5 preguntas y respuestas de entrevista para un ingeniero de datos senior

Este artículo ha sido revisado y verificado por Juliana Diaz, Ingeniero de Sistemas (Data Analytics & Visualization) en EPAM Anywhere. ¡Muchas gracias, Juliana!

Después de explorar preguntas básicas y conductuales de la entrevista para ingenieros de datos, analicemos una selección de preguntas de entrevista para ingenieros de datos con experiencia que suelen plantearse durante el proceso de contratación. Para cada pregunta, presentaremos algunas respuestas que ayudarán a los candidatos a prepararse para la entrevista técnica de manera eficaz, demostrando su experiencia e idoneidad para puestos de alto nivel en el dinámico y cambiante campo de la ingeniería de datos.

Colaborar con científicos de datos y analistas de datos es crucial para comprender sus necesidades de datos y proporcionar la infraestructura y la canalización de datos necesarios. Estos son algunos pasos clave para facilitar una colaboración eficaz:

1. Comprender las metas y objetivos del proyecto. Colabora de cerca con los científicos y analistas de datos para comprender a fondo sus requisitos en materia de datos. Haz preguntas como qué tipos de datos se necesitan, qué variables son de interés, qué métricas específicas deben medirse, con qué frecuencia deben actualizarse los datos y cómo se utilizarán los datos.
2. Evaluar la infraestructura de datos existente. Documenta las fuentes de datos y los sistemas ya en uso y evalúa su infraestructura de datos actual. Identifica las lagunas, redundancias y problemas, y propone una arquitectura de datos que se ajuste lo mejor possible a sus requisitos de datos.
3. Desarrollar canalización de datos y procesos ETL. Crea canalizaciones de datos estables y eficientes para la inserción, transformación, carga y visualización de datos de múltiples fuentes. Implementa las mejores prácticas de gestión de datos y aprovecha tecnologías como Apache Spark y Presto para aumentar la velocidad y la precisión del proceso.
4. Supervisar y solucionar problemas de canalización de datos. Supervisa y soluciona continuamente las canalizaciones de datos en busca de errores e incoherencias. Identifica y resuelve cualquier problema y asegúrate de que la integridad de los datos se mantenga en todo el sistema.
5. Probar e implementar. Prueba las canalizaciones de datos y la infraestructura de datos antes de ponerlas en producción. Asegurate de que las aplicaciones existentes funcionen sin problemas y de que las nuevas aplicaciones puedan utilizar el canal de datos.

En el modelado de datos se utilizan varios esquemas o enfoques de diseño para estructurar y organizar los datos. Cada esquema tiene sus propias características, ventajas y casos de uso. A continuación te presentamos cuatro esquemas de diseño que son comúnmente utilizados en el modelado de datos:

• Esquema relacional: El esquema relacional, también conocido como modelo entidad-relación (ER), se basa en los principios de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Este esquema organiza los datos en tablas con filas y columnas, en las que las relaciones entre entidades se establecen mediante claves primarias y foráneas. Los esquemas relacionales proporcionan una estructura clara, garantizan la integridad de los datos mediante restricciones y permiten una gestión eficaz deconsultas SQL y manipulación de datos. Este esquema es ampliamente utilizado en sistemas transaccionales y escenarios de datos estructurados.
• Esquema de estrella: El esquema en estrella es un diseño utilizado habitualmente en el almacenamiento de datos. Consiste en una tabla de hechos (tabla fact) central rodeada de tablas de dimensiones. La tabla de hechos contiene medidas o métricas, mientras que las tablas de dimensiones proporcionan el contexto y los atributos descriptivos de éstas medidas. El esquema en estrella simplifica las relaciones de datos complejas, mejora el rendimiento de las consultas y permite el análisis multidimensionales con eficiencia, como las operaciones OLAP (online analytical processing). Este esquema es adecuado para fines analíticos y de elaboración de informes.
• Esquema copo de nieve: El esquema copo de nieve es una extensión del esquema de estrella. Representa un modelo dimensional en el que las tablas de dimensiones se normalizan en múltiples tablas interrelacionadas. Esta normalización reduce la redundancia de datos y permite un almacenamiento más eficaz. El esquema copo de nieve sirve en escenarios con dimensiones altamente jerárquicas o con varios niveles de anidación. Sin embargo, este esquema puede introducir operaciones de unión adicionales en comparación con el esquema de estrella, lo que podría afectar al rendimiento de las consultas.
• Esquema NoSQL: Las bases de datos NoSQL, como las bases de datos orientadas a documentos (por ejemplo, MongoDB) o los almacenes de claves/valores (por ejemplo, Redis), tienen diseños de esquemas flexibles que difieren de los esquemas relacionales tradicionales. Las bases de datos NoSQL suelen tener un enfoque sin esquema o de esquema de lectura, lo que permite estructuras de datos dinámicas y flexibles. Esta bases de datos pueden manejar datos no estructurados, semiestructurados o que cambian constante. Los esquemas NoSQL son adecuados para situaciones en las que la flexibilidad de los datos, la escalabilidad y la rapidez de las operaciones de escritura y lectura son fundamentales, como en las aplicaciones web o los entornos de big data.

