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INFORMÁTICA, ELECTRÓNICA Y DIGITAL
Miner de datos
Extracción y transformación de datos brutos en activos estratégicos para la toma de decisiones corporativas
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En 242 países
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En resumen
Áreas clave
Competencias técnicas
Habilidades blandas
Automatización
Media
Dificultad
Positiva
Tensión del mercado
Moderada
Movilidad
Posible
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El minero de datos trabaja en la identificación, extracción y preparación de conjuntos de datos de gran volumen procedentes de fuentes heterogéneas.
Opera con herramientas como Python, SQL, Apache Spark y plataformas de almacenamiento en la nube (AWS, GCP, Azure). Interactúa con científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de negocio y equipos de TI para construir pipelines de datos robustos, limpiar registros inconsistentes y alimentar modelos analíticos con información estructurada y de calidad verificada.
Habilidades
Competencias técnicas
- Experiencia con Python y bibliotecas como pandas y NumPy
- Dominio de SQL avanzado y optimización de consultas complejas
- Conocimiento en Apache Spark para procesamiento distribuido
- Habilidad en Apache Airflow para orquestación de pipelines
- Experiencia con plataformas cloud como AWS S3 y GCP BigQuery
- Uso de herramientas de calidad de datos como Great Expectations
- Práctica en web scraping y extracción de APIs REST/GraphQL
- Familiaridad con Git y control de versiones
Habilidades blandas
- Atención al detalle en la verificación de integridad de datos
- Capacidad de priorización ante volúmenes masivos de trabajo
- Comunicación técnica con interlocutores no especializados
- Resolución metódica de problemas de inconsistencia de datos
- Autonomía en la exploración de fuentes de datos no documentadas
Misiones
- Extraer conjuntos de datos de fuentes relacionales y no relacionales utilizando SQL y APIs REST, logrando cobertura total de las fuentes definidas
- Diseñar pipelines de ingesta automatizados con Apache Airflow, reduciendo el tiempo de procesamiento significativamente
- Aplicar técnicas de web scraping con Scrapy y BeautifulSoup para capturar datos públicos no estructurados
- Limpiar y normalizar datasets en Python (pandas), eliminando duplicados y registros corruptos
- Implementar controles de calidad de datos con Great Expectations, alcanzando tasas de error inferiores al 2%
- Documentar metadatos y linajes de datos en catálogos corporativos como Alation y DataHub
- Optimizar consultas sobre bases de datos columnares (BigQuery, Redshift), reduciendo costes de cómputo
- Coordinar con equipos de ciencia de datos la entrega de datasets listos para modelado en plazos acordados
- Monitorizar la integridad de flujos de datos en tiempo real con alertas automatizadas en Apache Kafka
- Generar reportes de auditoría sobre volúmenes procesados, frecuencia de errores y latencia de pipelines
Entornos de trabajo
- Startups de tecnología e inteligencia artificial, donde la innovación es clave
- Grandes corporaciones con departamentos de Business Intelligence, enfocadas en análisis de datos
- Consultoras de datos y analítica avanzada, ofreciendo soluciones personalizadas
- Sector financiero y banca de datos, priorizando la seguridad y precisión
- Empresas de retail y e-commerce analizando datos de comportamiento del consumidor
- Organismos públicos con iniciativas de datos abiertos, promoviendo la transparencia
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia Ingeniero de datos para optimizar arquitecturas
- Convertirse en Científico de datos para desarrollar modelos predictivosVer la ficha →
- Avanzar como Arquitecto de datos diseñando infraestructuras robustas
- Desempeñarse como Analista de Business Intelligence para insights estratégicos
- Asumir el rol de Responsable de gobernanza de datos para supervisar la calidad
Perfil buscado
Rigor analítico en la validación de datos complejosOrientación a la eficiencia y automatización de procesosCapacidad de trabajo con datos ambiguos o incompletosCuriosidad técnica ante nuevas fuentes y formatos de datosAdaptabilidad a entornos de datos distribuidos
Preguntas frecuentes
¿Cómo ser Miner de datos?
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