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JPMorgan Chase se convierte en el nuevo emisor del Apple Card

Volvo ha revelado detalles sobre el EX60, destacando su rango mejorado y velocidad de carga rápida, antes de su debut oficial.

Volvo presenta el EX60 con mejor autonomía y velocidad de carga

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Waymo está rebranding su robotaxi Zeekr, apuntando a mejorar la experiencia urbana y aumentar su cuota de mercado.

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JPMorgan Chase se Asocia con Apple para el Apple Card - 8 ene 2026

Jose Luis Santiago Márquez

Artículos y recursos sobre ingeniería de datos, análisis y ciencia de datos.

Ingeniería de datos

La ingeniería de datos es el proceso de diseñar, construir y mantener sistemas que recopilan, almacenan y procesan grandes volúmenes de datos. Los ingenieros de datos trabajan con tecnologías como bases de datos, sistemas de almacenamiento en la nube y herramientas de procesamiento de datos para garantizar que la información esté disponible y sea accesible para análisis y toma de decisiones.

La mayoría de los trabajos en ingeniería de datos permiten el trabajo remoto, lo que significa que puedes trabajar desde cualquier lugar del mundo con una conexión a Internet.

Flexibilidad laboral

La creciente cantidad de datos generados por las empresas ha llevado a una alta demanda de ingenieros de datos, lo que se traduce en buenas oportunidades laborales y salarios competitivos.

Alta demanda

La ingeniería de datos es un campo en constante evolución, lo que te brinda la oportunidad de aprender nuevas habilidades y tecnologías mientras trabajas.

Desarrollo profesional

Al trabajar con datos, los ingenieros de datos tienen la capacidad de influir en las decisiones empresariales y contribuir al éxito de las organizaciones.

Impacto significativo

Educación y formación: Considera obtener un título en informática, ingeniería de software o un campo relacionado. También puedes explorar cursos en línea y certificaciones específicas en ingeniería de datos.
Desarrolla habilidades técnicas: Familiarízate con lenguajes de programación como Python o SQL, y aprende a trabajar con herramientas y plataformas de datos como Hadoop, Spark y bases de datos SQL y NoSQL.
Construye un portafolio: Trabaja en proyectos personales o contribuye a proyectos de código abierto para demostrar tus habilidades y experiencia en ingeniería de datos.
Redes profesionales: Únete a comunidades en línea, asiste a conferencias y eventos relacionados con la ingeniería de datos para conectarte con otros profesionales y aprender sobre oportunidades laborales.

¿Qué es la ingeniería de datos?

Beneficios de ser ingeniero de datos para una vida como nómada digital

Cómo empezar en la ingeniería de datos

¿Qué es la ingeniería de datos y por que elegirla para ser nómada digital en 2026?

Un data engineer diseña, construye y mantiene la arquitectura de datos de una organización. Su trabajo incluye crear pipelines (tuberías) de datos que extraen información de múltiples fuentes, la transforman en formatos útiles y la almacenan de manera eficiente. Trabajan con tecnologías como Apache Spark, Airflow, Kafka, bases de datos SQL y NoSQL, y plataformas cloud como AWS, Azure o Google Cloud. Su objetivo principal es garantizar que los datos fluyan de manera confiable, segura y estén listos para ser analizados por científicos de datos, analistas y modelos de IA.

Las empresas generan más datos que nunca: desde transacciones de clientes hasta logs de servidores. Necesitan expertos que organicen este caos y conviertan datos brutos en activos estratégicos.

Crecimiento exponencial de datos

La alta demanda y la escasez de talento hacen que los data engineers sean de los profesionales mejor pagados en tecnología, con sueldos que superan los $80,000-$150,000 USD anuales en muchos mercados.

Salarios competitivos

Cada modelo de machine learning requiere datos limpios, estructurados y en tiempo real. Sin data engineers, los proyectos de IA simplemente no pueden despegar. Son el puente entre datos crudos y insights accionables.

Habilitadores de IA

Desde fintech y e-commerce hasta salud y entretenimiento, todas las industrias necesitan ingenieros de datos. Esto significa múltiples oportunidades para elegir sectores que te apasionen.

