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Differencias entre DevOps y dataops engineer

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con otro artículo de Devops y como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

Cómo convertirse en un ingeniero de DataOps desde cero

Lo que necesitas saber 

Guía práctica: cómo convertirse en un ingeniero profesional de DataOps

Un ingeniero de DataOps es un especialista en TI en el campo de la ingeniería de datos que garantiza un suministro estable de big data (Big Data) por parte de otros desarrolladores para su posterior análisis. DataOps-engineer trabaja en estrecha colaboración con ingenieros de datos, científicos de datos, programadores y analistas de negocios. Este enfoque es utilizado por las empresas más grandes para ensamblar el ciclo de vida del trabajo en un todo único y extraer rápidamente la información necesaria.

El ingeniero de DataOps entrega información comercial fresca de diferentes fuentes, proporciona su almacenamiento en forma ordenada y análisis de transmisión. Esto le permite responder rápidamente a cualquier evento.i

En su trabajo, un ingeniero de DataOps utiliza tecnologías como Hadoop, Docker, Data Lake, MLOps, Git, machine learning, Kubernetes, ETL, AI y otros métodos de trabajo con Big Data.

Algunos profesionales de TI argumentan que DevOps y DataOps son lo mismo, pero en la práctica difieren en las canalizaciones y los enfoques para implementar las etapas del ciclo de vida del desarrollo y se utilizan en diferentes tipos de negocios.

El ingeniero de Dataops es una profesión nueva y demandada que apareció en 2017. Solo las grandes empresas que procesan grandes cantidades de datos todos los días publican vacantes para este puesto.

Esta profesión está formada por programadores con experiencia básica en desarrollo que desean actualizar sus habilidades profesionales para aumentar la demanda y los niveles salariales. Los cursos en línea son una forma rápida de convertirse en un ingeniero de DataOps en solo unos meses.

En el artículo, le informaremos en detalle sobre un ingeniero de DataOps: quién es, los pros y los contras, qué hace en el trabajo, qué debe saber y poder hacer, el nivel salarial, cómo convertirse en un ingeniero de DataOps desde cero ¡Prometo que será interesante!

Un ingeniero de DataOps es un especialista que ayuda a obtener los datos correctos combinando tecnologías, procesos y personas. Todas las empresas en crecimiento se esfuerzan por obtener la máxima cantidad de información de sus fuentes e invierten mucho dinero en esto. Por ejemplo, las empresas no escatiman gastos en el desarrollo de Data Science, métodos de inteligencia comercial, sistemas de inteligencia artificial, actualizaciones de sistemas web y móviles.

¿Cómo se ve la canalización de datos?

Un ingeniero de DataOps proporciona a los analistas información actualizada y a los programadores tareas importantes, lo que ayuda a aumentar rápidamente las ganancias de una organización. Los datos de las fuentes ingresan al sistema, se procesan rápidamente y se almacenan en forma visual, lo que ayuda a hacer crecer el negocio.

DataOps es una abreviatura. De inglés. “Operaciones de datos”, este término se anunció por primera vez en 2015 en el blog de E. Palmer, uno de los fundadores de Tamr. Un par de años más tarde, el término “DataOps” fue reconocido en los círculos de desarrolladores. Gracias a DataOps, las grandes corporaciones (por ejemplo, eBay, Netflix, etc.) se dieron cuenta de que quien posee la información es dueño del mundo. Después de todo, con la aplicación correcta del modelo DataOps, una empresa puede transformar no solo la tecnología, sino toda la cultura.

Un ingeniero de DataOps es un ingeniero de operaciones responsable de implementar Agile (un enfoque ágil para el desarrollo de software) y DevOps (una metodología de desarrollo para una colaboración eficaz entre profesionales de TI) en todas las etapas de trabajo con Big Data. Se necesita mucho tiempo para procesar una gran cantidad de información, por lo que las empresas comenzaron a abrir vacantes para ingenieros de DataOps. Los especialistas trabajan todo el día con los datos para hacerlos más visuales y convenientes para un análisis posterior. DataOps mejora enormemente el rendimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

En la mayoría de los casos, se requieren ingenieros de DataOps para áreas críticas de desarrollo:

  • Búsqueda de información y su indexación;
  • Análisis de mercado;
  • Búsqueda de vulnerabilidades;
  • Interacción de especialistas con datos directamente;
  • Gestión de datos;
  • Seguimiento de eventos.

En general, DataOps (DATA Operations, Dataops) es una metodología que conecta a todos los empleados de una empresa para entregar información a los consumidores de datos: analistas y usuarios comerciales, incluida la gerencia. Este concepto mejora en gran medida la eficiencia de la gestión empresarial.

El ciclo analítico en la empresa

DataOps sigue los principios de Agile y DevOps para reducir el tiempo de resolución de problemas en el funcionamiento del sistema de gestión de datos. Incluso existe un Manifiesto DataOps que contiene 20 principios sobre la cultura, el trabajo en equipo, la tecnología y la calidad de la información recibida.

Quién está directamente relacionado con el ingeniero de DataOps:

Los clientes son todos los usuarios del proyecto, análisis de datos, aplicaciones y ML (Machine Learning), administradores.

Los usuarios directos de datos son desarrolladores de sistemas de monitoreo, creadores de informes y otros profesionales que usan información para su trabajo (por ejemplo, para API, visualización y otras tecnologías).

Los especialistas en proporcionar DataOps son ingenieros de bases de datos y otros desarrolladores que administran flujos de datos.

administradores de bases de datos .

Dueños de negocios que a menudo actúan como clientes de servicios.

La metodología DataOps incluye diferentes disciplinas y procesos, por ejemplo:

Flujos de datos (tuberías) . El proceso de transferencia de información de las fuentes al consumidor incluye trabajar con herramientas de gestión, canalización, administración y archivo.

Procesos de desarrollo . Incluye etapas como “sandbox”, el propio proceso de desarrollo, orquestación, testing, despliegue de software y monitorización. Algunos procesos son similares a DevOps.

Los procesos operativos son la gestión de la infraestructura. Por ejemplo, se trata de tareas como gestionar los flujos de producción de Big Data, protegerlos de errores y ataques de piratas informáticos, así como aumentar la productividad.

¿Cómo es un equipo de Big Data en una empresa?

La disciplina DataOps está dirigida principalmente a lograr que todos los especialistas de la empresa se sientan responsables de las tareas realizadas y entiendan claramente lo que está haciendo cada uno de los miembros del equipo. Esto les ayuda no solo a reemplazar a sus colegas en habilidades relacionadas, sino que también aumenta la motivación.

Uno de los componentes importantes de DataOps es el autoservicio. Es decir, cualquier consumidor puede extraer fácilmente y rápidamente los datos necesarios sin contactar a los desarrolladores. Anteriormente se implementó una plataforma de inteligencia de negocios para esto, pero ahora todo se ha simplificado mucho.

Diferencia entre DevOps y DataOps Engineer

Se necesita un ingeniero de DevOps para proporcionar a una empresa un software que funcione sin retrasos ni fallas. Y un especialista en DataOps, para que la empresa reciba información actualizada y correcta de diferentes fuentes.

Qué áreas requieren DevOps y DataOps

DataOps es una metodología más nueva que DevOps. Ambas direcciones automatizan procesos y aplican los últimos métodos de trabajo en equipo. DevOps mejora la interacción de los desarrolladores y aumenta la eficiencia de cada uno de ellos. DataOps obliga a todos los especialistas a trabajar juntos y aumenta la eficiencia de todos los miembros de la organización.

El lugar de DataOps en la intersección de los principios de tecnología organizacional

Los ingenieros de DevOps y DataOps siguen los principios de Agile y aumentan la eficiencia de los procesos de TI para acelerar la transformación digital.

Los procesos DevOps se centran en desarrollo + pruebas + implementación. Y los procesos de DataOps toman aún más pasos para completar la tarea, ya que hay muchas fuentes de información y hay que administrar tanto los flujos de información (orquestación), los lagos corporativos (Lagos de datos) y el Sandbox (sandbox) de la matriz de datos.

Procesos DevOps y DataOps

Cómo convertirse en un ingeniero de DataOps desde cero

Dónde puedes aprender la profesión de ingeniero DataOps:

Estudiar en instituciones de educación superior . No existe un programa de capacitación para un ingeniero de DataOps en ninguna universidad, pero puede estudiar para la especialidad “Ingeniero de datos” y aprender herramientas adicionales por su cuenta o en cursos de capacitación avanzada en línea.

Cursos en línea . Esta es una forma rápida de obtener las habilidades de un ingeniero de DataOps con empleo garantizado en una empresa. Siempre lo digo udemy Coursera.

Autoaprendizaje . Una forma difícil de adquirir conocimientos y habilidades, ya que DataOps es una metodología bastante seria para el autoaprendizaje.

Echemos un vistazo más de cerca a cada una de las formas de obtener la profesión de ingeniero de DataOps desde cero.

Educación en la universidad

Como se mencionó anteriormente, puede obtener habilidades de ingeniería de datos en la facultad correspondiente de la especialidad “Ingeniero de datos”.

Lista de programas de estudio adecuados :

Matemáticas aplicadas e informática;

Análisis de datos y sistemas inteligentes;

Aprendizaje automático aplicado;

tecnologías de IA y análisis de datos;

Análisis de datos y tecnologías digitales;

Análisis de Datos Aplicados e IA;

ingeniería de datos;

Datos grandes y abiertos.

Espero haya universidades o institutos que quieran este cambio.

Cursos online

El aprendizaje a distancia en las escuelas en línea es una excelente manera de impulsar su carrera como ingeniero de DataOps. Las principales ventajas de los cursos online:

  • Formación en la profesión deseada en cuestión de meses.
  • Obtención de un diploma estatal.
  • Empleo garantizado (o la escuela online te devuelve el dinero).
  • La cartera se repondrá con proyectos educativos y reales.
  • Las lecciones se pueden ver en un momento conveniente.
  • Comentarios rápidos del profesor.

Ya que en Perú no hay algo parecido lo mejor por ahora online

Ingeniero DataOps

Este curso es ideal para:

desarrolladores de ETL;

analistas;

científicos de datos;

Programadores Python, Scala o Java.

Administradores de sistemas.

Para aprobar el curso sin ningún problema, debe saber trabajar con la base de datos, organizar Data Warehouse, ETL, Business Intelligence, Command Line Interface. Si no tiene las habilidades necesarias, se recomienda tomar uno de los cursos:

Lo que aprenderás en el curso en línea:

Procesar información utilizando el lenguaje Python;

Trabajar con Hadoop;

Comprender la arquitectura kappa y lambda;

Podrás desarrollar incluso procesos complejos usando Spark y Airflow;

Aprenda a procesar datos en tiempo real;

Cree una tubería de trabajo en la nube;

Aplicar los principios de MLOps, CI\CD.

Se expide un diploma de reconversión profesional de la muestra establecida.

El programa formativo incluye el estudio de las siguientes herramientas:

Hadoop;

Data Governance;

Kunernetes;

MLOps;

Data Lake;

Airflow;

ClickHouse;

Vertica;

ETL-

Spark-

las habilidades y conocimientos que se utilizan en empresas reales:

Desarrollo de procesos de CI/CD.

Experiencia con clústeres de Hadoop.

Conocimiento de uno de los lenguajes de programación (Python, Java).

Comprensión básica de los principios de Kubernetes y Docker.

Experiencia con NoSQL.

Experiencia con MLOps (orquestación, despliegue de modelos de aprendizaje automático).

Data Lake.

Airflow.

ETL-procesos

Spark

MPP-base (ClickHouse, Vertica etc)

Data Governance.

Un ejemplo de una vacante para un ingeniero de DataOps con un salario de bastante alto.

También las habilidades blandas son igualmente importantes . Enumeramos las cualidades personales importantes de un ingeniero de DataOps, sin las cuales no podrá “crecer” profesionalmente:

El deseo de aprender cosas nuevas para no solo dominar nuevas tecnologías y chips, sino también para automatizar procesos rutinarios.

Atención a los detalles, especialmente cuando se trata de procesos.

Pensamiento objetivo. Es necesario no solo dominar a la perfección las estructuras de datos, los algoritmos y el pipeline (proceso de desarrollo de software), sino también ver el proyecto empresarial como un todo.

Decisión. La capacidad de ir a trabajar con la cabeza para lograr todos los objetivos.

Para desarrollar las habilidades flexibles necesarias para la profesión de ingeniero de DataOps,

En términos simples, las principales tareas de un ingeniero de DataOps son:

Recopilación de datos de diferentes fuentes;

La depuración es un control de calidad de la información recibida. Esta tarea funciona de acuerdo con la regla “basura que entra – basura que sale”. Es decir, los datos incorrectos son “basura” que contiene errores y otras desviaciones. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden comenzar a generar un desierto seco y un sol cálido en lugar de un océano y glaciares árticos.

