Habilidades requeridas para un Ingeniero de Datos y cómo evaluarlas

Los ingenieros de datos son los arquitectos de las tuberías e infraestructura de datos. Diseñan, construyen y mantienen los sistemas que permiten a las organizaciones recopilar, almacenar y analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Las habilidades de ingeniería de datos incluyen dominio de lenguajes de programación como Python y SQL, conocimiento de soluciones de almacenamiento de datos y experiencia en tecnologías de big data como Hadoop y Spark. Además, habilidades como la resolución de problemas y la atención al detalle son cruciales para el éxito en este rol.

Los candidatos pueden escribir estas habilidades en sus currículums, pero no se pueden verificar sin pruebas de habilidades de Ingeniero de Datos en el trabajo.

En esta publicación, exploraremos 8 habilidades esenciales de Ingeniero de Datos, 10 habilidades secundarias y cómo evaluarlas para que pueda tomar decisiones de contratación informadas.

8 habilidades y rasgos fundamentales de Ingeniero de Datos

10 habilidades y rasgos secundarios de Ingeniero de Datos

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de Ingeniero de Datos

Resumen: Las 8 habilidades clave de Ingeniero de Datos y cómo evaluarlas

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Preguntas frecuentes sobre las habilidades de Ingeniero de Datos

8 habilidades y rasgos fundamentales de Ingeniero de Datos

Las mejores habilidades para los Ingenieros de Datos incluyen Experiencia en SQL, Modelado de Datos, Desarrollo ETL, Lenguajes de Scripting, Tecnologías de Big Data, Plataformas en la Nube, Seguridad de Datos y Visualización de Datos.

Profundicemos en los detalles examinando las 8 habilidades esenciales de un ingeniero de datos.

Experiencia en SQL

SQL sigue siendo la piedra angular para la gestión y manipulación de bases de datos relacionales. Los ingenieros de datos utilizan con frecuencia SQL para consultar y transformar datos, garantizando que los datos sean accesibles y utilizables para fines de análisis y generación de informes. El dominio de SQL permite a los ingenieros de datos manejar eficientemente las tareas de recuperación y manipulación de datos.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una descripción de puesto de desarrollador SQL.

Modelado de datos

Comprender el modelado de datos es crucial para los ingenieros de datos, ya que implica estructurar los datos de manera que se garantice su calidad, eficiencia y escalabilidad. Esta habilidad ayuda a diseñar esquemas de datos y a definir cómo se almacenan los datos, lo cual es fundamental para la construcción de canalizaciones de datos fiables.

Desarrollo ETL

Los procesos ETL (Extract, Transform, Load - Extraer, Transformar, Cargar) son el núcleo de la ingeniería de datos. Esta habilidad implica extraer datos de diversas fuentes, transformarlos para que se ajusten a las necesidades operativas y cargarlos en la base de datos o el data warehouse de destino final. Los ingenieros de datos deben ser expertos en la creación y optimización de procesos ETL para apoyar las tareas de transformación e integración de datos.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de entrevista.

Lenguajes de Scripting

La competencia en lenguajes de scripting como Python o Bash es esencial para automatizar tareas repetitivas de procesamiento de datos. Los ingenieros de datos utilizan estas habilidades para escribir scripts que ayudan en la manipulación de datos, la construcción de pipelines y la automatización de flujos de trabajo de datos.

Tecnologías de Big Data

La familiaridad con tecnologías de big data como Hadoop, Spark y Kafka es necesaria para manejar el procesamiento de datos a gran escala. Los ingenieros de datos utilizan estas herramientas para procesar, almacenar y analizar eficientemente grandes cantidades de datos en tiempo real.

Para obtener más información, consulta nuestra guía para redactar una Descripción de puesto de Ingeniero de Big Data.

Plataformas en la Nube

El conocimiento de los servicios en la nube (AWS, Azure, Google Cloud) es importante ya que muchas tareas de almacenamiento y procesamiento de datos ahora se basan en la nube. Los ingenieros de datos utilizan estas plataformas para implementar pipelines e infraestructura de datos escalables y flexibles.

Seguridad de Datos

Garantizar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas de datos es una responsabilidad clave de los ingenieros de datos. Deben estar familiarizados con el cifrado de datos, la transferencia segura de datos y las regulaciones de cumplimiento para proteger la información confidencial y mantener la confianza.

Consulta nuestra guía para obtener una lista completa de preguntas de entrevista.

Visualización de Datos

Si bien no siempre está en primera línea, la capacidad de visualizar datos de manera efectiva ayuda a los ingenieros de datos a comunicar los hallazgos y validar los resultados de las transformaciones de datos. Las herramientas como Tableau o PowerBI se utilizan a menudo para crear representaciones visuales impactantes de los datos.

10 habilidades y rasgos secundarios de un ingeniero de datos

Las mejores habilidades para los ingenieros de datos incluyen Control de versiones, Aprendizaje automático, Ajuste de bases de datos, Integración de API, Contenedorización, Procesamiento en tiempo real, Gobernanza de datos, Bases de datos NoSQL, Gestión de la calidad de los datos y Gestión de proyectos.

Profundicemos en los detalles examinando las 10 habilidades secundarias de un ingeniero de datos.

Control de versiones

El uso de sistemas de control de versiones como Git ayuda a los ingenieros de datos a gestionar los cambios en su base de código, a colaborar con otros y a mantener un historial de la evolución del proyecto.

Aprendizaje automático

Un conocimiento práctico de los principios del aprendizaje automático puede ser beneficioso para los ingenieros de datos para apoyar proyectos de análisis avanzados e implementar modelos predictivos directamente dentro de las tuberías de datos.

Ajuste de bases de datos

Las habilidades en el ajuste del rendimiento de las bases de datos son importantes para optimizar la velocidad y la eficiencia de los sistemas de bases de datos, lo que impacta directamente en el rendimiento de las aplicaciones de datos.

Integración de API

Los ingenieros de datos a menudo necesitan integrarse con varias API para extraer datos de diferentes servicios. Comprender las técnicas de integración de API es útil para expandir la recopilación de datos y las capacidades de automatización.

Contenedorización

El conocimiento de tecnologías de contenedores como Docker y Kubernetes es valioso para desplegar aplicaciones y tuberías de datos en un entorno consistente, escalable y aislado.

Procesamiento en tiempo real

Las habilidades en el procesamiento de datos en tiempo real son importantes para proyectos que requieren información inmediata de datos de transmisión, utilizando herramientas como Apache Storm o Flink.

Gobernanza de datos

Comprender los marcos de gobernanza de datos es beneficioso para gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en los sistemas empresariales.

Bases de datos NoSQL

La familiaridad con las bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra o Redis es útil para proyectos que requieren un esquema flexible y escalabilidad para grandes volúmenes de datos.

Gestión de la calidad de los datos

Asegurar la calidad de los datos es fundamental para el análisis fiable. Los ingenieros de datos necesitan implementar procesos y herramientas para monitorear, limpiar y garantizar la exactitud de los datos.

Gestión de proyectos

Aunque es técnico, tener habilidades de gestión de proyectos ayuda a los ingenieros de datos a planificar, ejecutar y entregar proyectos de datos dentro del alcance y los plazos.

Cómo evaluar las habilidades y rasgos de un ingeniero de datos

Evaluar las habilidades y rasgos de un ingeniero de datos puede ser una tarea desafiante. Los ingenieros de datos requieren una combinación única de experiencia técnica y habilidades de resolución de problemas para gestionar y optimizar las tuberías de datos de manera efectiva. Si bien los currículums y las certificaciones proporcionan una instantánea de los antecedentes de un candidato, a menudo no revelan la verdadera profundidad de sus habilidades y qué tan bien pueden aplicarlas en escenarios del mundo real.

Para comprender verdaderamente la competencia de un candidato en áreas clave como experiencia en SQL, modelado de datos, desarrollo ETL, lenguajes de scripting, tecnologías de big data, plataformas en la nube, seguridad de datos y visualización de datos, las evaluaciones basadas en habilidades son indispensables. Estas evaluaciones le permiten evaluar las habilidades prácticas de un candidato y asegurarse de que se ajusten a sus necesidades específicas. Una forma efectiva de optimizar este proceso es utilizando pruebas de habilidades en el trabajo de Adaface. Estas pruebas pueden ayudarle a lograr una mejora del 2x en la calidad de las contrataciones y una reducción del 85% en el tiempo de selección. Al centrarse en tareas y escenarios del mundo real, las evaluaciones de Adaface brindan una evaluación exhaustiva de las capacidades de un candidato, lo que le permite tomar decisiones de contratación informadas.

Veamos cómo evaluar las habilidades de los ingenieros de datos con estas 6 evaluaciones de talento.

Prueba en línea de SQL

Nuestra Prueba en línea de SQL evalúa la capacidad de un candidato para diseñar y construir bases de datos relacionales, administrar tablas y escribir consultas SQL eficientes, incluyendo uniones y subconsultas.

La prueba evalúa habilidades en operaciones de bases de datos como CRUD, manejo de transacciones e implementación de medidas de seguridad en entornos SQL.

Los candidatos que se desempeñan bien demuestran una sólida comprensión de la sintaxis SQL, la optimización de consultas y el diseño de esquemas de bases de datos.

Prueba de habilidades de modelado de datos

La Prueba de habilidades de modelado de datos mide la competencia de un candidato en el diseño de bases de datos e implementación de estructuras de datos utilizando SQL, diagramas ER y técnicas de normalización.

Esta prueba evalúa la capacidad del candidato para garantizar la integridad de los datos, realizar mapeo de datos y ejecutar transformaciones de datos de manera efectiva.

Las personas con puntuaciones altas demuestran destreza en la creación de esquemas relacionales precisos y la gestión de escenarios complejos de modelado de datos.

Prueba en línea de Informatica

Nuestra Prueba en línea de Informatica evalúa las habilidades de un candidato en el uso de Informatica PowerCenter para procesos ETL, integración de datos y almacenamiento de datos.

La prueba desafía a los candidatos con escenarios que involucran sincronización de datos, tareas de replicación y diseño de transformaciones de datos sin escribir SQL.

Los candidatos exitosos demostrarán competencia en la gestión de flujos de trabajo, sesiones y tareas dentro de los entornos de Informatica.

Prueba en línea de Python

La Prueba en línea de Python evalúa el dominio de un candidato sobre la programación en Python, incluyendo estructuras de datos, OOP y manejo de errores.

Prueba la capacidad de escribir scripts de manera efectiva, manipular datos utilizando las funciones integradas de Python e integrarse con bases de datos.

Los candidatos que sobresalen en esta prueba son expertos en escribir código limpio y mantenible y en depurar aplicaciones complejas de Python.

Prueba en línea de Hadoop

Nuestra Prueba en línea de Hadoop mide la capacidad de un candidato para administrar clústeres de Hadoop y procesar datos usando Hive y Pig dentro del ecosistema de Hadoop.

La prueba evalúa las habilidades en la configuración de entornos Hadoop, la optimización de trabajos de MapReduce y el manejo de datos a gran escala en sistemas distribuidos.

Los mejores candidatos son expertos en la resolución de problemas y la supervisión de clústeres de Hadoop para garantizar un procesamiento y almacenamiento de datos eficientes.

Prueba en línea de Redes Avanzadas en AWS

La Prueba en línea de Redes Avanzadas en AWS evalúa la comprensión de un candidato sobre las funciones de red de AWS como VPC, subredes y tablas de enrutamiento.

Esta prueba desafía a los candidatos a diseñar, configurar y solucionar problemas de arquitecturas de red utilizando los servicios de AWS de manera efectiva.

Los candidatos que obtienen buenos resultados son competentes en la implementación de infraestructuras de red seguras y escalables dentro de AWS.

