Ingeniero de Datos vs Científico de Datos ¿Qué carrera elegir?
Ingeniero de Datos vs Científico de Datos ¿Cuál carrera elegir?
En el mundo de los datos, dos roles cruciales desempeñan un papel significativo en desbloquear el poder de la información: los Data Scientists y los Data Engineers. Pero, ¿qué distingue a estos magos de los datos? ¡Bienvenido al enfrentamiento final entre Data Scientist vs Data Engineer! En este fascinante viaje, exploraremos los caminos distintivos que estos titanes tecnológicos toman para transformar datos en bruto en información valiosa.
Los Data Scientists utilizan su experiencia estadística y la magia del aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos y predecir tendencias futuras. Por otro lado, los Data Engineers son los arquitectos, construyendo sólidas tuberías de datos e infraestructura para asegurar un flujo y almacenamiento de datos fluido. Juntos, forman una fuerza imparable que impulsa los motores de la innovación.
¿Qué es la Ingeniería de Datos?
La ingeniería de datos se refiere al procedimiento que comprende la organización, almacenamiento y procesamiento de datos. La ingeniería de datos tiene como objetivo aprovechar el potencial de los datos en la toma de decisiones a través de diversos métodos de análisis. Los ingenieros de datos capacitados y entrenados utilizan herramientas y tecnologías avanzadas para llevar a cabo el proceso.
¿Qué es la Ciencia de Datos?
La ciencia de datos es un campo multidisciplinario que se sumerge profundamente en el campo. Con una perspectiva más orientada a la investigación, se centra en los algoritmos, procesos, métodos científicos y sistemas para la extracción de conocimientos y datos. También utiliza herramientas y técnicas avanzadas. Sin embargo, el objetivo aquí es el análisis de datos a través de la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Ingeniería de Datos vs Ciencia de Datos – Resumen
| Aspecto | Ingeniería de Datos | Ciencia de Datos |
|---|---|---|
| Enfoque Principal | Construir y mantener tuberías de datos e infraestructura | Analizar e interpretar datos para extraer conocimientos |
| Objetivo del Rol | Asegurar que los datos se recojan, almacenen y procesen de manera eficiente | Aprovechar los datos para tomar decisiones empresariales basadas en datos |
| Habilidades Requeridas | Gestión de bases de datos, ETL (Extract, Transform, Load) | Estadística, Aprendizaje Automático, Visualización de Datos |
| Herramientas y Tecnologías | Hadoop, Spark, SQL, bases de datos NoSQL | Python, R, SQL, TensorFlow, Pandas |
| Manipulación de Datos | Enfatiza el procesamiento y almacenamiento eficiente de datos | Se enfoca en el análisis, modelado y visualización de datos |
| Resultado | Datos estructurados, limpios y accesibles | Conocimientos valiosos, predicciones y resultados accionables |
| Responsabilidades Clave | Diseñar arquitecturas de datos, integración de datos, almacenamiento de datos | Análisis exploratorio de datos, modelado predictivo, visualización de datos |
| Aplicación en la Industria | Infraestructura de datos, tuberías de datos, soluciones de big data | Inteligencia empresarial, análisis predictivo, toma de decisiones basadas en datos |
| Colaboración | Colabora estrechamente con los Data Scientists para la accesibilidad y calidad de los datos | Colabora con los Data Engineers para el acceso a los datos y la optimización de las tuberías |
| Objetivo | Sentar las bases para un análisis de datos efectivo | Aplicar el análisis para impulsar la toma de decisiones basada en datos |
Rol y Responsabilidades
Rol del trabajo de Ingeniero de Datos
- Nueva aplicación crea episodios cortos de South Park utilizando IA ...
- Un estudio sobre varios modelos de pronóstico del tiempo basados en...
- Una inquietantemente larga (pero excelente) guía sobre cómo realiza...
