El campo de la Ingeniería de Datos está en constante evolución, y con él, las preguntas que se formulan en las entrevistas de trabajo. Prepararse adecuadamente para estas entrevistas es crucial para conseguir el puesto deseado. Este artículo te proporcionará una guía completa de las preguntas de entrevista de Ingeniería de Datos más comunes en 2025, abarcando desde los fundamentos teóricos hasta las habilidades técnicas avanzadas y el conocimiento de herramientas específicas.
Nuestro objetivo es equiparte con el conocimiento necesario para afrontar con confianza cualquier entrevista de Ingeniería de Datos, independientemente de tu nivel de experiencia. ¡Prepárate para impulsar tu carrera!
Preguntas sobre fundamentos de datos
Esta sección se enfoca en las preguntas que evalúan tu comprensión de los conceptos fundamentales de los datos. Dominar estos principios es esencial para cualquier ingeniero de datos.
1. ¿Qué es un data warehouse y en qué se diferencia de un data lake?
Explica las diferencias clave en cuanto a estructura, propósito, escalabilidad y casos de uso. Destaca que un data warehouse está diseñado para datos estructurados y análisis, mientras que un data lake almacena datos sin procesar en diversos formatos.
2. Define el concepto de ETL y explica cada una de sus fases.
Describe la extracción, transformación y carga de datos, resaltando la importancia de la limpieza, validación y estandarización en la fase de transformación.
3. ¿Qué son los datos estructurados, no estructurados y semiestructurados? Proporciona ejemplos de cada uno.
Define cada tipo de dato y proporciona ejemplos relevantes como bases de datos relacionales (estructurados), texto sin formato (no estructurados) y JSON o XML (semiestructurados).
4. Explica la diferencia entre SQL y NoSQL. ¿Cuándo usarías uno u otro?
Compara y contrasta las bases de datos relacionales (SQL) y las bases de datos NoSQL, destacando sus fortalezas y debilidades. Explica que SQL es ideal para datos estructurados y transacciones ACID, mientras que NoSQL es adecuado para datos no estructurados, alta escalabilidad y flexibilidad.
5. ¿Qué entiendes por normalización de bases de datos? ¿Cuáles son sus beneficios?
Describe el proceso de organizar los datos en una base de datos para reducir la redundancia y mejorar la integridad de los datos. Menciona los beneficios como la eliminación de anomalías de actualización, la mejora de la eficiencia del almacenamiento y la simplificación de las consultas.
6. ¿Qué son las funciones de ventana en SQL? ¿Para qué se utilizan?
Explica que las funciones de ventana permiten realizar cálculos a través de un conjunto de filas relacionadas con la fila actual, sin agrupar los datos. Proporciona ejemplos de uso como la obtención de promedios móviles, rankings y cálculos acumulativos.
7. ¿Qué es un esquema estrella (star schema)? ¿Cuáles son sus ventajas?
Describe el modelo de esquema estrella, que consta de una tabla de hechos central rodeada de tablas de dimensiones. Explica sus ventajas como la simplicidad, la eficiencia de las consultas y la facilidad de comprensión.
8. ¿Qué es la dimensionalidad de los datos? ¿Cómo afecta al rendimiento de los algoritmos de machine learning?
Define la dimensionalidad como el número de atributos o características en un conjunto de datos. Explica que una alta dimensionalidad puede llevar a la maldición de la dimensionalidad, afectando negativamente el rendimiento de los algoritmos de machine learning debido a la dispersión de los datos y el aumento del costo computacional.
9. Explica el concepto de Data Governance. ¿Por qué es importante?
Define Data Governance como el conjunto de políticas, procesos y estándares que aseguran la calidad, integridad, seguridad y disponibilidad de los datos. Destaca su importancia para garantizar la confianza en los datos, cumplir con las regulaciones y apoyar la toma de decisiones.
10. ¿Qué es la calidad de los datos? ¿Cómo la medirías?
Define la calidad de los datos en términos de precisión, integridad, consistencia, completitud y puntualidad. Explica cómo se puede medir la calidad de los datos utilizando métricas como la tasa de error, la tasa de datos faltantes y la tasa de datos duplicados.
Preguntas técnicas avanzadas
Esta sección profundiza en preguntas que evalúan tus habilidades técnicas avanzadas y tu capacidad para resolver problemas complejos de ingeniería de datos.
1. Describe un proyecto de ingeniería de datos en el que hayas trabajado. ¿Cuáles fueron los desafíos y cómo los superaste?
Describe un proyecto relevante, detallando la arquitectura, las tecnologías utilizadas y los desafíos encontrados. Explica cómo abordaste los problemas, destacando tus habilidades de resolución de problemas y tu capacidad para trabajar en equipo.
2. ¿Cómo diseñarías una arquitectura de datos para un sistema de streaming en tiempo real?
Describe una arquitectura que incluya componentes como Kafka, Spark Streaming o Flink. Explica cómo manejarías la ingestión, el procesamiento y el almacenamiento de datos en tiempo real, considerando la escalabilidad, la tolerancia a fallos y la latencia.
3. ¿Qué son los algoritmos de compresión de datos? ¿Cuáles conoces y cuándo los usarías?
Explica los principios de la compresión de datos y describe algoritmos como gzip, bzip2 y Snappy. Explica cuándo usarías cada uno, considerando factores como la tasa de compresión, la velocidad de compresión y la descompresión, y el uso de la CPU.
4. ¿Cómo optimizarías una consulta SQL que se ejecuta lentamente?
Describe técnicas de optimización de consultas como la creación de índices, el uso de explain plan, la reescritura de consultas y la partición de tablas. Explica cómo identificar cuellos de botella y cómo mejorar el rendimiento de las consultas.
5. ¿Qué son las pruebas unitarias, de integración y de sistema en el contexto de la ingeniería de datos? ¿Por qué son importantes?
Define cada tipo de prueba y explica su importancia para garantizar la calidad del código y la integridad de los datos. Destaca la importancia de las pruebas automatizadas para detectar errores y prevenir problemas en producción.
6. ¿Cómo manejarías datos duplicados en un data pipeline?
Describe técnicas para la detección y eliminación de datos duplicados, como el uso de funciones de ventana en SQL, la implementación de algoritmos de deduplicación y el uso de herramientas específicas como Apache NiFi o StreamSets.
7. Explica el concepto de idempotencia en el contexto de los pipelines de datos. ¿Por qué es importante?
Define la idempotencia como la propiedad de una operación de producir el mismo resultado sin importar cuántas veces se ejecute. Explica su importancia para garantizar la consistencia de los datos en caso de fallos o reintentos en los pipelines de datos.
8. ¿Qué son los microservicios? ¿Cómo se aplican en la ingeniería de datos?
Define los microservicios como una arquitectura de software que consiste en dividir una aplicación en pequeños servicios independientes que se comunican entre sí. Explica cómo se pueden utilizar para construir pipelines de datos modulares, escalables y resilientes.
9. ¿Cómo diseñarías un sistema para detectar anomalías en datos de series temporales?
Describe técnicas para la detección de anomalías, como el uso de algoritmos de machine learning como ARIMA, Prophet o redes neuronales recurrentes (RNN). Explica cómo preprocesar los datos, entrenar el modelo y detectar anomalías en tiempo real.
10. ¿Qué es el machine learning explicable (XAI)? ¿Por qué es importante en la ingeniería de datos?
Define XAI como el conjunto de técnicas que permiten comprender y explicar las decisiones tomadas por los modelos de machine learning. Explica su importancia para garantizar la transparencia, la responsabilidad y la confianza en los modelos de machine learning utilizados en la ingeniería de datos.
Preguntas sobre herramientas y tecnologías específicas
Esta sección evalúa tu familiaridad con herramientas y tecnologías específicas utilizadas en la ingeniería de datos. El conocimiento práctico de estas herramientas es altamente valorado.
1. ¿Qué experiencia tienes con Apache Spark? ¿Cuáles son sus principales componentes?
Describe tu experiencia con Spark, detallando los componentes como Spark Core, Spark SQL, Spark Streaming, MLlib y GraphX. Explica cómo has utilizado Spark para procesar grandes volúmenes de datos, realizar análisis de datos y construir modelos de machine learning.
2. ¿Qué experiencia tienes con Apache Kafka? ¿Cómo lo usarías para construir un pipeline de datos en tiempo real?
Describe tu experiencia con Kafka, detallando los conceptos como topics, partitions, producers y consumers. Explica cómo usarías Kafka para construir un pipeline de datos en tiempo real, gestionando la ingestión, el almacenamiento y la distribución de datos.
3. ¿Qué experiencia tienes con bases de datos NoSQL como MongoDB, Cassandra o Redis?
Describe tu experiencia con cada base de datos, destacando sus fortalezas y debilidades. Explica cuándo usarías cada una, considerando factores como el tipo de datos, la escalabilidad, la disponibilidad y la latencia.
4. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de orquestación de workflows como Apache Airflow o Prefect?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para definir, programar y monitorizar pipelines de datos. Destaca las características como la gestión de dependencias, la detección de errores y la reejecución de tareas.
5. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de almacenamiento en la nube como AWS S3, Azure Blob Storage o Google Cloud Storage?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para almacenar grandes volúmenes de datos de forma escalable y duradera. Destaca las características como la gestión de versiones, el control de acceso y la integración con otros servicios en la nube.
6. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o Grafana?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para crear dashboards interactivos y reportes personalizados. Destaca las características como la conexión a diversas fuentes de datos, la creación de visualizaciones atractivas y la compartición de resultados.
7. ¿Qué experiencia tienes con lenguajes de programación como Python, Scala o Java?
Describe tu experiencia con cada lenguaje, destacando sus fortalezas y debilidades. Explica cuándo usarías cada uno, considerando factores como la legibilidad, la eficiencia y la disponibilidad de librerías y frameworks.
8. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de integración continua y despliegue continuo (CI/CD) como Jenkins, GitLab CI o CircleCI?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para automatizar el proceso de construcción, prueba y despliegue de pipelines de datos. Destaca las características como la integración con sistemas de control de versiones, la ejecución de pruebas automatizadas y el despliegue en diversos entornos.
9. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de monitorización y alerta como Prometheus, Grafana o Datadog?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para monitorizar el rendimiento de los pipelines de datos y detectar problemas en tiempo real. Destaca las características como la recolección de métricas, la creación de dashboards y la configuración de alertas.
10. ¿Qué experiencia tienes con herramientas de seguridad de datos como Apache Ranger o Apache Knox?
Describe tu experiencia con estas herramientas, explicando cómo las has utilizado para proteger los datos y garantizar el cumplimiento de las políticas de seguridad. Destaca las características como el control de acceso, el cifrado de datos y la auditoría de actividades.
Prepararse para una entrevista de Ingeniería de Datos requiere un conocimiento profundo de los fundamentos teóricos, las habilidades técnicas avanzadas y las herramientas específicas. Este artículo te ha proporcionado una guía completa de las preguntas más comunes que te pueden encontrar en una entrevista de Ingeniería de Datos en 2025. Recuerda que la práctica constante y la actualización continua son clave para tener éxito en este campo en constante evolución. ¡Mucha suerte en tu búsqueda de empleo!