Resumen: Las 8 habilidades clave de un ingeniero de datos y cómo evaluarlas

Habilidad de Ingeniero de Datos	Cómo evaluarlos
1. Experiencia en SQL	Evaluar la capacidad de escribir y optimizar consultas complejas.
2. Modelado de Datos	Evaluar habilidades en el diseño de estructuras de datos eficientes y escalables.
3. Desarrollo ETL	Verificar la competencia en la construcción y gestión de pipelines ETL.
4. Lenguajes de Scripting	Medir la capacidad de automatizar tareas utilizando lenguajes como Python o Bash.
5. Tecnologías de Big Data	Determinar la experiencia con herramientas como Hadoop, Spark o Kafka.
6. Plataformas en la Nube	Evaluar la familiaridad con los servicios de AWS, Azure o Google Cloud.
7. Seguridad de Datos	Evaluar el conocimiento en la implementación de medidas de protección de datos y cumplimiento.
8. Visualización de Datos	Verificar la capacidad de crear representaciones visuales perspicaces de los datos.

Prueba en línea de análisis de datos en AWS

30 minutos | 15 MCQs

La prueba de análisis de datos en AWS evalúa el conocimiento de un candidato en análisis de datos y servicios de AWS. Incluye preguntas de opción múltiple para evaluar su comprensión de los conceptos de análisis de datos y la capacidad de utilizar los servicios de AWS para el análisis de datos.

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Prueba el análisis de datos en AWS en línea

](https://www.adaface.com/assessment-test/data-analytics-in-aws-test)

Preguntas frecuentes sobre las habilidades de los ingenieros de datos

¿Qué habilidades de SQL debe tener un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos debe ser competente en la escritura de consultas complejas, la optimización del rendimiento de SQL y la comprensión de los esquemas de bases de datos. También es importante el conocimiento de diferentes bases de datos SQL como MySQL, PostgreSQL y SQL Server.

¿Cómo puedo evaluar las habilidades de modelado de datos de un candidato?

Pida a los candidatos que diseñen un modelo de datos para un escenario empresarial dado. Evalúe su comprensión de la normalización, las relaciones y la indexación. Las pruebas prácticas o los estudios de casos pueden ser muy efectivos.

¿Cuáles son los aspectos clave del desarrollo de ETL a evaluar?

Evalúe su experiencia con herramientas ETL como Apache NiFi, Talend o Informatica. Verifique su capacidad para diseñar, implementar y optimizar canalizaciones ETL, y manejar transformaciones y migraciones de datos.

¿Qué lenguajes de scripting son importantes para los ingenieros de datos?

Python y SQL son los lenguajes de scripting más comúnmente utilizados. El conocimiento de Bash, Perl o JavaScript también puede ser beneficioso para automatizar tareas y la manipulación de datos.

¿Qué debo buscar en la experiencia de un candidato con tecnologías de Big Data?

Busque experiencia con Hadoop, Spark y Kafka. Evalúe su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, realizar computación distribuida y usar herramientas como Hive y Pig.

¿Cómo puedo evaluar la competencia de un candidato con plataformas en la nube?

Verifique su experiencia con AWS, Google Cloud o Azure. Pregunte sobre servicios específicos como S3, Redshift, BigQuery o Dataflow. Las pruebas prácticas sobre tareas de datos basadas en la nube pueden ser reveladoras.

¿Cuáles son los aspectos importantes de la seguridad de datos para un ingeniero de datos?

Evalúe su comprensión del cifrado de datos, los controles de acceso y los estándares de cumplimiento como el RGPD (GDPR). Pregunte sobre su experiencia en la protección de tuberías de datos y bases de datos.

¿Cómo puedo evaluar las habilidades de un candidato en visualización de datos?

Busque experiencia con herramientas como Tableau, Power BI o Looker. Pídales que creen visualizaciones a partir de un conjunto de datos y que expliquen sus elecciones. Evalúe su capacidad para transmitir información de manera efectiva.