- Trabajar en problemas complejos y nuevos que surgen regularmente
- Desarrollar infraestructura de big data para análisis
- Diseñar, construir, integrar y probar datos
- Administrar, mantener y optimizarlo según los requisitos individuales de los datos
- Crear pipelines de datos
- Escribir consultas complejas y minería de datos
- Utilizar ETL o Extracción Transformación Carga Extra para el desarrollo de grandes almacenes de datos
Rol del trabajo de Científico de Datos
- Realizar experimentos en línea y desarrollar hipótesis
- Aplicar análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático en datos para identificar tendencias y crear pronósticos
- Visualizar y comunicar tus hallazgos a una audiencia técnica y no técnica
- Desarrollar modelos compatibles para
Habilidades requeridas
Habilidades de Ingeniero de Datos
Habilidades técnicas
- Comprensión profunda y capacidad de uso de lenguajes de programación como Python, SQL,
- Capacidad para manejar frameworks como NoSQL, Data streaming, MapReduce, Hadoop, Hive y Pig
- Computación en la nube
- Familiaridad con plataformas de almacén de datos como IBM’s Db2 warehouse y Amazon’s Redshift
- Conocimientos de trabajo de Linux junto con Microsoft Windows
Habilidades blandas
- Mente lógica
- Capacidad para identificar los datos que requieren procesamiento y análisis
- Capacidad para funcionar sin problemas con equipos multidisciplinarios
Habilidades de Ciencia de Datos
Habilidades técnicas
- Experiencia en lenguajes de programación como SAS, R, Python y Java
- Competencia en frameworks de Big Data como Spark,
- Conocimiento de los fundamentos de tecnologías avanzadas, incluyendo Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo
- Conocimiento ético que incluye seguridad, sesgos y privacidad
Habilidades blandas
- Pensamiento creativo
- Capacidad para explicar de manera clara y concisa la información técnica en términos sencillos
- Capacidad para trabajar de forma independiente
- Resolución de problemas
- Amplio conocimiento de conceptos avanzados e importantes
Salario de Ingeniero de Datos vs Científico de Datos
Ingeniero de Datos
Los salarios para diferentes niveles de experiencia de los ingenieros de datos son los siguientes:
Científico de Datos
Los salarios en diferentes niveles de experiencia para el puesto de científico de datos se presentan en la siguiente tabla:
Similitudes entre Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos
A pesar de las diferencias entre ingeniero de datos y científico de datos, hay algunos puntos comunes al considerar ingeniero de datos vs ingeniero de aprendizaje automático. Se enumeran a continuación:
- Programación: Conocimiento de lenguajes de programación para construir pipelines de datos y mantener bases de datos
- Manipulación de datos: Las habilidades comunes aquí involucran
- Colaboración: Deben colaborar en cuanto a la estructura de datos, decidir su compatibilidad con el análisis de datos e identificación de patrones
- Calidad de datos: Garantizar precisión y consistencia en los datos es una tarea importante que ambos profesionales deben realizar
- Comprensión del negocio: El conocimiento del dominio es esencial para una funcionalidad eficiente y comprensión de los requisitos exactos
Conclusión
El manejo efectivo de datos es crucial para cualquier organización, y profesionales capacitados son esenciales tanto para roles de Ingeniería de Datos como de Ciencia de Datos. Estas posiciones están en alta demanda, ofreciendo muchas oportunidades de crecimiento y éxito profesional. Curiosamente, un conjunto de habilidades comunes en estos campos permite una transición fluida entre ambos, dependiendo de los intereses y aspiraciones de cada persona. Ya sea que te conviertas en un ingeniero de datos o un científico de datos, perfeccionar tu experiencia en cualquiera de los dos dominios promete un futuro brillante lleno de prometedoras perspectivas laborales. Aprovecha el mundo de los datos y abre las puertas a posibilidades infinitas para dar forma al destino y la reputación de las empresas a través de decisiones basadas en datos. Tu viaje al mundo de los datos comienza con un potencial y oportunidades ilimitadas.
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