Herramientas de ingeniería de datos que las empresas buscan a nivel mundial.
La ingeniería de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en cosas que toda empresa quiere y necesita.
Los ingenieros de datos trabajan en una variedad de industrias que crean sistemas que recopilan, administran y convierten estos datos tan valiosos. ¿El objetivo general? Hacer que los datos sean accesibles. Por lo tanto, los profesionales que no son de datos pueden evaluar y optimizar el rendimiento de su empresa de infinitas maneras.
Los ingenieros de datos exitosos tienen sólidas habilidades de programación, conocimientos estadísticos, habilidades analíticas y comprensión de las tecnologías de big data. Y estas habilidades tienen un alto precio para los empleadores. Según Indeed, el salario base promedio de un ingeniero de datos en los EE. UU. es de $128,585.
A medida que las empresas de todo el mundo se vuelven más impulsadas por los datos, las habilidades de ingeniería de datos son un bien de moda. Sin embargo, existe una escasez de profesionales con los conocimientos adecuados para llenar los vacíos de talento. ¿Está interesado en comenzar o avanzar en una carrera en ingeniería de datos? Estas son algunas de las herramientas de ingeniería de datos más populares en el campo:
1. Desplazamiento al rojo de Amazon
Construido por Amazon, este almacén en la nube completamente administrado se basa en un extenso canal de comunicación entre la aplicación del cliente y el clúster del almacén de datos. Es un elemento básico de la industria que impulsa a miles de empresas. Sus algoritmos permiten a los usuarios realizar operaciones en miles de millones de filas. Esto reduce sustancialmente el tiempo de ejecución de comandos.
Microsoft Power BI es una de las herramientas líderes para la ingeniería de datos. Los ingenieros de datos lo utilizan para procesar conjuntos de datos y analizar información para poder crear visualizaciones dinámicas. Es una herramienta fácil de usar: las personas sin conocimientos técnicos pueden usarla para crear informes y tableros sin problemas. Además, es extremadamente asequible. Power BI tiene una versión de escritorio básica y gratuita que puede usar para crear informes y paneles en su PC.
3. BigQuery
Al igual que Redshift, BigQuery es un almacén de datos en la nube sin servidor y completamente administrado. Ayuda a las empresas a gestionar y analizar sus datos con funciones integradas como aprendizaje automático, análisis geoespacial e inteligencia empresarial. Además, es rápido: BigQuery le permite realizar análisis de un conjunto de datos completo en segundos.
4. Cuadro
Esta herramienta de visualización de datos e inteligencia comercial se puede utilizar para aplicaciones comerciales comunes, que incluyen: modelado de datos, creación de paneles en vivo y ensamblaje de informes de datos. Tableau usa una interfaz de arrastrar y soltar para usar datos en diferentes departamentos. El software permite que incluso los usuarios no técnicos creen visualizaciones en cuestión de minutos. Con solo unos pocos clics, las personas pueden combinar fuentes de datos, agregar filtros y más.
5. Copo de nieve
Este almacén como solución se diseñó para satisfacer las necesidades empresariales actuales. Permite a los usuarios cambiar rápidamente a un sistema basado en la nube. Su arquitectura única combina los beneficios de la arquitectura de disco compartido y la arquitectura de nada compartido. Snowflake es una plataforma ideal para el almacenamiento de datos, los lagos de datos, la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones de datos, ya que las cargas de trabajo de datos se pueden escalar de forma independiente entre sí.
Python es uno de los lenguajes de programación más populares a nivel mundial. Ayuda a los ingenieros de datos a crear canalizaciones de datos eficientes porque muchas herramientas de ingeniería de datos usan Python en el backend. Funciona con herramientas como Apache Spark, Apache Airflow, NiFi, Luigi, etc. Los ingenieros de datos pueden usar Python para tareas que incluyen: ingesta de datos de diferentes formatos de archivo, adquisición de datos, procesamiento de datos y creación de canalizaciones ETL/ELT.
Si estas herramientas de ingeniería de datos despiertan su interés, considere inscribirse en el programa Ingeniería de datos con AWS Nanodegree de Udacity. Aprenda temas que incluyen: diseño de modelos de datos, creación de almacenes de datos y lagos de datos, automatización de canalizaciones de datos y administración de conjuntos de datos masivos. NOTA: Se recomienda que los alumnos tengan conocimientos intermedios de Python, SQL intermedio y línea de comandos.