Transformación : “transformación” de la información en una forma legible para su posterior análisis por parte de otros especialistas;

La orquestación es el alojamiento y la supervisión de sistemas y servicios de datos.

Así, el ingeniero de DataOps utiliza el proceso de transporte de datos ETL – Extract (extracción) – Transfer (transformación) – Load (carga).

El ingeniero de DataOps trabaja directamente con usuarios, administradores, programadores e ingenieros de datos.

Hablemos un poco más sobre las tareas de un ingeniero de DataOps:

Orquestación de datos . Para que se forme la tubería de datos, se requerirá el llamado mapa de ruta que contiene una descripción de las fuentes y algoritmos que describen el análisis de modelos. Para trabajar necesitarás herramientas como Apache Oozie, BMC Control-M, Data Kitchen, Reflow y Docker.

Prueba y limpieza . ICEDQ y Naveego se pueden utilizar para obtener datos cualitativos.

Distribución automática . El ingeniero de DataOps asegura el movimiento de código y configuraciones entre todas las etapas de su trabajo. Jenkins es perfecto para este propósito.

Despliegue de modelos de datos . Un ingeniero de DataOps debe poder crear entornos operativos de trabajo para todos los departamentos de una organización. Para ello, necesitará las siguientes herramientas: Domino, Open Data Group y DSFlow.

Virtualización y Gestión de Datos . Delphix es adecuado para la virtualización y Redgate es adecuado para la gestión de bases de datos.

Incrustación y organización de datos . Tamr y Switchboard Software son aplicables para esto.

Gestión del rendimiento y trabajo con soluciones en la nube . Herramientas adecuadas: Select Star, Unravel, MapR, Quobole.

Cómo es la jornada laboral de un ingeniero de DataOps

Hablemos de cómo es un día típico de un ingeniero de DataOps, esto lo saqué de una web en Rusia difícil de traducir pero interesante y más aún de un país tan avanzado como Rusia.

8:30 am El comienzo de la jornada laboral. Estoy revisando los mensajes en busca de fallas en la canalización de datos. Si el mensaje de error está presente, esta tarea debe resolverse primero. Si el error es simple, puede repararse en 20 minutos, pero si la falla es grave, puede llevar un día hábil completo. Siempre trato de encontrar la causa del error para que no tenga tiempo de afectar el trabajo de la empresa. Mi día sería perfecto si la firma ni siquiera recordara que existí. j

9:00 am Limpio el correo electrónico y corrijo los errores lo más rápido posible. Antes del almuerzo, solo trabajo con código, ya que este es el momento más productivo para mí. Hoy tengo que prepararlos. documentación a los colegas, donde firmaré información sobre las innovaciones. Deben ser revisados   y aprobados por otros desarrolladores antes de comenzar a implementarlos.

12:30 _ La mayor parte del trabajo está hecho, así que estoy agregando nuevas tareas a la lista de tareas pendientes y creando un análisis informativo de los problemas que descubrí al comienzo de la jornada laboral.

13:30 . Hora de comer. En este momento, trato de desconectarme del trabajo, pero esto rara vez sucede.

14:30 . Tengo una cita con otro ingeniero de datos donde discutiremos cómo optimizar la implementación de contenedores de datos para aumentar el rendimiento. Sucede que en un día tengo hasta 4-5 reuniones con diferentes especialistas.

16:30 . Trabajo en equipo. Ayudo a otros miembros del equipo a completar tareas de trabajo y planeo crear o actualizar nuevas funciones.

18:30 . Fin de la jornada laboral. Si doy lo mejor de mí, entonces resuelvo todos los problemas a las 17:00, máximo a las 17:30, pero si la tarea es interesante, entonces puedo trabajar hasta las 8-9 pm. Como no hay más tareas, me voy a casa.

Pros y contras de la profesión.

Echemos un vistazo más de cerca a las ventajas y desventajas de la profesión “Ingeniero de DataOps”.

Ventajas :

Una profesión joven y prometedora, especialmente en países desarrollados y la CEI. La tendencia crecerá durante otros 5 años, y durante todo este tiempo habrá escasez de ingenieros profesionales de DataOps en el mercado.

Baja competencia por puestos en comparación con otras vacantes de TI.

Trabajo interesante, que incluye muchas tareas diferentes, en las que debe buscar soluciones no estándar.

Contras :

Deberá trabajar con una gran cantidad de marcos y herramientas para el procesamiento de datos. Y debe estudiar en detalle no varias soluciones, sino cada una de ellas para hacer frente de manera efectiva a las tareas laborales. Por ejemplo, actualmente existen las siguientes plataformas utilizadas por grandes organizaciones: Spark, Kafka, Redshift, Flink, PostgreSQL.

Debe tener al menos un conocimiento de nivel junior de Python o Scala. Es decir, debe tener una experiencia de desarrollo real de 1 a 2 años.

Perspectivas y demanda

En la práctica, ninguna empresa en el mundo ha sido capaz de aprovechar todo el potencial de la metodología DataOps. Pero por delante de todo están las corporaciones de alta tecnología que tienen un gran departamento de desarrolladores de DevOps en su personal que usan herramientas de ingeniería de DataOps sin siquiera saberlo.

Con el crecimiento del volumen de información recibida, ha aumentado la necesidad de un ingeniero independiente para aliviar algunas de las responsabilidades de otros especialistas de TI. Así apareció la profesión de “Ingeniero DataOps”.

La metodología DataOps puede aumentar la eficiencia del análisis de datos, reducir el costo de las operaciones y mejorar la calidad de la información proporcionada en más del 55%. DataOps está en servicio con muchas grandes empresas, especialmente en los sectores financiero y de TI.

El mercado de las profesiones de ingeniería de datos aumentó un 50 % solo en 2019. En el sector TI, el crecimiento en el número de vacantes suele ser de un máximo del 5%. Y en 2020, el crecimiento se hizo más bajo y ascendió a alrededor del 25%. Por lo tanto, los próximos 5 años continuarán las altas tasas de crecimiento. Ahora es el momento perfecto para ingresar a la ingeniería de datos, e incluso un ingeniero novato puede encontrar trabajo fácilmente.

¿Quién es la persona más fácil para convertirse en ingeniero de DataOps? Científicos de datos con al menos 1 año de experiencia.

¿Qué perspectivas puede tener un ingeniero de DataOps con experiencia en desarrollo?¿Es una transición a especialidades afines: Data Analytics, Devops, desarrollo Python o Data Science? Pero muy pocos especialistas hacen esto, ya que el trabajo de un ingeniero de DataOps es interesante y muy bien remunerado.

La mayoría de los especialistas son necesarios en las siguientes industrias:

  • Bancos y finanzas;
  • telecomunicaciones;
  • Venta al por menor y comercio.

si obtiene un trabajo como pasante, en un año ya puede solicitar el puesto de Junior y superior. Lo principal es pasar la entrevista técnica.

El salario

¿Cuánto ganan los ingenieros de DataOps? Si observa las estadísticas especialmente del extranjero vera que son muy bien remunerados.

¿Cuánto cobran los ingenieros de DataOps en los EE. UU.? Según Glassdoor.com , los ingenieros de DataOps en el extranjero ganan $111,796 al año o $9,136 al mes. A razón de 70 rublos. alrededor de 650 mil rublos por dólar .y lo puedes sacar en soles también.

Guía práctica: cómo convertirse en un ingeniero profesional de DataOps

El autoaprendizaje implica la elaboración de un plan de formación competente, la autodisciplina y la constancia. Tendrás que estudiar al menos 8-12 horas diarias y después de 9-12 meses de estudio intensivo podrás empezar a buscar prácticas en empresas.

Es mejor si en esta etapa tiene un mentor que lo impulsará y lo guiará en la dirección correcta. Además, deberá adquirir de alguna manera habilidades prácticas que solo se pueden desarrollar en una empresa real.

Conclusión

El ingeniero de operaciones de datos es un científico de datos muy solicitado que se requiere más a menudo en organizaciones muy grandes.

Especialista en su trabajo utiliza herramientas como Hadoop, MLOps, ML, ETL y Data Lake.

El salario promedio de un Ingeniero DataOps es de ????- esto se considera un indicador alto entre las vacantes de TI.

La principal diferencia entre DevOps y DataOps es que, en el primer caso, los ingenieros proporcionan software funcional para la empresa y, en el segundo, datos actualizados de diferentes fuentes.

Puedes aprender la profesión de ingeniero de datos tanto en una universidad como en cursos en línea. Es preferible la última opción, ya que puedes obtener las habilidades necesarias en muy poco tiempo por poco dinero.

Los estaré esperando 

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

Lima Perú 🇵🇪

Diferencia entre DevOps y DataOps

Engineer

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