Perfil profesional

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.

Mercado laboral
Escasez en Austria y 8 países más
ELA/EURES 2025
Industria
Tecnología digital
Educación
Grado o equivalente
21%
Resiliencia Puntuación · 2026 (Cuanto más alto, mejor)
Grado o equivalente 74% Exposición a IA · 2026
Mercado laboral

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.

10 de 14 con escasez2025Los 30 en crecimiento3.7Mvacantes hasta 2035

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
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.

NexFuture™

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.

Juega el futuro
¿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.

Se estima una transformación significativa a nivel de tareas en 9 $. (alrededor de 2035) bajo el escenario „esperado“ seleccionado.
~15%
Resiliencia
Riesgo de automatización
EXP~80%
ventaja humana
MOAT~20%

Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.

2026
2031
2040
Velocidad de adopción de IA:

Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.

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.

21% Propiedad humana

Lo que todavía depende de la gente.

La mayoría de las tareas aquí pueden asistirse con IA en lugar de ser puramente humanas.

La ventaja humana Para mantenerse adelante en este rol, enfóquese en almacén de datos y almacenamiento de datos. Estas habilidades centradas en el ser humano son las más difíciles de replicar para la IA en los próximos 20 años.
42% ayudar

Donde la IA puede convertirse en copiloto

  • reducir la dimensionalidad
  • desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
  • gestionar arquitecturas de datos informáticos
74% Automatizar

Tareas más expuestas a la automatización

  • procesar datos
  • gestionar datos de investigación
  • utilizar técnicas de tratamiento de datos
Análisis detallado

Signos vitales y vectores de IA

Vectores de exposición a la IA

0-100%
IA/aprendizaje automático 42%

Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo

IA generativa 3%

Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje

Automatización física y robótica 0%

Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores

Software cognitivo 0%

Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos

Detalles técnicos
Metodología: NexFuture v3.0 Fuentes: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Actualizado: oct 2026

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.

Un día en la vida

Lo que las personas en este rol suelen hacer

Tecnología digital

dia en la vida

Un día típico como ingeniero de datos/ingeniera de datos

09
09:00 · mañana
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.
10
10:30 · media mañana
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.
12
12:00 · mediodía
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.
14
14:00 · tarde
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.
15
15:30 · A última hora de la tarde
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.
17
17:00 · Resumen
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.

El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.

Habilidades y conocimientos

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.

Habilidades esenciales
gestionar, recopilar y almacenar datos digitales
  • 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 información
  • 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.

programar sistemas informáticos
  • 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.

diseñar sistemas o aplicaciones de tic
  • 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.

introducir y modificar información
  • 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.

Áreas de conocimiento & Software y tecnologías
Áreas de conocimiento
  • 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.

Habilidades intersectoriales
  • análisis de datos
  • informática
  • estadística
Software y tecnologías
Structured query language SQLSASPythonRMicrosoft SQL ServerThe MathWorks MATLABIBM SPSS StatisticsSalesforce softwareMicrosoft Visual BasicAdobe Creative Cloud softwareOracle DatabaseOracle Primavera Enterprise Project Portfolio ManagementExtensible markup language XMLOracle PeopleSoftC++Hypertext markup language HTMLTableauOracle JavaESRI ArcGIS softwareJavaScriptTeradata DatabaseGoogle AnalyticsBentley MicroStationCDassault Systemes SolidWorksAtlassian JIRAAutodesk RevitPerlMicrosoft Visual Basic for Applications VBAMarketo Marketing AutomationPHPAmazon Web Services AWS softwareMicrosoft Azure softwareMicrosoft TeamsTrimble SketchUp ProMySQLC#Eclipse IDESlackAtlassian Confluence
Rasgos clave que necesitas
Pensamiento analítico Reconocimiento Logro/Esfuerzo Logro Variedad Cooperación Integridad Confiabilidad Liderazgo Tolerancia al estrés Adaptabilidad/Flexibilidad Independencia Innovación Autocontrol Preocupación por los demás Orientación social
Recompensas clave que puede esperar
LogroCondiciones de…ReconocimientoRelacionesApoyoIndependencia
Cómo calificar

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.

Nivel educativo típico

Grado o equivalente

Dónde estudiar

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:

Grado

MAGISTER EN TECNOLOGIA DE LA INFORMACION Y ANALISIS DE DATOS

UNIVERSIDAD GABRIELA MISTRAL · Chile

Vocacional

TECNICO DE NIVEL SUPERIOR EN CIENCIA DE DATOS

IP PROVIDENCIA · Chile

Grado

DATA BUSINESS INTELLIGENCE

UNIVERSIDAD DEL DESARROLLO · Chile

Vocacional

INGENIERIA DE DATOS

IP IACC · Chile

Vocacional

TECNICO EN ANALITICA DE DATOS

IP ESCUELA DE COMERCIO DE SANTIAGO · Chile

Curso corto

DIPLOMADO EN DATA ENGINEER

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE · Chile

Fuentes
  1. 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
Progresión profesional

Rutas de crecimiento y roles similares

Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.

Para organizaciones

Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.

Preguntas comunes

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia a un ingeniero de datos de un científico de datos?
Mientras que el científico de datos se enfoca en analizar los datos para extraer insights y construir modelos predictivos, el ingeniero de datos se centra en la infraestructura que permite ese análisis. El ingeniero de datos construye y mantiene los 'caminos' por donde fluyen los datos, asegurando su calidad y disponibilidad.
¿Qué habilidades técnicas son esenciales para un ingeniero de datos?
Dominio de lenguajes de programación como Python o Java, experiencia con bases de datos (SQL y NoSQL), conocimiento de herramientas de Big Data como Hadoop o Spark, y familiaridad con plataformas de cloud computing como AWS, Azure o Google Cloud son fundamentales.
¿Qué tipo de proyectos puedo esperar como ingeniero/a de datos?
Podrías estar trabajando en la construcción de un data lake para centralizar datos de diversas fuentes, la optimización de un sistema de procesamiento de datos en tiempo real, o la implementación de una solución de gobernanza de datos para garantizar su calidad y cumplimiento normativo.
Ingeniero De Datos/Ingeniera De Datos — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
108.970 dólares al año en la mediana, a 2025-05. Las medianas estatales van de 60.470 a 156.590 dólares. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. La cifra corresponde a Estados Unidos y no es una proyección para Europa.

Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 19 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos