Principales herramientas que usa un Data Engineer hoy

Descubre las herramientas clave que todo Data Engineer debe dominar hoy: desde Python y SQL hasta Spark, Airflow y plataformas en la nube.

La ingeniería de datos es una disciplina que está en auge, tanto por las oportunidades profesionales que ofrece como por la manera en la que distintas organizaciones están aprovechando sus plataformas, métodos y técnicas.

Sin duda, no hay mejor momento que el presente para construir una carrera en ingeniería de datos. Y una excelente manera de comenzar es especializarse en el uso de sus herramientas clave. No es necesario aprenderlas todas de golpe, lo ideal es familiarizarse con tantas como sea posible, y obtener experiencia práctica con al menos una o dos, aplicándolas en distintos proyectos.

En esta nota te contamos las principales herramientas que necesitas conocer para destacar en ingeniería de datos.

Principales herramientas de ingeniería de datos open-source

El trabajo de un Data Engineer requiere construir, mantener y optimizar flujos de datos complejos que van desde la extracción de información hasta su almacenamiento en grandes volúmenes. Para lograrlo, existen herramientas open-source que hoy son parte esencial del stack tecnológico en equipos de datos de todo el mundo. Estas son algunas de las más utilizadas:

1. Apache Airflow – Orquestación de pipelines

Apache Airflow se ha convertido en el estándar para la automatización y programación de flujos de trabajo en ingeniería de datos. Permite definir pipelines como código (en Python) y gestionar dependencias entre tareas complejas, garantizando una ejecución eficiente y monitoreada.

👉 Es ideal para orquestar procesos ETL/ELT, manejar tareas recurrentes y construir workflows escalables.

2. Apache Kafka – Procesamiento de datos en tiempo real

Kafka es una plataforma de mensajería distribuida que permite capturar y procesar datos en tiempo real. Se utiliza para transmitir datos entre sistemas de forma eficiente, confiable y escalable, lo que lo convierte en una herramienta clave para flujos de datos en streaming.

👉 Es fundamental cuando se necesitan pipelines en tiempo real o para construir arquitecturas basadas en eventos.

3. DBT (Data Build Tool) – Transformación de datos en el data warehouse

DBT permite a los ingenieros de datos transformar datos directamente dentro del data warehouse utilizando SQL. Su enfoque modular, control de versiones y testing integrado lo convierten en una herramienta poderosa para mantener pipelines limpios, auditables y colaborativos.

👉 Es el puente perfecto entre ingeniería y análisis de datos, y permite a los equipos trabajar con mejores prácticas de desarrollo.

4. Apache Spark – Procesamiento distribuido de grandes volúmenes

Spark es una de las herramientas más potentes para procesamiento distribuido de datos. Se puede usar tanto en streaming como por lotes, y permite transformar petabytes de información a alta velocidad, integrándose con múltiples lenguajes (Scala, Python, Java, SQL).

👉 Si trabajas con big data, Spark es imprescindible para escalar el procesamiento sin perder rendimiento.

5. Apache NiFi – Automatización de flujos de datos

NiFi es una plataforma gráfica que facilita el diseño y la automatización de flujos de datos complejos. Permite mover, transformar y enrutar datos entre sistemas con solo arrastrar y soltar componentes, lo que lo vuelve accesible incluso para quienes no programan.

👉 Es ideal para integraciones rápidas, procesamiento en tiempo real y tareas de ETL sin código.

6. PostgreSQL – Base de datos relacional robusta y escalable

PostgreSQL es una base de datos relacional open-source que combina potencia, flexibilidad y extensibilidad. Muchos ingenieros la eligen para staging de datos, modelado intermedio o como motor transaccional en soluciones analíticas.

👉 Es confiable, ampliamente adoptado en la industria y con una comunidad activa que garantiza evolución constante.

Principales herramientas de ingeniería de datos para el despliegue de modelos

Uno de los principales objetivos de la ciencia de datos es desarrollar modelos de machine learning a partir de los datos. Estos modelos pueden ser lógicos, geométricos o probabilísticos. A continuación, te presentamos algunas herramientas que puedes utilizar para construir y desplegar modelos:

• TensorFlow.js es la versión en JavaScript del popular framework de machine learning TensorFlow. Permite desarrollar modelos en JavaScript o Node.js y desplegarlos en la web directamente en el navegador del usuario.
• MLFlow es una plataforma para la gestión del ciclo de vida del machine learning — desde la construcción y empaquetado hasta el despliegue de modelos. Si estás experimentando con varias herramientas o construyendo múltiples modelos, MLFlow te ayuda a gestionarlos todos desde un solo lugar. Permite integrar bibliotecas, lenguajes o algoritmos con el producto.

Principales herramientas de ingeniería de datos para la visualización de datos

La visualización de datos hoy debe ir más allá de representar datos de forma gráfica. Debe ser científica, visual y, sobre todo, ofrecer información valiosa. Es decir, no se trata solo de reportar: la visualización debe facilitar el razonamiento analítico mediante interfaces visuales interactivas. Estas herramientas pueden ayudarte a visualizar tus proyectos de ciencia de datos:

• Orange es una herramienta de visualización de datos fácil de usar y con un amplio conjunto de funcionalidades. Aunque está pensada para principiantes y funciona mediante una interfaz gráfica, no debe subestimarse: permite realizar distribuciones estadísticas, diagramas de caja, árboles de decisión, clustering jerárquico y proyecciones lineales.
• D3.js (Data-Driven Documents) permite visualizar datos en navegadores web usando HTML, SVG y CSS. Es muy popular entre científicos de datos por sus capacidades de animación y visualizaciones interactivas.
• ggplot2 ayuda a crear visualizaciones estéticamente atractivas y elegantes usando R. Si buscas sorprender a tu audiencia con gráficos visuales bien logrados, esta es la biblioteca que debes elegir.

Principales herramientas de ingeniería de datos para entornos de desarrollo

• Al igual que en cualquier disciplina de programación, escribir y desplegar código de ciencia de datos puede hacerse de forma más eficiente con un entorno de desarrollo integrado (IDE). Estos entornos ofrecen sugerencias de código, permiten realizar pruebas, detectar errores fácilmente e incluso ejecutar código con plugins. Estos son algunos IDEs enfocados en ciencia de datos:
• Jupyter Notebooks es una aplicación web que permite alojar código, datos, anotaciones, ecuaciones, etc., en un documento interactivo. Si trabajas en un proyecto con otros científicos de datos, Jupyter es la herramienta perfecta para colaborar.
• Zeppelin Notebooks es un entorno web en el que puedes realizar análisis de datos usando múltiples lenguajes como Python, SQL o Scala. Con Zeppelin puedes explorar, compartir, analizar y visualizar datos en un solo espacio.
  
  RStudio destaca por integrar herramientas basadas en R dentro de un único entorno. Permite escribir código limpio, ejecutarlo, gestionar flujos de trabajo e incluso depurar errores.

Estas herramientas son clave para quienes desean desarrollarse como Data Engineers y construir soluciones escalables, seguras y modernas. En la Carrera de Data Engineer de Henry, aprendemos a utilizarlas de forma práctica, a través de proyectos reales que simulan escenarios del mundo laboral.