Cada diseño de esquema tiene sus ventajas y desventajas, y la elección depende del caso de uso específico, las características de los datos, los requisitos de escalabilidad y las necesidades de consulta que se tengan. Es importante considerar cuidadosamente factores como las relaciones entre los datos, los requisitos de rendimiento, la coherencia de los datos y la facilidad de mantenimiento a la hora de seleccionar un diseño de esquema para un escenario concreto de modelado de datos.

Optimizar el rendimiento de las canalizaciones de datos y garantizar la escalabilidad son aspectos cruciales para un procesamiento eficiente de los datos. Estas son algunas de las estrategias empleadas para lograrlo:

• Partición de datos: La división de los datos en segmentos más pequeños y manejables permite el procesamiento en paralelo y reduce la carga de componentes individuales. La partición puede basarse en varios criterios, como tiempo, ubicación geográfica o algún atributo específico. Distribuir los datos en múltiples nodos o unidades de procesamiento permite la paralelización y mejora el rendimiento de la canalización de datos.
• Almacenamiento en caché y memoización: La implementación de mecanismos de almacenamiento en caché puede mejorar significativamente el rendimiento al almacenar en memoria datos a los que se accede o se calculan con frecuencia. El almacenamiento en caché reduce la necesidad de repetir cálculos costosos u operaciones de recuperación de datos, lo que se traduce en una ejecución más rápida de la canalización de datos. La memoización, una forma de almacenamiento en caché, consiste en el almacenamiento del resultado de operaciones de alto coste computacional para reutilizarlos en el futuro.
• Compresión de datos: La compresión de datos puede reducir los requisitos de almacenamiento y mejorar el rendimiento de la canalización de datos. La compresión de datos antes de su almacenamiento o durante su transferencia consume menos espacio en disco, lo que se traduce en un acceso más rápido a los datos y una mejora de la eficiencia general de la canalización de datos. Sin embargo, es esencial encontrar un equilibrio entre los ratios de compresión y la sobrecarga de la descompresión durante el procesamiento de los datos.
• Formatos de datos optimizados: Elegir formatos de datos eficientes, como Parquet u ORC (Optimized Row Columnar), puede mejorar significativamente el rendimiento del procesamiento de datos. Estos formatos de almacenamiento en columnas optimizan la compresión de datos y permiten la poda de columnas, en la que sólo las columnas necesarias son leídas durante el procesamiento. Esto reduce la E/S del disco y acelera la recuperación de datos.
• Procesamiento paralelo y computación distribuida: El uso de marcos como Apache Spark o Apache Hadoop permite el procesamiento paralelo de datos en varios nodos o clústeres. Estos marcos proporcionan escalabilidad distribuyendo la carga de trabajo entre los recursos disponibles, mejorando el rendimiento de la canalización de datos y adaptándose a los requisitos de procesamiento de datos a gran escala.
• Optimización de consultas: La optimización de las consultas de datos es crucial para el rendimiento de la canalización de datos. Esto implica técnicas como la re-escritura de consultas, la indexación y el análisis del plan de consultas para reducir el escaneo innecesario de datos, minimizar las operaciones de unión y aprovechar las funciones de optimización de consultas proporcionadas por el motor de procesamiento de datos o la base de datos.
• Supervisión y ajuste del rendimiento: La implantación de sistemas de supervisión sólidos para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento de la canalización de datos ayuda a identificar los cuellos de botella en el rendimiento y a optimizar la utilización de los recursos. Las herramientas de supervisión pueden capturar métricas clave como el rendimiento de los datos, la latencia, el consumo de recursos y el estado del sistema, lo que permite a los ingenieros de datos identificar y resolver problemas de rendimiento.
• Escalamiento horizontal: El diseño de canalización de datos con enfoque en la escalabilidad horizontal permite una expansión sin problemas a medida que crecen los volúmenes de datos. Esto implica diseñar arquitecturas distribuidas y aprovechar los servicios en la nube o las tecnologías de contenerización que posibilitan capacidades de autoescalado. La escalabilidad horizontal garantiza que la canalización pueda gestionar cargas de trabajo mayores sin comprometer el rendimiento.
• Procesamiento incremental: Adoptar un enfoque de procesamiento incremental permite procesar sólo los datos nuevos o modificados, en lugar de procesar todo el conjunto de datos. Al procesar los datos de forma incremental, la canalización de datos evita cálculos innecesarios y reduce el tiempo de procesamiento, especialmente en situaciones en las que los datos fluyen continuamente o llegan por partes.

Mediante el empleo de estas estrategias, los ingenieros de datos pueden optimizar la canalización de datos, mejorar el rendimiento y garantizar la escalabilidad para gestionar eficazmente los crecientes volúmenes de datos y las demandas de procesamiento.

He trabajado bastante con lago de datos y me he encontrado con varios retos a la hora de gestionar y procesar datos dentro de una arquitectura de lago de datos. Estos son algunos de los principales obstáculos enfrentados:

• Gobernanza de datos: La gobernanza de datos se complejiza en un entorno de lago de datos debido a la naturaleza descentralizada y de lectura de esquema de los datos. Garantizar la calidad de los datos, definir la propiedad de los datos y mantener los metadatos es crucial para la efectiva gobernanza de los datos en un lago de datos.
• Descubrimiento y catalogación de datos: Con una gran diversidad de datos almacenados en un lago de datos, descubrir y comprender los datos disponibles se convierte en todo un reto. Establecer un catálogo de datos completo y un sistema de gestión de metadatos ayuda a descubrir y acceder los datos más relevantes.
• Linaje y procedencia de los datos: El rastreamiento del origen, las transformaciones y el uso de los datos dentro de un lago de datos es una tarea esencial, pero bastante compleja. Establecer el linaje de los datos y los mecanismos de procedencia resulta crucial para comprender el historial y la credibilidad de los datos a efectos de cumplimiento normativo, auditoría y resolución de problemas.
• Seguridad de los datos y control de acceso: Garantizar la seguridad de los datos en un lago de datos es todo un reto debido a la naturaleza descentralizada y flexible de la arquitectura. Implementar mecanismos sólidos de control de acceso, cifrado y técnicas de enmascaramiento de datos es esencial para proteger los datos sensibles y evitar accesos no autorizados.
• Diseño de la arquitectura del lago de datos: El diseño de una arquitectura de lago de datos eficiente y escalable requiere una cuidadosa consideración de factores como la partición de datos, los formatos de almacenamiento, los mecanismos de incersión de datos y los marcos de procesamiento de datos. Garantizar un rendimiento y una rentabilidad óptimos al mismo tiempo que se trabaja con diversas fuentes de datos y requisitos de procesamiento puede resultar complejo.
• Tratamiento de datos y rendimiento: El procesamiento de grandes volúmenes de datos dentro de un lago de datos requiere técnicas eficaces de procesamiento de datos. El aprovechamiento de marcos de procesamiento distribuido como Apache Spark y la optimización de los flujos de trabajo de datos son fundamentales para lograr un procesamiento de datos eficiente y minimizar la latencia.
• Integración y transformación de datos: La integración y transformación de datos procedentes de diversas fuentes en una estructura cohesionada plantea retos en un entorno de lago de datos. Garantizar la compatibilidad, la coherencia y la integridad de los datos en diferentes formatos y estructuras requiere procesos sólidos de integración y transformación de datos.
• Mantenimiento y evolución del lago de datos: Los lagos de datos son dinámicos y evolucionan constantemente. Para optimizar y actualizar la infraestructura del lago de datos son necesarias actividades de mantenimiento periódicas como el archivado de datos, la gestión del ciclo de vida de los datos, el ajuste del rendimiento y el escalado de la infraestructura.

Cuando se diseña un esquema para el almacenamiento de datos, se deben tener varias consideraciones para garantizar una estructura eficiente y eficaz. Las siguientes son algunas consideraciones clave para recordar:

• Identifica los requisitos del negocio que son más importantes para el almacenamiento de datos. Es esencial tener claridad de los datos que deben incluirse en el almacenamiento y por qué son importantes.
• Elige el modelo de datos más adecuado que satisfaga los requisitos de la negocio. Cualquier modelo de datos tiene sus propias ventajas y desventajas. Elegir el modelo de datos más adecuado es fundamental para diseñar con éxito un esquema de almacenamiento de datos.
• Selecciona la estructura de base de datos adecuada para almacenar los datos. Elige la estructura de base de datos más adecuada para almacenar y recuperar datos de la forma más eficiente.
• Determina el flujo de datos entre fuentes y objetivos. Identifica las técnicas de extracción y carga de datos, los procedimientos de transformación y cualquier otro proceso de manipulación de datos que sean necesarios para proporcionar datos precisos con efectividad.
• Selecciona el hardware adecuado. Una infraestructura de hardware adecuada, como servidores, almacenamiento, etc., puede mejorar el rendimiento de las consultas y optimizar la recuperación y modificación de datos.
• Desarrolla el esquema de acuerdo con el modelo de datos seleccionado. Asegúrate de que el esquema está diseñado para adaptarse a cualquier cambio futuro y es eficiente a la hora de manipular y almacenar datos.
• Implementa medidas de seguridad adecuadas. Protege los datos almacenados de accesos no autorizados.

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