Hay que construir un perfil de trabajo. Sistemas es amplio y terminar una carrera muchas veces no es suficiente para definir ese perfil. Por eso, en base a la experiencia y recomendaciones, podemos construir mejor nuestro perfil laboral.

Data Engineer, o ingeniero de datos, es uno de los tantos perfiles relacionados a datos que hay en sistemas, y uno de los que más en auge está, por el tema de la inteligencia artificial.

¿Qué hace el Data Engineer?

El trabajo principal del Data Engineer es preparar datos de varios orígenes para su consumo en otras herramientas, principalmente de visualización y analítica.

Para ello, el ingeniero de datos conoce de modelado de datos para optimizar el consumo de la información, lenguajes como SQL o Python para manipular datos, conocimientos de integración y deployment para desarrollar flujos de información.

Además un buen Data Engineer tener un conocimiento básico sobre herramientas de visualización como Power BI y algo de Machine Learning, para entender la carga de trabajo.

¿Con qué herramientas trabaja el Data Engineer?

Esta lista no es extensiva pero si es un buen puntapié:

• SQL Server
• MySQL
• MongoDB
• Airflow
• BigQuery
• SQL Server Analysis Services
• Snowflake
• Python
• Azure DevOps
• Jira

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¿Para quién trabaja el Data Engineer?

El Data Engineer trabaja para corporaciones que tienen volúmenes de datos elevados y descentralizados, que necesitan consistir soluciones de analítica en un sólo lugar y con ello, obtener información determinante para sus decisiones estratégicas.

Podrían performar muy bien en el sistema bancario, en finanzas, investigación, desarrollo e industrias masivas.