Versatilidad industria

La inteligencia artificial depende completamente de la calidad y disponibilidad de los datos. Un data engineer asegura que los datos de entrenamiento sean precisos, representativos y accesibles. Sin pipelines robustos, incluso el mejor modelo de IA fallará. Además, con la automatización y el trabajo remoto en auge, los data engineers están liderando la transformación digital: construyen sistemas que permiten decisiones en tiempo real, personalizan experiencias de usuario y optimizan operaciones. El futuro del trabajo será cada vez más distribuido y basado en datos, y los data engineers serán los arquitectos de esta nueva era. Su capacidad para trabajar de forma remota con equipos globales los convierte en candidatos ideales para la vida nómada digital.

¿Qué hace un data engineer?

Por qué los data engineers son tan buscados por las empresas

Su importancia en IA y el futuro del trabajo

¿Qué hace un data engineer? El rol clave en la era de la IA

Mañana: revisar pipelines, validar alertas y priorizar tareas. Bloques de trabajo profundo para desarrollo de transformaciones en Python/SQL. Tarde: despliegues, revisiones de código y reuniones con equipos distribuidos. Noche: documentación y runbooks.

Servicio gestionado de Apache Airflow en Google Cloud para orquestar DAGs, programar pipelines y gestionar dependencias de forma escalable.

Cloud Composer (Airflow gestionado)

Data warehouse serverless de Google para consultas analíticas a gran escala; ideal para análisis rápidos sobre grandes volúmenes de datos y con integración nativa con herramientas de ML.

BigQuery

Herramienta para gestionar transformaciones SQL y flujos de datos en entornos como BigQuery; facilita tests, dependencias y despliegues de transformaciones.

Dataform

Plataforma de Google para construir, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning; se integra con BigQuery y permite crear pipelines de ML reproducibles.

Vertex AI

Sistema de CI/CD integrado con GitHub para automatizar pruebas, despliegues y pipelines de datos (ej. ejecutar tests de dbt o desplegar infraestructuras).

GitHub Actions

Servicio de CI/CD de Google Cloud para construir, testear y desplegar artefactos; útil para pipelines que deben ejecutarse en la plataforma cloud.

Cloud Build

Data warehouse en la nube con separación de almacenamiento y cómputo, alto rendimiento para consultas analíticas y capacidades avanzadas para compartir datos entre cuentas.

Snowflake

Herramienta para transformación analítica (T) en ELT: SQL, tests, documentación y versionado. Esencial para mantener transformaciones reproducibles y auditables.

Conectividad redundante, VPN para seguridad, ventanas de solapamiento para comunicación y runbooks para incidentes.

Un día típico

Herramientas y prácticas

Consejos para nómadas digitales

El día a día de un Data Engineer remoto

La ingeniería de datos es una disciplina en crecimiento que proporciona las bases para la analítica y la inteligencia empresarial. Los ingenieros de datos son responsables de construir y optimizar las infraestructuras necesarias para el análisis de grandes volúmenes de datos. Con la creciente importancia de los datos en la toma de decisiones, las empresas buscan profesionales que puedan asegurar la calidad, accesibilidad y seguridad de sus datos. Además, el trabajo en ingeniería de datos ofrece la flexibilidad de trabajar de manera remota, lo cual es ideal para quienes buscan un estilo de vida de nómada digital.

Aprende sobre bases de datos, SQL y estructuras de datos para sentar una base sólida.

Familiarízate con los conceptos básicos

Domina lenguajes como Python o R, esenciales para la manipulación de datos.

Desarrolla habilidades en programación

Herramientas como Apache Spark y Hadoop son fundamentales para el manejo de grandes volúmenes de datos.

Conoce las herramientas de procesamiento de datos

Inscríbete en cursos online que te ofrezcan certificaciones y experiencia práctica.

Explora cursos de ingeniería de datos

Trabajar de forma remota como ingeniero de datos requiere disciplina y organización. Establece un espacio de trabajo cómodo y asegúrate de contar con una conexión a internet estable. Utiliza herramientas de gestión de proyectos para mantenerte al día con tus tareas y colaborar efectivamente con tu equipo. Además, no olvides balancear tu tiempo entre el trabajo y el descanso para evitar el agotamiento. Participa en comunidades en línea para mantenerte actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en la ingeniería de datos.

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