¿Buscas empleos de Data Wrangler? Esta profesión, también conocida como Data Preparer o Especialista en Limpieza de Datos, es fundamental en el ecosistema de datos moderno. Un Data Wrangler es el experto encargado de transformar datos crudos, desordenados y de diversas fuentes en información limpia, estructurada y lista para el análisis. Su trabajo es la base indispensable para que científicos de datos, analistas y equipos de negocio puedan extraer insights valiosos y tomar decisiones informadas. Las responsabilidades típicas de un Data Wrangler giran en torno al ciclo de preparación de datos. Esto implica la extracción de datos desde múltiples orígenes (bases de datos, APIs, archivos CSV, JSON, etc.), la evaluación de su calidad y la identificación de valores faltantes, duplicados o inconsistentes. Su labor principal es la limpieza y transformación: estandarizar formatos, corregir errores, fusionar conjuntos de datos y crear nuevas variables o características (feature engineering) para que los datos sean utilizables. Finalmente, suelen encargarse de cargar los datos depurados en almacenes o lagos de datos para su consumo. Para acceder a los trabajos de Data Wrangler, se requieren habilidades técnicas sólidas. El dominio de lenguajes como Python (con librerías como Pandas y NumPy) y/o R es esencial, así como un conocimiento profundo de SQL para consultar y manipular datos en bases de datos relacionales. La familiaridad con herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) y plataformas de big data es una gran ventaja. Sin embargo, más allá de lo técnico, se valora enormemente la meticulosidad, el pensamiento crítico para entender el contexto de los datos, y fuertes habilidades de comunicación para colaborar con otros departamentos y comprender sus necesidades. El perfil profesional suele demandar una formación en campos como Ciencia de la Computación, Estadística, Ingeniería o Matemáticas. La experiencia práctica manejando grandes volúmenes de datos es frecuentemente un requisito. En resumen, los empleos de Data Wrangler son ideales para personas analíticas, detallistas y resolutivas que disfrutan del desafío de dar orden al caos y sentar las bases para el descubrimiento de conocimiento oculto en los datos, siendo un rol con alta demanda en sectores como tecnología, finanzas, salud y comercio.
