{"id":168272,"date":"2024-02-22T06:29:00","date_gmt":"2024-02-22T05:29:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=168272"},"modified":"2026-02-09T15:36:25","modified_gmt":"2026-02-09T14:36:25","slug":"data-engineer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/data-engineer","title":{"rendered":"Data Engineer: todo lo que hay que saber sobre esta profesi\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><strong><b>Aunque los datos se consideran uno de los recursos m\u00e1s valiosos de cualquier empresa, su enorme volumen y diversidad de formatos suelen dificultar mucho su explotaci\u00f3n. Precisamente por eso surgen los Data Engineers.<\/b><\/strong><\/p>\nActuando como un <b>verdadero arquitecto de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/saber-todo-sobre-big-data\">Big Data<\/a><\/b>, el Data Engineer gestiona toda la infraestructura de datos de una organizaci\u00f3n. Descubre su funci\u00f3n, tareas, competencias, herramientas y salario. Sin olvidar la formaci\u00f3n necesaria para convertirse en Data Engineer.\n<h3>\u00bfQu\u00e9 es un Data Engineer?<\/h3>\nEl Data Engineer (o Ingeniero de Datos) es <b>responsable de toda la infraestructura de datos de una empresa<\/b>. En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, prepara los datos para que sean aptos para el an\u00e1lisis y la toma de decisiones. El Data Engineer interviene al <b>principio del proceso de datos<\/b> recopilando datos en bruto de multitud de fuentes. A continuaci\u00f3n, los integra en un <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-warehouse-que-es-y-como-utilizarlo\">Data Warehouse<\/a> (almac\u00e9n de datos) o data lake (lago de datos). Despu\u00e9s de dise\u00f1ar la base de datos de la organizaci\u00f3n, debe gestionarla eficazmente para <b>facilitar la explotaci\u00f3n de los datos<\/b>. Para ello, automatiza todas las tareas relacionadas con el tratamiento de los datos, desde la extracci\u00f3n hasta el almacenamiento, la limpieza y la transformaci\u00f3n.\n\nSolo entonces los datos est\u00e1n listos para ser analizados por otros expertos (Data Analyst y Data Scientist).\n\nEn \u00faltima instancia, el papel del Data Engineer es el de <b>facilitador<\/b>.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">\nDescubrir el universo del Data Engineer\n<\/a>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 hace un Data Engineer?<\/h3>\nDado que el objetivo \u00faltimo del Data Engineer es proporcionar a los Data Analysts y Data Scientists informaci\u00f3n lista para su uso, lleva a cabo una gran cantidad de trabajo de preparaci\u00f3n de datos. Como tal, tiene que llevar a cabo una serie de tareas:\n<ul>\n \t<li><b>Recopilar y almacenar los datos<\/b>: como las fuentes de datos son muy variadas (redes sociales, comentarios sobre el terreno, sitio web, aplicaci\u00f3n, IoT, etc.), tiene que encontrar soluciones para recopilarlos f\u00e1cilmente, en particular a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/api-que-es-y-para-que-sirve\">APIs<\/a>. Una vez recogidos los datos, tiene que integrarlos en un almac\u00e9n centralizado accesible a todos.<\/li>\n \t<li><b>Comprender las necesidades de los usuarios<\/b>: para dise\u00f1ar una infraestructura de datos que responda a las expectativas de la organizaci\u00f3n, el Data Engineer debe, en primer lugar, identificar sus necesidades. Por ejemplo, respondiendo a las siguientes preguntas: \u00bfQu\u00e9 datos son pertinentes? \u00bfCu\u00e1l es el mejor formato? \u00bfCu\u00e1l es el mejor lugar para almacenarlos? etc.<\/li>\n \t<li><b>Garantizar el acceso a los datos<\/b>: con datos listos para usar. Para ello, el Data Engineer debe garantizar la calidad de los datos. Esto significa limpiar los datos duplicados, obsoletos, falsos o err\u00f3neos. Tambi\u00e9n debe normalizar el formato de los datos para que puedan ser le\u00eddos f\u00e1cilmente por las distintas herramientas de la organizaci\u00f3n.<\/li>\n \t<li><b>Implantar procesos, herramientas y algoritmos<\/b>: como el trabajo de preparaci\u00f3n requiere mucho tiempo, debe desarrollar soluciones automatizadas para recopilar, almacenar, preparar, modelizar y actualizar los datos en tiempo real.<\/li>\n \t<li><b>Garantizar el cumplimiento de la normativa<\/b>: ya sea el <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/rgpd\">RGPD<\/a> o la Ley francesa de Protecci\u00f3n de Datos. Por tanto, debe garantizar la anonimizaci\u00f3n de los datos de identificaci\u00f3n personal, gestionar el ciclo de vida de los datos, etc.<\/li>\n<\/ul>\nDependiendo de la empresa, el Data Engineer realizar\u00e1 algunas o todas las tareas anteriores.\n\n<iframe title=\"Discover our Data Engineer training - DataScientest\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/BR-mPByojC0?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">\nM\u00e1s informaci\u00f3n sobre el oficio de Data Engineer\n<\/a>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 competencias tiene un Data Engineer?<\/h3>\nComo responsable de la infraestructura de datos, el Data Engineer debe, en primer lugar, ser capaz de ponerla en marcha. Para ello, necesita <b>una serie de competencias t\u00e9cnicas<\/b>:\n<ul>\n \t<li>Dominio de lenguajes de programaci\u00f3n: tanto generales como m\u00e1s especializados en funci\u00f3n del entorno en el que trabaje.<\/li>\n \t<li>Dominio de diferentes entornos web: como Hadoop, Hive o Spark.<\/li>\n \t<li>Conocimiento de los principales principios matem\u00e1ticos: para la manipulaci\u00f3n y transformaci\u00f3n de datos.&nbsp;<\/li>\n \t<li>Modelado de datos: para el dise\u00f1o de tablas.<\/li>\n \t<li>Inteligencia artificial: como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a> y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>. No se requieren conocimientos avanzados. Sin embargo, como su trabajo es facilitar el trabajo de los Data Scientists, deben comprender los <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">conceptos clave de la Data Science.