Ingeniería de Datos vs Data Science

Última actualización: 08/05/2022

A menudo recibo preguntas de personas que quieren iniciarse en el campo de los datos pero no saben hacia dónde orientarse, y esto es muy normal. Preguntan sobre Ingeniería de datos vs Data Science y los roles que tienen. Hace falta comprender previamente los arquetipos de carreras profesionales que existen en el ámbito de los datos, sus competencias y sus diferencias.

Las profesiones relacionadas con los datos en la actualidad pueden ser confusas. En este artículo aprenderás las diferencias entre los profesionales de datos, tanto si acabas de empezar como si llevas tiempo trabajando en este campo.

Ingenieria de datos vs data science

Evidentemente, existen muchos más tipos de profesionales, muchos de ellos también relacionados con la investigación. Sin embargo, en este artículo nos vamos a centrar en los más destacados y demandados en las organizaciones, para comprender sus diferencias.

Perfiles Profesionales en Big Data

La primera decisión que debes tomar es en qué tipo de perfil te vas a especializar. Existe todo un abanico de perfiles técnicos y no técnicos.

Ingeniero de Datos (Data Engineer)

Los ingenieros de datos se encargan de diseñar, construir y gestionar los datos y la infraestructura necesaria para ello. Están centrados en la ingeniería y en la gestión de la infraestructura que da soporte a los datos, por lo tanto es el perfil más técnico. Construyen la base tecnológica para que los científicos de datos o analistas puedan realizar sus tareas. Son los responsables de mantener sistemas escalables y con alta disponibilidad, integrando nuevas tecnologías y desarrollando el software necesario.

La infraestructura de datos la componen las soluciones de software que permiten construir almacenes de datos, sistemas de procesamiento y de movimiento de datos. Por tanto, los ingenieros de datos también estarán familiarizados con DataOps y su integración en el ciclo de vida de los datos.

Deben conocer el stack de herramientas big data, entender cómo se integran sus tecnologías y las formas de procesar, transformar y tratar los datos con software de ingesta y ETL. Para completar estas habilidades, los ingenieros de datos conocen lenguajes de programación como Java, Scala o Python con los que implementar y probar las soluciones.

Java Logo

Entre las herramientas más importantes para los ingenieros de datos se encuentran Apache Spark y Apache Kafka. Además, deben estar familiarizados con plataformas cloud como AWS o Azure y con metodologías de trabajo ágiles. Estas plataformas en la nube no hacen más que crecer y siempre van a estar presentes, por lo tanto, es una muy buena idea reforzar estas habilidades. Es imposible conocer todas las tecnologías en detalle, por lo que un buen ingeniero de datos sabe cómo especializarse en el conjunto de tecnologías que más le interesen y enfocar su aprendizaje paso a paso.

Los ingenieros de datos trabajan estrechamente con arquitectos de datos y con científicos de datos. Los ingenieros de datos también se suelen denominar ingenieros big data, ingenieros de bases de datos o ingenieros de infraestructura de datos.

Aprende más sobre este perfil en estos dos artículos:

Arquitecto de Datos

El arquitecto de datos se ocupa de la gestión de datos y de diseñar la infraestructura que almacena y soporta estos datos. Generalmente estos profesionales no realizan tareas de análisis de datos ni de desarrollo de software con lenguajes de programación. Aun así, necesitan de un alto conocimiento de bases de datos y del lenguaje SQL.

Estos perfiles suelen tener gran experiencia en sistemas de datos y deben seleccionar las tecnologías adecuadas para los problemas a los que se enfrentan. Deben conocer, por tanto un amplio abanico de tecnologías y de soluciones de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, así como sus puntos fuertes e integraciones. También, es uno de los perfiles más importantes en el despliegue de infraestructura en la nube y generalmente están a cargo de estas migraciones de sistemas.

Implementación Data Mesh

Otro de los cometidos de este perfil es la optimización de acceso a los datos y garantizar su disponibilidad y estabilidad. Además, deben conocer y aplicar las normas regulatorias en torno al almacenamiento de datos.

Aunque existe un claro solapamiento en conocimientos y funciones con los ingenieros de datos, la diferencia más notable es que los ingenieros de datos están centrados en soluciones particulares, y están encargados de construir y mantener estas soluciones. El arquitecto debe tener una visión de más alto nivel, con un foco en los datos, para diseñar las soluciones apropiadas.

Científico de Datos (Data Scientist)

La principal función del trabajo de los científicos de datos es extraer conocimiento e ideas que tengan un impacto en los negocios a partir de los datos que analizan e interpretan. Para ello, se encargan de limpiar los datos, estructurarlos y crear modelos de datos usando técnicas de análisis.

Los científicos de datos y los perfiles similares disfrutan de una alta demanda profesional en la actualidad, es la profesión de moda y por tanto son perfiles muy cotizados por las empresas. Y es que ninguna empresa desea tener una fuente de beneficios sin explotar.

Para estas tareas, necesitan una buena base matemática, estadística y en lenguajes de consulta y programación orientados a analítica, como pueden ser SQL, R o Python, así como estar familiarizados con técnicas de machine learning. Estos tres lenguajes son los más populares y demandados para los científicos de datos, aunque es común que trabajen también con herramientas como Excel, PowerBI o Tableau. Lo cierto es que los científicos de datos pueden utilizar numerosas tecnologías, desde Spark hasta Excel. También, deben conocer herramientas de visualización y de presentación de datos para exponer sus resultados a perfiles no técnicos como pueden ser ejecutivos o distintos departamentos de la organización.

Podemos considerar los ingenieros de aprendizaje automático (machine learning engineers) como una subcategoría de los científicos de datos. Este perfil desarrolla y optimiza algoritmos de aprendizaje automático y utilizando herramientas predictivas y correlativas. A menudo, es un profesional muy cercano a la investigación y estudios teóricos, con una fuerte base de matemáticas y estadística que le ayudarán a comprender los algoritmos de aprendizaje automático.

En esta categoría también podríamos incluir especialistas en inteligencia artificial, machine learning, analistas de datos, Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural, Ingeniero de Visión Artificial, etc.

Analista de Negocio (Business Analyst)

Estos perfiles expertos en el sector en el que trabajan, intentan reducir las diferencias que existe entre la parte IT y el negocio. Para ello, proporcionan mejoras para el negocio basadas en tecnología, por ejemplo para aumentar la productividad. También identifican necesidades del negocio y el impacto que tiene en él la tecnología.

Generalmente, al ser un perfil más próximo a negocio, no son necesarios grandes conocimientos de base tecnológica como de programación sino alrededor de herramientas de visualización de datos e inteligencia de negocio (BI) como pueden ser Tableau o PowerBI. También resulta muy útil el conocimiento para extraer datos de las bases de datos y Data Warehouses corporativos, para lo que generalmente se usa el lenguaje SQL.

Entre sus tareas también se incluye la preparación de informes, cálculo de KPIs y métricas empresariales y creación de cuadros de mando.

En esta categoría también podríamos incluir analistas de BI (Business Intelligence).

Ingeniería de Datos vs Data Science

La ingeniería de datos y la ciencia de datos se encuentran muy próximas, aunque demandan perfiles profesionales distintos. Como hemos visto, los ingenieros de datos ofrecen el soporte a la tecnología necesaria para que los científicos de datos puedan acceder y manipular los datos.

La ciencia de datos está muy ligada a las matemáticas y la estadística, y usa algoritmos y técnicas de análisis para ofrecer conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos. Los ingenieros de datos, por otro lado, preparan estos datos para que sean accesibles para los científicos de datos. Para realizar esta tarea, usan herramientas de procesamiento de datos e implementan soluciones para facilitar su consumo y su movimiento de forma eficiente.

Microsoft Azure Logo

Actualmente, se están produciendo cambios significativos en el sector, tanto en los perfiles de ingenieros de datos como en los perfiles de científicos de datos. Los sistemas están concentrándose en la nube, y cada vez es más popular el procesamiento de datos en tiempo real. Estos cambios conllevan una serie de retos técnicos importantes para los ingenieros y los arquitectos de datos. Por otro lado, muchas funciones de los científicos de datos se están automatizando a través de herramientas y algoritmos avanzados.

Estos cambios implican que los profesionales de datos deben aprender a actualizar sus habilidades de forma constante. Para ello, deben dedicar gran parte de su tiempo a estar al día de nuevas herramientas, tecnologías, métodos y arquitecturas de datos.

Ahora que ya conoces mejor los diferentes perfiles profesionales, podrás encaminar tu carrera profesional hacia el nicho que más te interese. Espero que el artículo te haya resultado útil y hayas aprendido un poco más sobre este sector. Si quieres saber a qué perfil perteneces o del que quieres formar parte, ¡Haz el cuestionario! 🙂

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