Ingeniero de datos versus científico de datos: ¿cuál es la diferencia?

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En el acelerado mundo actual de la tecnología y los datos, existe una creciente demanda de profesionales que puedan administrar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficaz. Sin embargo, con tantos títulos de trabajo y roles relacionados con los datos, puede resultar confuso comprender las diferencias entre ellos.

Una de esas comparaciones que a menudo surge es la del ingeniero de datos y el científico de datos. Si usted es alguien que está interesado en seguir una carrera en datos o busca contratar profesionales en este campo, es importante comprender las diferencias entre estos dos roles.

En En este artículo, profundizaremos en los detalles de ambos puestos, mostrando las principales responsabilidades, habilidades y calificaciones requeridas para cada uno. Al final de este artículo, tendrá una comprensión completa de las diferencias entre el ingeniero de datos y el científico de datos y qué rol podría ser el más adecuado para sus aspiraciones profesionales o necesidades comerciales.

Entremos en esto !

Ingeniero de datos frente a científico de datos: comparación en paralelo

Ingeniero de datos frente a científico de datos: ¿cuál es la diferencia?

Si bien ambos roles se ocupan de los datos, los científicos de datos y los ingenieros de datos tienen claras diferencias en sus deberes, habilidades y herramientas. En esta sección, compararemos las principales diferencias y aspectos entre los dos roles para brindarle una mejor comprensión de lo que los diferencia.

Responsabilidades

Los ingenieros de datos son responsables de crear y mantener canalizaciones de datos, optimizar el almacenamiento de datos y garantizar la calidad de los datos. Su enfoque principal está en la infraestructura de datos y los aspectos técnicos del manejo de datos. Por otro lado, los científicos de datos son responsables de analizar e interpretar datos, diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático y obtener información para informar las decisiones comerciales. Se enfocan en el análisis de datos y en obtener información de los datos.

Habilidades

Los ingenieros de datos deben tener sólidas habilidades técnicas en el modelado de datos, procesos ETL, sistemas de bases de datos y tecnologías de big data. También deben tener competencia en lenguajes de programación como Java, Python y SQL.

Los científicos de datos, por otro lado, deben tener sólidas habilidades analíticas y experiencia en análisis estadístico, lenguajes de programación como Python o R y algoritmos de aprendizaje automático. También deben tener experiencia trabajando con herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI.

Herramientas y tecnologías

Los ingenieros de datos utilizan herramientas como Hadoop, Spark, SQL, bases de datos NoSQL y almacenamiento de datos. herramientas para construir y administrar canalizaciones de datos. También son expertos en plataformas de computación en la nube como AWS o Azure. Los científicos de datos utilizan herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow, Keras y herramientas de visualización como Tableau o Power BI para analizar datos, crear modelos de aprendizaje automático y crear visualizaciones de datos.

Requisitos educativos

Las necesidades educativas de los ingenieros de datos generalmente incluyen una licenciatura o una maestría en informática, ingeniería de software o un campo relacionado. Los científicos de datos, por otro lado, suelen tener una licenciatura o una maestría en Ciencias de la Computación, Matemáticas o Estadística.

Ruta profesional

Los ingenieros de datos pueden progresar para convertirse en ingenieros de datos sénior, Arquitectos de Datos, o Arquitectos de Big Data. Los científicos de datos, por otro lado, pueden convertirse en científicos de datos sénior, ingenieros de aprendizaje automático o gerentes de ciencia de datos. De hecho, ambos roles ofrecen trayectorias profesionales emocionantes con muchas oportunidades de crecimiento y promoción.

Los ingenieros de datos pueden progresar para convertirse en arquitectos de datos o ingenieros de datos sénior, mientras que los científicos de datos pueden convertirse en gerentes o dedicarse al aprendizaje automático.

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Colaboración

Los ingenieros de datos suelen trabajar en estrecha colaboración con analistas de datos, profesionales de inteligencia comercial y desarrolladores de software para garantizar que la infraestructura de datos esté optimizada para las necesidades de la organización. Los científicos de datos trabajan en estrecha colaboración con los ingenieros de datos, los expertos en dominios y las partes interesadas del negocio para recopilar información de los datos e impulsar las decisiones comerciales.

Horizonte temporal

Los ingenieros de datos tienden a centrarse en el largo plazo. almacenamiento y mantenimiento a largo plazo de los datos, asegurándose de que estén disponibles y accesibles para uso futuro. Los científicos de datos también suelen trabajar en proyectos a más corto plazo, como el análisis de datos para una decisión comercial específica o la creación de un modelo de aprendizaje automático para una tarea en particular.

Enfoque

Los ingenieros de datos se enfocan en los aspectos técnicos del manejo de datos, como el almacenamiento, la recuperación y el procesamiento de datos. Los científicos de datos se centran en el uso de datos para impulsar decisiones comerciales y resolver problemas.

Demanda de empleo

Tanto los ingenieros de datos como los científicos de datos tienen una gran demanda, y las proyecciones de crecimiento laboral superan a muchas otras industrias. Sin embargo, la demanda de científicos de datos ha crecido rápidamente en los últimos años, y algunos informes sugieren que puede haber una escasez de candidatos calificados para estos roles.

Ingeniero de datos versus científico de datos: 11 conocimientos imprescindibles Hechos

Los ingenieros de datos se centran en los aspectos técnicos del manejo de datos, como la creación y el mantenimiento de canalizaciones de datos, la optimización del almacenamiento de datos y la garantía de la calidad de los datos. Los científicos de datos se enfocan en analizar e interpretar datos, diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático y obtener información para informar decisiones comerciales. Los ingenieros de datos requieren habilidades técnicas sólidas en modelado de datos, procesos ETL, sistemas de bases de datos y tecnologías de big data, así como en programación. lenguajes como Java, Python y SQL. Los científicos de datos requieren sólidas habilidades analíticas y experiencia en análisis estadístico, lenguajes de programación como Python o R y algoritmos de aprendizaje automático, así como experiencia con herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI. Los ingenieros de datos usan herramientas como Hadoop, Spark, SQL, NoSQL bases de datos y herramientas de almacenamiento de datos para construir y administrar canalizaciones de datos. También son expertos en plataformas de computación en la nube como AWS o Azure. Los científicos de datos usan herramientas como Jupyter Notebook, TensorFlow, Keras y herramientas de visualización como Tableau o Power BI para analizar datos, crear modelos de aprendizaje automático y también crear visualizaciones de datos. Los ingenieros de datos suelen tener una licenciatura o maestría en informática, ingeniería de software , o un campo relacionado. Sin embargo, los científicos de datos generalmente tienen una licenciatura o maestría en informática, matemáticas o estadísticas. Los ingenieros de datos pueden progresar para convertirse en ingenieros de datos sénior, arquitectos de datos o arquitectos de big data. Los científicos de datos pueden progresar para convertirse en científicos de datos sénior, ingenieros de aprendizaje automático o gerentes de ciencia de datos. La demanda tanto de ingenieros de datos como de científicos de datos es alta, y las proyecciones de crecimiento laboral superan a muchas otras industrias. Sin embargo, la demanda de científicos de datos ha crecido rápidamente en los últimos años, y algunos informes sugieren que puede haber una escasez de candidatos calificados para estos roles. Los ingenieros de datos son responsables de construir y mantener canalizaciones de datos, mientras que los científicos de datos son responsables de analizar e interpretación de datos. Sin embargo, existe cierta superposición entre estos dos roles, y muchas organizaciones prefieren que sus ingenieros de datos y científicos de datos trabajen en estrecha colaboración para garantizar que los datos estén disponibles y accesibles para el análisis. Los ingenieros de datos a menudo trabajan con tecnologías de big data como Hadoop y Spark. Sin embargo, los científicos de datos pueden usar marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch. Ambos roles requieren una base sólida en ciencias de la computación y principios de ingeniería de software. Los ingenieros de datos generalmente son responsables de garantizar que los datos sean de alta calidad y precisos. Sin embargo, los científicos de datos son responsables de extraer información y conocimiento de los datos. Ambos roles requieren una gran atención a los detalles y la capacidad de trabajar con conjuntos de datos complejos. Los ingenieros de datos suelen ser responsables de crear y mantener almacenes de datos. Por el contrario, los científicos de datos pueden usar herramientas de visualización de datos para comunicar información a las partes interesadas. Ambos roles requieren sólidas habilidades de comunicación y la capacidad de trabajar de manera efectiva con otros. Los ingenieros de datos también pueden trabajar en proyectos relacionados con el cumplimiento y el gobierno de datos. Por otro lado, los científicos de datos pueden trabajar en proyectos relacionados con el análisis predictivo y el aprendizaje automático. Por lo tanto, ambos roles requieren una sólida comprensión de los principios de privacidad y seguridad de los datos.

Ingeniero de datos versus científico de datos: ¿cuál es el adecuado para usted?

Si está considerando una carrera en datos, es posible que se pregunte si seguir un rol como ingeniero de datos o científico de datos.. Si bien ambos roles implican trabajar con datos, tienen diferentes áreas de enfoque y requieren diferentes conjuntos de habilidades.

Para ayudarlo a decidir qué rol puede ser adecuado para usted, hemos resumido las ventajas y desventajas de cada rol. a continuación.

Ingeniero de datos: pros y contras

Pros

Oportunidad de trabajar con tecnologías de big data como Hadoop y SparkFocus en aspectos técnicos del manejo de datos, incluida la creación y el mantenimiento de datos pipelines Alta demanda de ingenieros de datos calificados en industrias como la atención médica, las finanzas y la tecnología Oportunidades de avance profesional en roles como Arquitecto de datos o Arquitecto de Big Data

Contras

Puede requerir largas horas y habilidades complejas para resolver problemas Puede implicar trabajar con sistemas heredados o tecnologías obsoletas Puede requerir trabajar con datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos Oportunidades limitadas para trabajar con aprendizaje automático y análisis predictivo

Científico de datos: pros y contras

Pros

nidad para trabajar con tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático de vanguardiaCéntrate en analizar e interpretar datos para obtener información e informar decisiones comerciales Alta demanda de científicos de datos capacitados en industrias como la atención médica, las finanzas y la tecnologíaOportunidades de crecimiento profesional en roles como Científico de datos sénior o Aprendizaje automático Ingeniero

Contras

Puede requerir amplias habilidades de programación y análisis estadístico Puede implicar trabajar con conjuntos de datos incompletos o desordenados Puede requerir trabajar con datos confidenciales y garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad de datos Oportunidades limitadas para trabajar con tecnologías de big data como Hadoop y Spark

La elección entre un rol de ingeniero de datos y científico de datos depende de sus intereses y objetivos profesionales. Si le gusta trabajar con aspectos técnicos del manejo de datos y quiere trabajar con tecnologías de big data, entonces un puesto de ingeniero de datos puede ser adecuado para usted. Si le apasiona el análisis de datos, la creación de modelos de aprendizaje automático y la obtención de conocimientos para fundamentar las decisiones comerciales, entonces convertirse en un científico de datos puede ser mejor.

Cualquiera que sea el camino que elija, tanto los ingenieros de datos como Los científicos de datos tienen una gran demanda y ofrecen trayectorias profesionales gratificantes en el campo de rápido crecimiento de la ciencia de datos.

Ingeniero de datos versus científico de datos: ¿cuál es la diferencia? Preguntas frecuentes (FAQ) 

¿Qué es un ingeniero de datos?

Un ingeniero de datos es responsable de crear y mantener la infraestructura que permite el procesamiento, el almacenamiento y recuperación de conjuntos de datos grandes y complejos. Diseñan y desarrollan canalizaciones de datos y procesos ETL (extracción, transformación, carga) para mover datos entre sistemas y, a menudo, trabajan con tecnologías de big data como Hadoop y Spark.

¿Qué es un científico de datos?

Un científico de datos es responsable de utilizar análisis estadísticos, aprendizaje automático y otras técnicas para extraer información y conocimientos de conjuntos de datos grandes y complejos. Trabajan con una amplia gama de fuentes de datos, incluidos datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, y utilizan herramientas de visualización de datos para comunicar sus hallazgos a las partes interesadas.

¿Cuáles son las principales diferencias entre un ¿Ingeniero de datos y científico de datos?

Si bien ambos roles implican trabajar con datos, tienen diferentes áreas de enfoque y requieren diferentes conjuntos de habilidades. Los ingenieros de datos son los principales responsables de crear y mantener canalizaciones de datos, mientras que los científicos de datos analizan e interpretan los datos para obtener información e informar las decisiones comerciales. Los ingenieros de datos a menudo trabajan con tecnologías de big data como Hadoop y Spark, mientras que los científicos de datos pueden usar marcos de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch.

¿Un ingeniero de datos también puede ser un científico de datos o viceversa?

Si bien existe cierta superposición entre los dos roles, son profesiones distintas que requieren diferentes conjuntos de habilidades. Dicho esto, es posible que alguien tenga experiencia en ambas áreas y trabaje en proyectos que involucren aspectos de ambos roles.

¿Cuáles son las perspectivas laborales para los ingenieros y científicos de datos?