El machine learning está en todas partes. Es el motor detrás de tus recomendaciones en Netflix, de tus búsquedas en Google, y de ese asistente de voz que más o menos entiende lo que dices cuando le pides que ponga salsa clásica.
Pero hay algo que poca gente menciona. Detrás de todos esos modelos inteligentes, hay bastante trabajo oculto. Y no, no me refiero solo a los data scientists con notebooks y ecuaciones. Me refiero a los data engineers. Esa gente que trabaja en las sombras asegurándose de que todo funcione sin que reviente.
Imagina un food truck. El data scientist es el chef que prepara los baos gourmet. Pero el data engineer es quien cargó la refrigeradora, instaló el sistema eléctrico, verificó que el gas esté bien, y dejó la cocina lista para que arranque el día. Sin ellos, no hay almuerzo.
Así que vamos a ver cómo los data engineers hacen posible el machine learning, paso a paso y sin tecnicismos innecesarios.
Entonces, ¿qué cosa es el Machine Learning?
En sencillo: es cuando una computadora aprende a partir de los datos. En vez de decirle exactamente qué hacer, le das un montón de ejemplos y ella sola va encontrando patrones y aprendiendo a tomar decisiones.
Es como enseñar a un niño. Le muestras cómo amarrarse los zapatos unas cuantas veces y después ya lo hace sin ayuda.
Y sí, lo ves por todos lados. En tus playlists de Spotify. En el autocompletado del celular. En el filtro de correos spam. Pero nada de eso aparece por arte de magia. Alguien tuvo que conseguir los datos, limpiarlos, prepararlos y asegurarse de que sigan llegando. Ese alguien es el data engineer.
¿Y qué hace realmente un Data Engineer?
En términos simples, se encargan de que los datos sean utilizables. Conectan sistemas, mueven los datos de un lugar a otro, los arreglan, y los dejan listos para que otros los usen.
Si los datos fueran granos de café, el data engineer sería quien los selecciona, los muele, y deja la cafetera lista. El data scientist solo presiona el botón y ajusta la receta.
No suena muy glamoroso, pero sin eso, nada funciona. Si alguna vez has abierto un Excel mal formateado o has visto cómo una consulta se cae por valores nulos, ya sabes de qué estoy hablando.
Cómo ayudan los Data Engineers en proyectos de Machine Learning
Veamos qué hacen en la práctica.
1. Consiguen los datos
Todo empieza con obtener los datos. Y no, no aparecen mágicamente en una tabla bonita. Están dispersos por bases de datos, archivos, APIs, logs, sensores, y más.
El data engineer escribe scripts, crea conectores, automatiza procesos. Se encarga de traer todo lo necesario al mismo lugar y sin dramas.
2. Limpian el desorden
Los datos en crudo suelen estar hechos un lío. Duplicados. Valores faltantes. Formatos distintos. Tipos de dato mezclados. Nombres mal escritos. Cosas raras.
El trabajo del data engineer es dejar todo eso limpio. Elimina registros rotos, corrige errores, homogeneiza formatos, maneja los nulos. En resumen, deja el dataset listo para usarse.
No es lo más divertido del mundo, pero es clave. Si metes datos cochinos a un modelo, vas a tener resultados igual de cochinos. Garbage in, garbage out, como dicen.
3. Preparan los datos
Una vez limpios, los datos muchas veces necesitan transformarse. Quizás hay que convertir fechas en semanas. O transformar texto en números. O crear nuevas columnas combinando otras.
Todo esto es para dejar los datos listos para que un modelo de machine learning los pueda procesar. Es como hacer el mise en place antes de cocinar. Cortas, mides, organizas. Todavía no cocinas, pero ya tienes todo a la mano.
4. Mantienen todo fluyendo
Los modelos no se entrenan una vez y listo. En el mundo real, necesitan datos nuevos todo el tiempo. Cada día, cada hora, a veces cada minuto.
Por eso los data engineers crean pipelines. Sistemas automáticos que recogen, limpian, transforman y entregan los datos de forma continua.
Ahí es donde el trabajo se vuelve más interesante. No es solo dejarlo bonito una vez, sino hacer que funcione todos los días. Si algo falla, tienen que arreglarlo rápido. Porque si se corta el flujo, el modelo deja de aprender.
Un ejemplo sencillo: predecir precios de casas
Imagina que una empresa quiere predecir los precios de venta de propiedades. El trabajo empieza con el data engineer recolectando información. Ventas pasadas, número de habitaciones, área construida, ubicación, distancia a colegios o estaciones, etc.
Luego, limpia esos datos. Elimina registros raros, corrige nombres mal escritos, normaliza unidades.
Después, transforma. Convierte ubicaciones en coordenadas, calcula el precio por metro cuadrado, agrupa tipos de propiedad.
Y al final, arma un pipeline que actualiza el sistema automáticamente con nuevas ventas. Así, el modelo se entrena con información fresca.
Solo cuando todo eso está listo, entra el data scientist a trabajar con el modelo. Pero sin el data engineer, nada de eso sería posible.
Herramientas que usan los Data Engineers
Todo oficio tiene su caja de herramientas. Estas son algunas de las más comunes.
SQL
El clásico. Para consultar, filtrar, agrupar. Nunca pasa de moda.
Python
Perfecto para automatizar, transformar datos y controlar flujos. Muy útil cuando hay que ajustar cosas finas.
Apache Spark
Cuando los datos ya no entran en memoria, Spark permite procesarlos en paralelo.
Airflow
El director de orquesta. Ayuda a programar tareas, hacer seguimiento y manejar errores.
DBT
Cada vez más usado para transformar datos dentro del data warehouse usando SQL con control de versiones.
S3, Redshift, Snowflake, BigQuery
Dependiendo del stack, estos suelen ser los lugares donde viven y se procesan los datos en la nube.
También se usan herramientas como Kafka para eventos en tiempo real o Terraform para montar infra. Depende del proyecto.
El trabajo en equipo es clave
Un buen proyecto de machine learning necesita que el data engineer y el data scientist trabajen juntos.
El data scientist trae los modelos, los experimentos, el análisis. El engineer garantiza que los datos sean confiables, frescos y consistentes.
No se trata de quién es más importante. Se trata de colaborar. Como un bajista y un baterista. Uno pone el ritmo, el otro el groove. Juntos suenan mejor.
Cuando hay comunicación y respeto mutuo, todo sale más rápido y mejor. Y de paso, se disfruta más el trabajo.
Para cerrar
El machine learning es la parte que brilla. Pero para que funcione, necesita todo el trabajo duro de los data engineers.
Son ellos los que recolectan, limpian, transforman y mantienen los datos fluyendo. Sin buenos datos, no hay buen modelo. Y sin un buen data engineer, no hay buenos datos.
Así que la próxima vez que una app adivine lo que necesitas o un sistema se adelante a lo que vas a hacer, acuérdate que detrás de todo eso, hay un data engineer que hizo que funcione.
No saldrán en los titulares, pero son los que hacen que la magia sea real.