Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos
Introducción
En primer lugar, estamos rodeados de datos en el día a día. Nos muestra que Ingeniería de software quiere que una categoría adicional tenga ingeniería de datos, que es útil en muchas plataformas en tiempo real como almacenamiento de datos, transporte, etc.
En este artículo, aprenderemos conceptos como
- El papel de la ingeniería de datos
- Responsabilidades de los ingenieros de datos
- Habilidades de ingeniería de datos
- Otros campos relacionados con la ingeniería de datos
El papel de la ingeniería de datos:
La ingeniería de datos es el campo asociado con el análisis y las tareas para obtener y almacenar los datos de otras fuentes. Luego, procese esos datos y conviértalos en datos limpios que se utilizarán en otros procesos, como visualizaciones de datos, análisis de negocios, soluciones de ciencia de datos, etc.
Ingeniería de datos convierte Ciencia de los datos más productivo. Si no existe tal campo, tendremos que dedicar más tiempo a prepararnos análisis de los datos para resolver problemas comerciales complejos. Por lo tanto, la ingeniería de datos requiere una comprensión completa de las tecnologías, las herramientas y la ejecución más rápida de conjuntos de datos complejos con confiabilidad.
El objetivo de la ingeniería de datos es proporcionar un flujo de datos estándar organizado para permitir modelos basados en datos como Modelos ML, análisis de los datos. El flujo de datos mencionado anteriormente puede pasar a través de varias organizaciones y equipos. Para lograr el flujo de datos, usamos el método llamado canalización de datos. Es el sistema que cuenta con programas independientes que realizan varias operaciones sobre los datos almacenados.
La ingeniería de datos es responsable del diseño, mantenimiento, extensión y soporte de construcción de las canalizaciones de datos. Muchos equipos de ingeniería de datos están creando plataformas de datos. Muchas organizaciones no pueden administrar con una sola canalización para guardar datos en una base de datosUna base de datos es un conjunto organizado de información que permite almacenar, gestionar y recuperar datos de manera eficiente. Utilizadas en diversas aplicaciones, desde sistemas empresariales hasta plataformas en línea, las bases de datos pueden ser relacionales o no relacionales. Su diseño adecuado es fundamental para optimizar el rendimiento y garantizar la integridad de la información, facilitando así la toma de decisiones informadas en diferentes contextos.... SQL. Por lo tanto, tienen muchos equipos con varios tipos de técnicas para acceder a los datos.
Responsabilidades de los ingenieros de datos:
Ingeniero de datos es una persona técnica responsable de la arquitectura, la construcción, las pruebas y el mantenimiento del sistema de datos. Son responsables de encontrar tendencias recientes en conjuntos de datos y crear algoritmos eficientes para hacer que los datos sean más útiles. Necesitan las habilidades necesarias como programación, matemáticas e informática, experiencia y también habilidades blandas para comunicar las tendencias de los datos que ayudan al crecimiento empresarial.
Algunas de las responsabilidades clave son:
- Obtenga los conjuntos de datos necesarios para la declaración del problema
- Desarrollar, construir y mantener arquitecturas
- Alinee la arquitectura con los requisitos comerciales
- Desarrollar el proceso del conjunto de datos
- Uso de lenguajes de programación y herramientas para ejecutar conjuntos de datos.
- Encuentre el método para mejorar la confiabilidad y eficiencia de los datos
- Utilice grandes conjuntos de datos para resolver problemas de la empresa
- Importar métodos estadísticos y de aprendizaje automático
- Hizo los modelos de aprendizaje automático como predictivo y prescriptivo
- Utilice los datos necesarios para preparar tareas que se automatizarán
- Entregar los resultados a las partes interesadas en función del análisis que se haya realizado.
Los diferentes tipos de enfoques realizados por los ingenieros de datos son:
Flujo de datos:
Tenemos que obtener datos de entrada en forma de Datos XML, lotes de videos actualizados cada hora, lotes semanales de imágenes etiquetadas, etc. Los ingenieros de datos consumen datos, diseñan un modelo que puede tomar esos datos de varias fuentes, convertirlos y almacenarlos.
NormalizaciónLa normalización es un proceso fundamental en diversas disciplinas, que busca establecer estándares y criterios uniformes para mejorar la calidad y la eficiencia. En contextos como la ingeniería, la educación y la administración, la normalización facilita la comparación, la interoperabilidad y la comprensión mutua. Al implementar normas, se promueve la cohesión y se optimizan recursos, lo que contribuye al desarrollo sostenible y a la mejora continua de los procesos.... y modelado de datos:
La normalización de datos implica tareas que hacen que esos datos sean más convenientes para los clientes. Incluye procesos como limpiar los datos, eliminar duplicados y adaptar los datos a un modelo de datos específico. Los ingenieros de datos almacenan los datos normalizados en una base de datos relacional o en un almacén de datos. La normalización y el modelado de datos son parte del paso de transformación de ETL(extraer, transformar, cargar) tuberías. Otra forma de transformar el método es la limpieza de datos.
Limpieza de datos:
La limpieza de datos es el proceso de corregir o eliminar los datos incorrectos, corruptos, formateados incorrectamente, duplicados o incompletos dentro del conjunto de datos. Si combinamos muchos conjuntos de datos, hay muchos problemas como duplicando, etiquetado incorrecto, resultados incorrectos, productos no fiables.
En este método, eliminamos los duplicados u observaciones irrelevantes, corregimos los errores estructurales, filtramos los valores atípicos no deseados, manejamos los datos faltantes y finalmente nos damos el conjunto de datos efectivo sin ningún valor nulo.
Accesibilidad de datos:
Es una de las responsabilidades importantes del lado del cliente equipo de ingeniería de datos. Accesibilidad a los datos significa la capacidad del usuario para acceder o recuperar los datos almacenados en una base de datos u otro repositorio.
Habilidades de ingeniería de datos:
Las habilidades de ingeniería de datos son en su mayoría las mismas que las habilidades necesarias para la ingeniería de software. En esta sección, veremos habilidades importantes como:
1. Lenguajes de programación
2. Bases de datos
3. Ingeniería en la nube
Lenguajes de programación:
Los ingenieros de datos deben tener una comprensión básica de los conceptos de diseño como estructuras de datos y algoritmosy programación orientada a objetos. El lenguaje de programación más popular que se utilizó para la ingeniería de datos es Python. También es ampliamente utilizado por el aprendizaje automático y Inteligencia artificial equipos. Scala también es un lenguaje popular como Python, que es un lenguaje funcional que se ejecuta en el Máquina virtual Java (JVM).
Bases de datos:
Si tenemos más datos para usar, necesitamos algunas bases de datos que puedan almacenar esos datos en un almacén. Tecnologías de base de datos más utilizadas, como SQL y NoSQL. Las bases de datos SQL pertenecen a la categoría de sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Las bases de datos NoSQL son bases de datos que pueden almacenar datos no relacionales, como almacenes de documentos en MongoDB, las bases de datos gráficas se almacenan en Neo4j, etcétera.
Ingeniería en la nube:
En esta técnica, usamos un método para tener segmentos independientes de una canalización que se ejecuta en servidores separados creados por un mensaje como Apache KafkaApache Kafka es una plataforma de mensajería distribuida diseñada para manejar flujos de datos en tiempo real. Desarrollada originalmente por LinkedIn, ofrece alta disponibilidad y escalabilidad, lo que la convierte en una opción popular para aplicaciones que requieren procesamiento de grandes volúmenes de datos. Kafka permite a los desarrolladores publicar, suscribirse y almacenar registros de eventos, facilitando la integración de sistemas y la analítica en tiempo real..... Estos sistemas necesitan muchos servidores y los equipos distribuidos en general necesitan acceder a los datos con frecuencia. Hay tantos proveedores de nube privada como AWS(Servicios web de Amazon), Microsoft Azure, y Google Cloud que son las herramientas más populares para construir y desarrollar sistemas distribuidos.
