¿Cómo pasar de Data Scientist a Data Engineer y dominar el flujo completo de datos? Si ya te has visto lidiando con pipelines, moviendo datos o desplegando modelos tú solo… este artículo es para ti. Tu evolución profesional no depende solo de saber más machine learning, sino de tener el control total del sistema: desde la ingesta hasta la producción.
Contenidos
¿Por qué cada vez más científicos de datos se convierten en ingenieros de datos?
En muchas empresas, especialmente las más pequeñas o en fase de crecimiento, los roles entre científicos de datos e ingenieros de datos no están claramente diferenciados. Lo que ocurre es que el científico de datos no solo entrena modelos o explora datos, sino que también limpia, mueve, transforma, monitoriza y, en muchos casos, ¡hasta despliega los modelos!
Si esto te suena familiar, no estás solo. Esta situación ha hecho que muchos científicos de datos desarrollen habilidades cada vez más técnicas, más cercanas al mundo de la ingeniería. Al darse cuenta del impacto directo que pueden tener al dominar los sistemas que gestionan y mueven los datos, muchos optan por dar el salto a Data Engineer.
Según datos de 365DataScience, el 77 % de las ofertas laborales de Data Engineer requieren conocimientos de ingeniería, y sueldos que suelen superar los 120,000 USD anuales, de acuerdo con Futurense. Esto convierte el cambio en una decisión estratégica.
Ventajas de moverse de Data Scientist a Data Engineer
La transición de científico de datos a ingeniero de datos amplía tu rango técnico y también te ofrece ventajas profesionales y estratégicas.
Primero, mejora tu empleabilidad. En el mercado actual, los roles puros de científico de datos están comenzando a estabilizarse, mientras que los ingenieros de datos están más demandados que nunca. Cada vez más empresas buscan profesionales capaces de construir pipelines robustas, manipular grandes volúmenes de datos y asegurar que la infraestructura funcione de manera eficiente.
La plataforma popular DataEngineerAcademy asegura que el crecimiento salarial de Data Engineering supera al de Data Science, gracias al impacto que tienen en la infraestructura técnica de las empresas.
Por último, desarrollas autonomía técnica. Puedes llevar modelos desde notebooks experimentales hasta producción sin depender de otros equipos. Esto te convierte en un profesional más completo y valorado.
Diseño de plataformas de datos: Nociones Esenciales
Una plataforma de datos moderna se compone de varios bloques que debes comprender y dominar:
- Almacenamiento: puede ser local o en la nube.
- Pipelines de datos: existen pipelines batch y pipelines en tiempo real (streaming), cada uno con sus ventajas y casos de uso.
- Componentes clave: ingesta, transformación, almacenamiento y acceso al dato.
Aprender este diseño de arquitecturas básicas te permite visualizar cómo viajan los datos dentro de una organización. Por ejemplo, herramientas como Apache Kafka han sido adoptadas por más de 150,000 organizaciones a nivel global según Kai Waehner, consolidándose como el núcleo de arquitecturas modernas.
Seguridad en pipelines: lo básico que debes saber
¿Debe un científico de datos saber sobre seguridad? En teoría, podría parecer que no. Pero en la práctica, especialmente en startups o equipos pequeños, tú eres el responsable de garantizar que los datos se gestionen de forma segura.
Cuando trabajas con pipelines reales, datos sensibles o accesos a la nube, la seguridad deja de ser opcional. Aunque no seas un experto en ciberseguridad, deberías dominar ciertos conceptos:
- Gestión de roles y permisos mínimos: para evitar accesos innecesarios.
- Cifrado de datos: tanto en tránsito como en reposo.
- Prácticas seguras al exponer APIs: como autentificación básica, tokens, HTTPS.
Poner atención en estos detalles previenen filtraciones y también te posicionan como un profesional responsable y consciente del impacto de su trabajo. Es el tipo de conocimiento que evita incidentes y aumenta tu credibilidad dentro del equipo.
Tipos de almacenamiento y modelado de datos
Uno de los mayores cambios al pasar de científico a ingeniero es dejar de trabajar con datasets estáticos y empezar a construir sistemas que almacenan y gestionan datos dinámicos.
¿Quieres Convertirte en Ingeniero de Datos?
Primero, debes conocer los distintos tipos de almacenamiento:
- Bases relacionales (MySQL, PostgreSQL): ideales para datos estructurados.
- Bases de datos NoSQL como MongoDB (documentos), Redis (clave-valor), Cassandra (columnas).
- Almacenamiento de objetos en la nube (S3, ADLS, GCS): versátil y escalable.
Además, es crucial entender cómo modelar esos datos. Si vienes de Machine Learning, probablemente ya manejas JSONs, logs y configuraciones. Ahora te toca aprender cómo estructurarlos correctamente para facilitar su consulta, validación y mantenimiento.
El modelado relacional sigue siendo clave. Aprende sobre claves primarias y foráneas, integridad referencial y normalización. Esto te permitirá interactuar con bases de datos existentes, diseñar nuevos esquemas y documentar adecuadamente tus pipelines.
Contenedores y Docker: empaqueta y despliega con facilidad
Docker es uno de los puntos de inflexión en el paso de científico a ingeniero. Te permite empaquetar tu código, modelos y dependencias en una imagen que puede ejecutarse en cualquier entorno: local, servidor o cloud.
Imagínate subir tu modelo a producción con un solo comando. Con Docker, puedes.
Empieza por crear un Dockerfile para tu script o API, construir la imagen y probarla localmente y ejecutarla como un contenedor aislado.
Esto hará tu trabajo más profesional y reducirá muchos los errores por diferencias entre entornos, facilitando la colaboración con equipos DevOps.
Artículos como los de Analytics Vidhya destacan cómo Docker es una habilidad indispensable para quienes trabajan con despliegue de modelos.
Modelos en producción: de script a API con Flask o FastAPI
Una vez tienes un modelo entrenado, ¿cómo haces para que otros equipos lo usen? Aquí entra la magia de convertirlo en una API.
Puedes usar Flask o FastAPI para crear un servicio web ligero que reciba datos y devuelva predicciones. Luego, puedes conectarlo fáculmente a tu contenedor Docker y documentarlo con Swagger u OpenAPI.
Este paso es el que también te abre la puerta a MLOps: llevar tus modelos a producción, versionarlos, escalarlos y mantenerlos con herramientas profesionales.
Pipelines en tiempo real: introducción a Apache Kafka
En ciencia de datos trabajas tradicionalmente en modo batch: cargas datos, los procesas y produces resultados. Pero hoy en día, el mundo va en tiempo real.
Apache Kafka ha revolucionado la forma de procesar datos en tiempo real. Hoy, el 93 % de los líderes en TI consideran que los sistemas de streaming como Kafka son clave para el éxito de sus estrategias de IA, y un 44 % reporta ROI de 5x, según Confluent.
Por tanto, debes aprender bien la arquitectura de Kafka:
- Qué son los topics, producers y consumers.
- Cómo conectar tu modelo para procesar datos en vivo.
- Cómo escalar este sistema para que soporte miles de mensajes por segundo.
Kafka es el nuevo Excel… pero para ingenieros de verdad.
Despliegue en la nube
La nube es el hábitat natural de los datos modernos. Para completar tu transición, deberás centrarte en al menos una de estas tres rutas:
- Databricks + Spark: ideal si ya manejas PySpark. Te permite escalar el procesamiento de datos y trabajar con clústeres distribuidos.
- MongoDB + Streamlit: una opción ligera para prototipos. MongoDB para almacenar datos semi-estructurados y una herramienta como Streamlit para crear dashboards rápidamente.
- AWS / GCP con servicios como Kinesis, Lambda y API Gateway: es la ruta más profesional y cloud-native. Permite flujos serverless en tiempo real con escalabilidad automática.
Escoge una ruta, profundiza en ella, y luego expándete.
Este conocimiento es vital, ya que más del 90 % de las plataformas modernas operan sobre la nube (según fuentes como ScienceDirect).
Orquestación y monitorización
Una vez que tu pipeline está montado… ¿Quién se encarga de que funcione todos los días?
Ahí es donde entra la orquestación y monitorización.
- Airflow: define DAGs para lanzar tareas en orden, con dependencias claras y reintentos automáticos.
- Elasticsearch para logs: centraliza los logs de tus jobs y contenedores. Así puedes buscar errores por palabra clave o servicio.
- InfluxDB + Grafana: guarda métricas (tiempo de ejecución, registros procesados, precisión del modelo) y visualízalas en dashboards.
- Alertas: configura alertas por correo o Slack para detectar anomalías automáticamente.
Este es el momento donde dejas de ser “alguien que hace scripts” y te conviertes en un verdadero ingeniero de datos.
Empieza ligero: enfoque en prototipos
¿Sabes cómo lo hacen las startups para montar esto sin un equipo de 10 personas? Usan stacks ligeros y despliegues rápidos.
Muchas startups optan por un stack mínimo: SQLite como base de datos, Streamlit para visualización, Cron jobs o scripts automatizados y sobre todo con desarrollo local o con notebooks.
Este enfoque permite validar ideas rápidamente sin sobrecargar la arquitectura.
El secreto está en empezar simple, entregar valor rápidamente y mejorar sobre lo que ya funciona. Iterar rápido es más útil que esperar la arquitectura “perfecta”.
Tu rol como Ingeniero de Datos
Dar el salto de científico a ingeniero de datos no significa renunciar a tu lado analítico o dejar de hacer modelos. Significa tener control total del flujo de datos, desde la fuente hasta la entrega del valor.
Es una evolución natural en tu carrera, especialmente si ya estás construyendo pipelines, conectando APIs, manipulando logs o trabajando con la nube. Sobre todo, puedes trabajar de forma independiente, sin depender de otros equipos para entregar resultados reales.
Este no es solo un cambio de título, es un cambio de mentalidad. Uno que te da más poder, más visibilidad y más impacto.
Preguntas frecuentes sobre el camino de Data Scientist a Data Engineer
¿Necesito dejar de ser Data Scientist para convertirme en Data Engineer?
No necesariamente. Muchos profesionales combinan ambas habilidades y se convierten en perfiles híbridos. Aprender ingeniería de datos te da más autonomía y te permite llevar tus modelos a producción sin depender de otros.
¿Cuáles son las habilidades técnicas más importantes para hacer la transición?
Algunas esenciales son buenas prácticas de seguridad y monitorización, SQL y modelado de bases de datos, Docker y contenedores, Diseño de pipelines (Airflow, Kafka) y Nociones de nube (AWS, GCP, Azure).
¿Tengo que aprender Spark o solo basta con pandas y SQL?
Depende de tus datos. Si trabajas con grandes volúmenes (big data), Spark o alternativas como DataBricks son necesarias. Pero si tus datasets los puedes gestionar en memoria, pandas y SQL son suficientes para comenzar.
¿Vale la pena invertir tiempo en aprender alguna nube?
Sí. El 90% de los proyectos modernos viven en la nube. Aprender AWS, GCP o Azure te abre muchas puertas y te posiciona para roles mejor pagados y con mayor impacto.
¿Cuál es la mejor forma de practicar?
Construye proyectos propios: conecta una API, crea un pipeline en Airflow, almacena los resultados en una base de datos y visualízalos. Elige un caso real y aplícalo de extremo a extremo.
¿Cuánto tiempo se tarda en hacer la transición?
Depende de tu base, pero una estimación razonable es entre 3 y 6 meses con estudio constante y práctica real. La clave no es solo leer documentación, sino construir sistemas reales.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.
