datos en una representaci\u00f3n ligeramente diferente: en el gr\u00e1fico, los resultados para la misma palabra clave en las ofertas de trabajo para la posici\u00f3n de data engineer y data scientist est\u00e1n uno al lado del otro.<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Las mayores diferencias en la frecuencia de palabras clave entre data engineers y data scientists<\/i><\/p>\n

El siguiente gran salto lo observ\u00e9 en Spark: los ingenieros de datos a menudo trabajan con grandes vol\u00famenes de datos. Kafka<\/a><\/noindex> tambi\u00e9n aument\u00f3 un 20%, es decir, casi cuatro veces en comparaci\u00f3n con el resultado de las vacantes para data scientist. La transmisi\u00f3n de datos es una de las responsabilidades clave del data engineer. Finalmente, el n\u00famero de menciones fue un 15% mayor en el \u00e1rea de data engineering para Java, NoSQL, Redshift, SQL y Hadoop.<\/p>\n

Menos populares en data engineering<\/b><\/p>\n

Ahora veamos qu\u00e9 tecnolog\u00edas son menos populares en las vacantes para data engineer.
\nLa ca\u00edda m\u00e1s pronunciada en comparaci\u00f3n con el \u00e1rea de data science ocurri\u00f3 en R<\/a><\/noindex>: all\u00ed figuraba en aproximadamente el 56% de las vacantes, aqu\u00ed \u2013 solo en el 17%. Impresionante. R es un lenguaje de programaci\u00f3n popular entre cient\u00edficos y estad\u00edsticos, adem\u00e1s ocupa el octavo lugar en el ranking de lenguajes temidos.<\/p>\n

SAS<\/a><\/noindex> tambi\u00e9n aparece en las vacantes para el puesto de data engineer con bastante menos frecuencia: la diferencia es del 14%. SAS es un lenguaje patentado dise\u00f1ado para trabajar con estad\u00edsticas y datos. Un dato interesante: seg\u00fan los resultados de mi investigaci\u00f3n de vacantes para data scientists<\/a><\/noindex>, \u00faltimamente ha perdido mucho terreno - m\u00e1s que cualquier otra tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Demandados tanto en data engineering como en data science<\/b><\/p>\n

Cabe destacar que ocho de las diez primeras posiciones en ambos conjuntos coinciden. SQL, Python, Spark, AWS, Java, Hadoop, Hive y Scala est\u00e1n en el top diez tanto para la industria de data engineering como para data science. En el gr\u00e1fico a continuaci\u00f3n, puedes ver las quince tecnolog\u00edas m\u00e1s populares entre los empleadores de data engineers, y al lado, su \u00edndice en las vacantes para data scientists.<\/p>\n

\"Las<\/p>\n

Recomendaciones<\/h4>\n

\nSi deseas trabajar en data engineering, te recomendar\u00eda dominar las siguientes tecnolog\u00edas, las enumero en orden de prioridad aproximada.<\/p>\n

Aprende SQL. Te sugiero PostgreSQL, porque es de c\u00f3digo abierto, tiene una gran popularidad en la comunidad y est\u00e1 en fase de crecimiento. Puedes aprender a usar el lenguaje en el libro My Memorable SQL, cuya versi\u00f3n piloto est\u00e1 disponible aqu\u00ed<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Domina Python, aunque no a un nivel extremadamente avanzado. El libro My Memorable Python est\u00e1 dise\u00f1ado para principiantes. Lo puedes comprar en Amazon<\/a><\/noindex>, ya sea una copia electr\u00f3nica o f\u00edsica, como prefieras, o descargar en formato pdf o epub en este sitio<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Una vez que te familiarices con Python, pasa a pandas, la biblioteca de Python utilizada para la limpieza y el procesamiento de datos. Si tu objetivo es trabajar en una empresa que requiera habilidades en Python (y la mayor\u00eda lo hace), puedes estar seguro de que el conocimiento de pandas se asumir\u00e1 por defecto. Estoy finalizando una gu\u00eda introductoria para trabajar con pandas; puedes suscribirte<\/a><\/noindex>, para no perderte el lanzamiento.<\/p>\n

Domina AWS. Si quieres convertirte en ingeniero de datos, necesitas tener una plataforma en la nube en tu arsenal, y AWS es la m\u00e1s popular. Los cursos de Linux Academy<\/a><\/noindex>, me ayudaron mucho cuando estudiaba ingenier\u00eda de datos en Google Cloud<\/a><\/noindex>, creo que tambi\u00e9n tienen buenos materiales para AWS.<\/p>\n

Si ya has dominado toda esta lista y quieres seguir creciendo a los ojos de los empleadores como ingeniero de datos, te sugiero que a\u00f1adas Apache Spark para trabajar con grandes datos. Aunque mi investigaci\u00f3n sobre ofertas de trabajo en ciencia de datos mostr\u00f3 una disminuci\u00f3n de inter\u00e9s, entre los ingenieros de datos sigue apareciendo en casi cada segunda oferta.<\/p>\n

Por \u00faltimo<\/h4>\n

\n, espero que este resumen de las tecnolog\u00edas m\u00e1s demandadas para ingenieros de datos te haya parecido \u00fatil. Si tienes inter\u00e9s en c\u00f3mo est\u00e1n las ofertas para analistas, lee otro de mis art\u00edculos<\/a><\/noindex>. \u00a1\u00c9xito en tu ingenier\u00eda!
\n
Fuente: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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