Otros campos relacionados con la ingeniería de datos:
Hay algunos de los campos que están estrechamente relacionados con la ingeniería de datos de la siguiente manera:
1) Ciencia de datos:
La ciencia de datos es el campo subconjunto de la ingeniería de datos en el que los científicos de datos obtienen conocimientos de varios conjuntos de datos, mientras que los ingenieros de datos crean programas reutilizables utilizando técnicas de ingeniería de software. Los científicos de datos utilizan Estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático, Pitón o R lenguaje para explorar datos eficientes que serán reutilizables, extensos.
2) Ingeniería de aprendizaje automático:
La ingeniería de aprendizaje automático es el campo de uso Ingeniería de software técnicas y conocimientos de ciencia de datos analíticos y crear un nuevo modelo de aprendizaje automático eficiente que sea útil para los usuarios o consumidores del producto. Por ejemplo, un Ingeniero de ML puede desarrollar un nuevo algoritmo de recomendación para el producto de una empresa, mientras que un ingeniero de datos proporciona los datos utilizados para entrenar y probar el algoritmo creado por el ingeniero de ML.
3) Inteligencia empresarial:
La inteligencia empresarial es el proceso mediante el cual las empresas utilizan estrategias y tecnologías para analizar los datos con el objetivo de mejorar Toma de decisiones y proporcionar una ventaja competitiva. La ciencia de datos se centra en hacer previsión y predicciones futuras, mientras que la inteligencia empresarial se centra en proporcionar una visión del estado actual del negocio. Estos equipos se basaron en ingenieros de datos para construir algunas herramientas que les hicieran analizar e informar datos relevantes.
Salario del ingeniero de datos:
Esta carrera profesional nos aporta la mayor ventaja. El salario medio de roles de ingeniería de datos entre $ 65,000 y $ 135,000 y también depende de sus calificaciones educativas, certificaciones profesionales, experiencia (en años) en el campo relevante, habilidades adicionales, etc.
El salario anual para algunos de los puestos más altos, según la Oficina de Estadísticas Laborales en 2019, de manera que:
1. Administrador de la base de datos: 93.750 dólares
2. Arquitectos de redes informáticas: 112.690 dólares
3. Científicos de investigación informática – $ 112,840
De acuerdo a Puerta de cristal, el salario base estimado para los ingenieros de datos en 2020 fue de $ 102,864 al año.
Según los informes de Indeed.com, los ingenieros de datos pueden ganar hasta $ 129,415 al año con una posible bonificación adicional de $ 5,000.
A partir de abril de 2021, el salario promedio de un ingeniero de datos en los EE. UU. Cae entre $ 90,000 y $ 126,133.
Conclusión:
Ahora, puede hacerse una idea sobre algunos conceptos y la importancia de la ingeniería de datos en escenarios del mundo real. Este campo es más adecuado para aquellas personas que tienen un interés o una formación académica en los campos de la informática y la tecnología. Espero que estéis entusiasmados con el blog. ¿Te fascina la ingeniería de datos? ¡Háganos saber sus pensamientos en los comentarios!
¡Gracias por leer mi artículo!
Sobre el Autor:
Vikram Rajkumar – Actualmente estoy cursando mi Licenciatura en Ingeniería (BE) en Ingeniería Electrónica y de Comunicación de la Facultad de Ingeniería y Tecnología Sri Krishna, Coimbatore. He realizado proyectos y pasantías en el dominio de la ciencia de datos y la analíticaLa analítica se refiere al proceso de recopilar, medir y analizar datos para obtener información valiosa que facilite la toma de decisiones. En diversos campos, como los negocios, la salud y el deporte, la analítica permite identificar patrones y tendencias, optimizar procesos y mejorar resultados. El uso de herramientas avanzadas y técnicas estadísticas es fundamental para transformar datos en conocimiento aplicable y estratégico.... empresarial y también me he interesado en el análisis de datos, visualizaciones de datos.
LINKEDIN: https://www.linkedin.com/in/vikram-rajkumar-3953a81b0/
GITHUB: https://github.com/Viki183
Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de DataPeaker y se utilizan a discreción del autor.