<\/a><\/li>\n<\/ul>\nAdem\u00e1s de estas aptitudes, debe poseer <b>una serie de cualidades personales <\/b>esenciales, como capacidad de adaptaci\u00f3n a las nuevas tecnolog\u00edas y facilidad de comunicaci\u00f3n.\n<h3>\u00bfQu\u00e9 herramientas necesita un Data Engineer?<\/h3>\nComo ingenieros, los Data Engineers necesitan d<b>ominar una serie de herramientas muy t\u00e9cnicas<\/b>. A continuaci\u00f3n se incluyen las principales:\n<ul>\n \t<li>Lenguajes de programaci\u00f3n, como <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\">Python<\/a>, Java, Scala, C+++, etc.<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/sql-todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-el-lenguaje-de-programacion-de-bases-de-datos\">Lenguajes de datos SQL<\/a> o <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/sql-vs-nosql-diferencias-usos-ventajas-y-inconvenientes\">noSQL<\/a><\/li>\n \t<li>Sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos<\/li>\n \t<li>Herramientas ETL (<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/etl-o-extract-transform-load-definicion-y-uso\">Extract, Transform, Load<\/a>)<\/li>\n \t<li>Herramientas <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/devops-que-es-definicion-ventajas-cursos\">DevOps<\/a> (gesti\u00f3n de versiones, virtualizaci\u00f3n, API, monitorizaci\u00f3n, automatizaci\u00f3n, etc.)<\/li>\n \t<li>Tecnolog\u00edas de almacenamiento, como Cassandra y Neo4J<\/li>\n \t<li>Soluciones anal\u00edticas, como Hbase y Hive.<\/li>\n \t<li>Herramientas de Cloud Computing, como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">Dominar las herramientas de un Data Engineer<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son las diferencias entre los Data Scientists y los Data Engineers?<\/h3>\nLos Data Engineers intervienen al principio del proceso de datos, mientras que los Data Scientists lo hacen al final. Gracias a su profundo conocimiento del <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\">Machine Learning<\/a> y el <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>, los Data Scientists pueden realizar an\u00e1lisis predictivos avanzados y responder a problemas organizativos espec\u00edficos.\n\nPero para llevar a cabo an\u00e1lisis eficaces, los Data Scientists necesitan grandes cantidades de datos cualitativos. Precisamente por este motivo, el papel de los Data Engineers es indispensable.\n<h3>\u00bf Cu\u00e1les son las diferencias entre los Data Analysts y los Data Engineers?<\/h3>\nEl Data Analyst analiza los datos para ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos tomando decisiones m\u00e1s informadas. Explotan todos los datos puestos a disposici\u00f3n por el Data Engineer en la canalizaci\u00f3n de datos. Gracias a un acceso simplificado a la informaci\u00f3n pertinente, pueden elaborar cuadros de mando, informes y <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/dataviz-definicion-objetivos-y-usos\">visualizaciones de datos<\/a> que permiten tomar mejores decisiones.\n\n<iframe title=\"The different roles in Data Science - Data Scientest\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ugALxRuTh00?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto gana un Data Engineer?<\/h3>\nEn Europa en 2023, los Data Engineers ganar\u00e1n una media de <a href=\"https:\/\/fr.talent.com\/salary?job=data+engineer\">4167 euros al mes<\/a>, lo que supone <b>un salario anual de 50 000 euros<\/b>. Dicho esto, se trata de un salario medio. Para una primera experiencia como Data Engineer, el salario medio es de 3461 euros. Y tras varios a\u00f1os de experiencia, los ingenieros de datos pueden esperar un salario de unos 5833 euros.\n\nPor supuesto, estos niveles salariales dependen de varios factores. En primer lugar, la experiencia profesional, pero tambi\u00e9n la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica y el sector de actividad.\n<h3>\u00bfC\u00f3mo me convierto en Data Engineer? \u00bfQu\u00e9 formaci\u00f3n es necesaria?<\/h3>\nAunque el trabajo de Data Engineer es muy popular entre las empresas, tambi\u00e9n es una profesi\u00f3n muy t\u00e9cnica. Por tanto, la formaci\u00f3n es<b> esencial<\/b>. Puede tratarse de estudios superiores en una escuela de ingenier\u00eda o inform\u00e1tica. Pero para aumentar tus posibilidades de entrar en el mercado laboral en las mejores condiciones posibles, te aconsejamos que te especialices en ingenier\u00eda de datos. Liora lo hace posible. Gracias a nuestro <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">curso de Data Engineer<\/a>, al finalizarlo ya estar\u00e1s operativo para el mundo laboral.\n\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-engineer\">\nDescubre nuestro curso de Data Engineer\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aunque los datos se consideran uno de los recursos m\u00e1s valiosos de cualquier empresa, su enorme volumen y diversidad de formatos suelen dificultar mucho su explotaci\u00f3n. Precisamente por eso surgen los Data Engineers. Actuando como un verdadero arquitecto de Big Data, el Data Engineer gestiona toda la infraestructura de datos de una organizaci\u00f3n. Descubre su [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":74,"featured_media":168274,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2440],"class_list":["post-168272","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ia"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168272","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/74"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=168272"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168272\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":183480,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/168272\/revisions\/183480"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/168274"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=168272"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=168272"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}