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Un blog sobre tecnología

Conseguir un Trabajo en Ingeniería de Datos

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Una Guía Esencial

Para abrirse camino en el competitivo campo de la ingeniería de datos, es esencial dominar una variedad de habilidades técnicas y estrategias de desarrollo profesional en este campo de la tecnología.

Hagamos un indice:

SQL y Python: Pilares de la Ingeniería de Datos Exploraremos la importancia de SQL y Python, dos lenguajes de programación fundamentales en la ingeniería de datos. Discutiremos cómo estos lenguajes se utilizan para manipular, analizar y extraer valor de los datos.

Computación Distribuida: Descubriendo Snowflake, Spark y BigQuery y la computación distribuida, una tecnología esencial para manejar grandes volúmenes de datos.

Orquestación de Flujos de Trabajo: El Poder de herramientas de orquestación como Airflow, Mage y Databricks para automatizar y simplificar los flujos de trabajo de datos. Estas herramientas son fundamentales para gestionar tareas complejas y garantizar que los procesos de datos se ejecuten de manera eficiente y confiable.

Modelado de Datos y Calidad de Datos: Destacaremos la importancia del modelado de datos y la calidad de los datos en la ingeniería de datos y cómo un buen modelado de datos puede facilitar el análisis garantizando la calidad para obtener insights más precisos y confiables.

Portafolio como Demostración de Habilidades Explicaremos cómo un proyecto puede demostrar tus habilidades y competencias en la ingeniería de datos.

Marca Personal tanto en LinkedIn como en Entrevistas, abordaremos cómo puedes construir y promover tu marca personal en LinkedIn y cómo puedes prepararte para las entrevistas de trabajo en ingeniería de datos. Proporcionaremos consejos y estrategias para ayudarte a destacar y hacer una impresión positiva en los reclutadores y empleadores.»

Aprender SQL

Dominar SQL es indispensable.

Recursos recomendados:

Concentrarse en:

  • Joins INNER JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN
  • Agregaciones (GROUP BY, COUNT, COUNT(DISTINCT))

Aprender Python (o Scala)

Python es ampliamente recomendado por su facilidad de aprendizaje y versatilidad. Conceptos claves incluyen tipos de datos, estructuras de datos, y algoritmos básicos. Recursos útiles:

Python es útil para crear DAGs de Airflow y interactuar con APIs REST, mientras que Scala es preferido para UDFs de Spark. ¿y que diablos es todo esto? Bueno pues tienes mucho que leer, o mirar en Youtube…

Computación Distribuida

Familiarizarse con Spark, BigQuery, o Snowflake.

Los conceptos clave para procesar grandes cantidades de datos de manera distribuida.

Conocimientos de optimización como shuffle, particionado, y técnicas de diseño de tablas son esenciales.

Modelado de Datos y Calidad de Datos

Mantener la calidad de los datos es de vital importancia en cualquier proyecto de ingeniería de datos. Para garantizar esta calidad, existen herramientas como Great Expectations, que pueden automatizar las comprobaciones de calidad y asegurar la integridad de los datos.

Además, es esencial tener un sólido entendimiento de los diferentes enfoques de modelado de datos. Esto incluye el modelado de datos relacional, que se centra en cómo los datos se relacionan entre sí; el modelado de datos dimensional, que se utiliza comúnmente en los sistemas de inteligencia empresarial para facilitar el análisis de datos; y el diseño de grandes tablas, que implica la creación de tablas de gran tamaño para manejar grandes volúmenes de datos.

Por ejemplo, en el modelado de datos relacional, podríamos tener una tabla de ‘Clientes’ y una tabla de ‘Pedidos’. Cada pedido estaría vinculado a un cliente a través de una ‘clave foránea’. En el modelado de datos dimensional, estos datos se organizarían de manera diferente, con una tabla de ‘hechos’ de Pedidos y una tabla de ‘dimensiones’ de Clientes para facilitar el análisis de los datos.

Construir un Portafolio

Nada habla mejor que lo tangible… Suena extraño en el mundo digital, pero creo que me entiendes…

Aquí tienes algunos ejemplos de proyectos que podrías incluir en tu portafolio para demostrar tus habilidades prácticas en ingeniería de datos:

  1. Análisis de datos de redes sociales: Podrías construir un proyecto que recoja y analice datos de redes sociales como Twitter o Facebook. Por ejemplo, podrías utilizar la API de Twitter para recoger tweets sobre un tema específico, almacenarlos en una base de datos como PostgreSQL, y luego usar herramientas de procesamiento de datos como Pandas y Matplotlib en Python para analizar los datos y visualizar los resultados.
  2. Sistema de recomendación de películas: Este proyecto implicaría la creación de un sistema de recomendación de películas utilizando un conjunto de datos como el de MovieLens. Podrías utilizar técnicas de filtrado colaborativo y algoritmos de aprendizaje automático para generar recomendaciones personalizadas para los usuarios.
  3. Análisis de logs de servidores web: Podrías construir un pipeline de datos que recoja, procese y analice logs de servidores web. Este proyecto te permitiría demostrar tus habilidades con herramientas de big data como Apache Kafka para la recogida de datos, Apache Spark para el procesamiento de datos, y Elasticsearch y Kibana para el análisis y la visualización de datos.
  4. Predicción del precio de las viviendas: Este proyecto implicaría la construcción de un modelo de aprendizaje automático para predecir el precio de las viviendas basándose en diversas características. Imaginate el contexto si vives en una de las grandes capitales Europeas donde los precios de la vivienda son descabellados, como Barcelona.
  5. Análisis de datos de comercio electrónico: Podrías construir un proyecto que recoja y analice datos de comercio electrónico. Por ejemplo, podrías utilizar la API de un sitio de comercio electrónico para recoger datos sobre productos y ventas, almacenarlos en una base de datos como MySQL, y luego usar herramientas de procesamiento de datos como SQL y Python para analizar los datos y generar informes.
  6. Recursos: Cómo crear un portafolio de analista de datos: Consejos para el éxito: Este artículo proporciona una guía paso a paso para crear un portafolio de analista de datos, incluso si no tienes experiencia laboral y Una guía paso a paso para crear un portafolio de proyectos de Data Science: Este artículo muestra cómo desarrollar ideas interesantes para proyectos de ciencia de datos y las implementa paso a paso.

Es también muy importante que te asegures de Incluir documentación detallada y sobre todo de que el proyecto esté alineado con intereses personales ya que esto te ayudara a tener compromiso y creatividad, aun cuando estes implicado en otras tareas de la vida cotidiana que consuman mucho tiempo.

Construcción de la Marca Personal:

  • Perfil Profesional: Crea un perfil profesional sólido en LinkedIn que destaque tus habilidades, experiencia y logros en ingeniería de datos. Asegúrate de que tu perfil esté completo y actualizado.
  • Red de Contactos: Conéctate con profesionales del sector, reclutadores y empresas de interés. Participa en grupos de LinkedIn relacionados con la ingeniería de datos para aumentar tu visibilidad y establecer relaciones profesionales.
  • Contenido Relevante: Comparte y crea contenido relevante para tu campo. Esto puede incluir artículos de blog, publicaciones de LinkedIn, proyectos de GitHub, o incluso videos tutoriales. Esto no sólo aumentará tu visibilidad, sino que también demostrará tu conocimiento y pasión por la ingeniería de datos.
  • Participación Activa: Participa activamente en discusiones, comenta las publicaciones de otros y responde a los comentarios en tus propias publicaciones. Esto te ayudará a establecer relaciones y a mantener tu marca personal activa.
  • Desarrollar tu marca personal: consejos y estrategias efectivas: Este artículo ofrece consejos y estrategias para desarrollar tu marca personal, incluyendo cómo ajustarla a medida que cambia tu carrera y el ecosistema digital.
  • Marca Personal: ¿Qué es, cómo construirla y potenciarla?: Este artículo proporciona una visión detallada de las marcas personales, incluyendo cómo crearlas y potenciarlas.

Preparación para Entrevistas:

  • Investigación de la Empresa: Antes de la entrevista, investiga sobre la empresa, su cultura, sus productos y servicios, y su posición en el mercado. Esto te ayudará a entender mejor la empresa y a prepararte para las preguntas de la entrevista.
  • Investigación de las Personas que te Entrevistarán: Si es posible, investiga sobre las personas que te entrevistarán. Conocer sus roles, antecedentes y áreas de interés puede ayudarte a establecer una conexión durante la entrevista.
  • Preparación de Respuestas: Prepara respuestas para las preguntas comunes de la entrevista. También debes preparar ejemplos específicos de tu experiencia para demostrar tus habilidades y logros.
  • Preguntas para el Entrevistador: Prepara algunas preguntas para hacer al entrevistador. Esto demuestra tu interés en la empresa y el puesto, y te da la oportunidad de evaluar si la empresa es el lugar adecuado para ti.
  • Práctica: Practica tus respuestas y tu lenguaje corporal. Considera hacer una simulación de entrevista con un amigo o mentor, o grabarte a ti mismo para poder revisar y mejorar tus respuestas y tu presentación.
  • 35 trucos para triunfar en una entrevista de trabajo: Este artículo ofrece 35 consejos para tener éxito en las entrevistas de trabajo.  
  • 7 habilidades para entrevistas que harán que te contraten en 2024: Este artículo destaca las habilidades de entrevista que serán más valoradas en 2024.

Recursos y Herramientas Adicionales

Al desarrollar estas habilidades y seguir estas estrategias, aumentarás significativamente tus oportunidades de asegurar un empleo en ingeniería de datos.

Empieza a construir tu camino hacia el éxito hoy.