El mercado laboral de ingeniería de datos: tendencias

La demanda de profesionales de tecnología ha estado en aumento después de un breve periodo de recesión tras el inicio de la pandemia de COVID-19. Y uno de los trabajos tecnológicos con vacantes en toda la industria es el de ingeniero de datos. Responsables de crear la infraestructura necesaria para consumir, procesar y almacenar grandes cantidades de información, los ingenieros de datos están viendo un aumento no solo en las oportunidades de empleo, sino también en las herramientas que les ayudan a realizar su trabajo.

Situación actual del mercado laboral de la ingeniería de datos

Un informe publicado el 29 de junio de 2022 por el proveedor de ingeniería de datos Dattell analiza el mercado actual de esta profesión. Para recopilar sus hallazgos, Dattell recopiló y analizó una gran cantidad de datos, relacionando tecnologías específicas con el número de puestos de trabajo disponibles.

En cuanto al mercado laboral de los ingenieros de datos, Dattell analizó 340.000 diferentes ofertas de empleo. Entre estas, el 35% eran para puestos en orquestación de datos, el 30% para almacenamiento de datos, el 29% para visualización de datos y el 6% para procesamiento de datos.

Además, Dattell analizó los lenguajes utilizados por los ingenieros de datos. Python fue el más popular, preferido por los empleadores el 38% del tiempo, seguido de Java con el 33% y SQL con el 22%. En conjunto, los tres representan 550.000 puestos de trabajo.

Por otra parte, la remuneración de los trabajos de ingeniería de datos variaba desde los $60.000 como salario inicial hasta los $180.000 para posiciones más avanzadas. Las compensaciones más altas se ofrecían a aquellos que trabajaban con Kubernetes, Elasticsearch, PostgreSQL y Terraform, con salarios de $140.000 en adelante. Y aunque hay una cantidad saludable de puestos de trabajo para aquellos que trabajan con Tableau y Power BI, la mayoría de ellos ofrecen menos de $100.000.

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Tendencias tecnológicas en la ingeniería de datos

En su investigación, Dattell compiló una lista de las 20 tecnologías más populares en la ingeniería de datos, señalando herramientas como Microsoft Power BI, Terraform, Chef, Spark, Elasticsearch, Hadoop y Kafka. Los productos mencionados ofrecen soporte en áreas que abarcan el almacenamiento de datos, la orquestación de datos, el procesamiento de datos y la visualización de datos, lo que indica que ningún segmento único de la ingeniería de datos domina sobre el resto.

Según la investigación de Dattell, las cinco herramientas de ingeniería de datos más populares son MongoDB, Tableau, Kubernetes, PostgreSQL y Ansible, que cubren tecnologías de almacenamiento de datos, orquestación de datos y visualización de datos.

Entre las herramientas en sí, Tableau y Kubernetes ocupan los primeros lugares en cuanto al mayor número de puestos de trabajo disponibles. Otras herramientas que generan un alto número de empleos son Ansible, Hadoop, Terraform, Splunk, Power BI, MongoDB y PostgreSQL.

Y entre las herramientas de orquestación de datos examinadas, Kubernetes es de lejos el líder, seguido de Ansible. Aunque ambos productos pertenecen al mismo ámbito, cada uno se utiliza de manera diferente. Kubernetes permite a los profesionales gestionar y mantener la salud de los contenedores, mientras que Ansible les permite implementar cambios de configuración y gestionar actualizaciones.

Aumento de la popularidad de las herramientas gratuitas y de código abierto

Con tantos productos gratuitos disponibles, los empleadores no ven una gran necesidad de pagar por herramientas de procesamiento de datos, según Dattell. Como resultado, las empresas buscan empleados y consultores con experiencia en tecnologías gratuitas y de código abierto, como las principales herramientas como Apache Spark y Apache Kafka.

Por ejemplo, en tecnologías de almacenamiento de datos, el 59% de los empleadores prefiere herramientas de pago, dejando un 39% aún considerable que prefiere herramientas gratuitas. Entre las tecnologías de almacenamiento de datos más populares analizadas por Dattell, MongoDB fue la más popular, seguida de PostgreSQL, ambas gratuitas. Algunos productos, como Elasticsearch, están disponibles en versiones tanto pagas como gratuitas.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

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