Ingeniero de datos/ingeniera de datos
Descripción general
Los ingenieros de datos desarrollan la arquitectura necesaria para tratar, gestionar y almacenar grandes cantidades de datos que utilizarán los científicos de datos en sus análisis. También diseñan la infraestructura y mantienen canales y almacenes de datos para obtener ventajas estratégicas de esos datos.
Como ingeniero/a de datos, tu día a día se centra en diseñar, construir y mantener la infraestructura de datos de una organización. Esto implica crear y optimizar pipelines de datos, gestionar bases de datos complejas y garantizar la calidad y seguridad de la información. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos, analistas y otros equipos para asegurar que tengan acceso a los datos que necesitan para realizar sus análisis y generar insights.
- • Diseñar y desarrollar la arquitectura de datos, incluyendo la selección de tecnologías y la definición de estándares.
- • Construir y mantener pipelines de datos robustos y escalables para la ingesta, transformación y almacenamiento de datos.
- • Gestionar bases de datos relacionales y no relacionales, optimizando el rendimiento y garantizando la integridad de los datos.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Bélgica, Chequia y 6 más.
Escasez más prolongada: Austria, 3 años.
Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.
Sobre esta fuente›
Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | No notificado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Excedente notificado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 116.580 US$ 2025-05 | +8,2% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
Perspectiva futura para ingeniero de datos/ingeniera de datos
ingeniero de datos/ingeniera de datos está entrando en un período de transformación. Con una exposición de 42% a herramientas de IA, esta función no se está reemplazando, sino que está evolucionando. El dominio de nuevas herramientas digitales será clave para mantenerse por delante.
¿Cómo se calculan estas puntuaciones?
El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.
¿Cómo podría cambiar ingeniero de datos/ingeniera de datos a medida que crece la adopción de la IA?
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
Cómo la IA puede cambiar este papel
Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.
Lo que todavía depende de la gente.
La mayoría de las tareas aquí pueden asistirse con IA en lugar de ser puramente humanas.
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- reducir la dimensionalidad
- desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
- gestionar arquitecturas de datos informáticos
Tareas más expuestas a la automatización
- procesar datos
- gestionar datos de investigación
- utilizar técnicas de tratamiento de datos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Detalles técnicos
NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.
Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como ingeniero de datos/ingeniera de datos
09 09:00 · mañana desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
10 10:30 · media mañana aplicar técnicas de almacenamiento de datos
12 12:00 · mediodía diseñar bases de datos en la nube
14 14:00 · tarde establecer procesos de datos
15 15:30 · A última hora de la tarde gestionar arquitecturas de datos informáticos
17 17:00 · Resumen gestionar datos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
utilizar técnicas de tratamiento de datos
Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.
-
establecer procesos de datos
Utilizar herramientas de TIC para aplicar procesos de manipulación de datos matemáticos, algorítmicos o de otro tipo, con el fin de crear información.
-
utilizar bases de datos
Utilizar herramientas de software para gestionar y organizar datos en un entorno estructurado que consta de atributos, tablas y relaciones para consultar y modificar los datos almacenados.
-
gestionar datos cuantitativos
Recopilar, procesar y presentar datos cuantitativos. Utilizar programas y métodos apropiados para validar, organizar e interpretar datos.
-
almacenar datos y sistemas digitales
Utilizar herramientas de software para archivar datos, copiándolos y realizando copias de seguridad, con el fin de garantizar su integridad y evitar la pérdida de datos.
-
aplicar técnicas de almacenamiento de datos
Aplicar modelos y herramientas como el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el procesamiento de transacciones en línea (OLTP), para integrar datos estructurados o no estructurados de las fuentes, a fin de crear un depósito central de datos históricos y actuales.
-
gestionar datos de investigación
Producir y analizar datos científicos procedentes de métodos de investigación cualitativos y cuantitativos. Almacenar y mantener los datos en bases de datos de investigación. Apoyar la reutilización de datos científicos y estar familiarizado con principios de gestión de datos abiertos.
-
generar conjuntos de datos
Generar una recopilación de conjuntos de datos relacionados nuevos o ya existentes que estén formados por elementos separados, pero que puedan manipularse como una unidad.
-
gestionar datos
Administrar todo tipo de recursos de datos a través de su ciclo de vida mediante la elaboración de perfiles de datos, análisis, normalización, resolución de identidad, limpieza, mejora y auditoría. Asegurarse de que los datos sean adecuados para su finalidad, con el uso de herramientas informáticas especializadas para cumplir los criterios de calidad de los datos.
-
reducir la dimensionalidad
Reducir el número de variables o características de un conjunto de datos en algoritmos de aprendizaje automático a través de métodos como el análisis de los principales componentes, la factorización de matrices, métodos de autocodificación y otros.
-
desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
Crear un software personalizado para el procesamiento de datos, seleccionando y utilizando el lenguaje de programación informático adecuado para que un sistema de TIC produzca los datos solicitados sobre la base de las entradas esperadas.
-
gestionar arquitecturas de datos informáticos
Supervisar las normas y utilizar técnicas de TIC para definir la arquitectura de los sistemas de información y controlar la recopilación, el almacenamiento, la consolidación, la configuración y el uso de datos en una organización.
-
diseñar bases de datos en la nube
Aplicar principios de diseño para unas bases de datos adaptables, flexibles, automatizadas y escasamente acopladas que utilicen la infraestructura de la nube. Fijarse como objetivo eliminar todos los puntos de fallo a través de un diseño de bases de datos distribuidas.
-
procesar datos
Introducir información en un sistema de almacenamiento y recuperación de datos a través de procesos como el escaneado, la codificación manual o transferencia electrónica de datos con el fin de procesar grandes cantidades de datos.
almacenamiento de datos
Los conceptos físicos y técnicos de cómo se organiza el almacenamiento digital de datos en sistemas específicos, tanto a nivel local en, por ejemplo, discos duros y memorias de acceso aleatorio (RAM) y a distancia, mediante una red, en internet o en la nube.
datos no estructurados
La información que no está ordenada de antemano o que no tiene un modelo de datos predefinido y es difícil de comprender y encontrar pautas en ella sin utilizar técnicas como la minería de datos.
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
sistemas de gestión de bases de datos
Las herramientas para crear, actualizar y gestionar bases de datos, como Oracle, MySQL y Microsoft SQL Server.
tecnologías en la nube
Las tecnologías que permiten el acceso al hardware, software, datos y servicios a través de servidores remotos y redes de software, independientemente de su ubicación y arquitectura.
SAS Data Management
El programa informático SAS Data Management es una herramienta para la integración de la información procedente de aplicaciones múltiples, creada y mantenida por organizaciones, en una estructura de datos coherente y transparente, desarrollada por la empresa de software SAS.
Teradata Database
El programa informático Teradata Database es una herramienta para crear, actualizar y gestionar bases de datos, desarrollado por la empresa de software Teradata Corporation.
- análisis de datos
- informática
- estadística
Ingeniero de datos: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
786 programas de estudios en 26 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 213 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
MAGISTER EN TECNOLOGIA DE LA INFORMACION Y ANALISIS DE DATOS
UNIVERSIDAD GABRIELA MISTRAL · Chile
Se muestran 6 de 999.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja ingeniero de datos/ingeniera de datos?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
analista de datos
16% similitudgrabador de datos/grabadora de datos
13% similituddirector de datos/directora de datos
11% similituddesarrollador de IdC/desarrolladora de IdC
11% similitudgestor de conocimientos e información sobre las TIC/gestora de conocimientos e información sobre las TIC
11% similitudcientífico de datos/científica de datos
11% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a un ingeniero de datos de un científico de datos?
¿Qué habilidades técnicas son esenciales para un ingeniero de datos?
¿Qué tipo de proyectos puedo esperar como ingeniero/a de datos?
Ingeniero De Datos/Ingeniera De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 19 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos