Portada » Ingeniero de datos y científico de datos: ¿cuál es la diferencia?

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

by Donal Sandro Noblejas Huaman

Fecha de publicación: 6 de ene de 2023

Hola mi nombre Donal Sandro Noblejas Huaman de Lima Perú hoy vengo con un nuevo artículo y como siempre completamente solo bueno ahí vamos.

Las profesiones de científico de datos e ingeniero de datos a menudo se confunden. Cada empresa tiene sus propias especificaciones de trabajo con datos, diferentes objetivos para su análisis y una idea diferente de cuál de los especialistas debe participar en qué parte del trabajo, por lo tanto, cada uno tiene sus propios requisitos. 

Descubrimos cuál es la diferencia entre estos especialistas, qué tareas comerciales resuelven, qué habilidades tienen y cuánto ganan. 

¿Cómo difieren los roles de los ingenieros y los científicos?

Un ingeniero de datos es un especialista que, por un lado, desarrolla, prueba y mantiene la infraestructura para trabajar con datos: bases de datos, almacenamientos y sistemas de procesamiento masivo. Por otro lado, este es quien limpia y “peina” los datos para uso de analistas y científicos de datos, es decir, crea canalizaciones de procesamiento de datos.

El científico de datos crea y entrena modelos predictivos (y más) utilizando algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales, lo que ayuda a las empresas a encontrar patrones ocultos, predecir desarrollos y optimizar procesos comerciales clave.

La principal diferencia entre un científico de datos y un ingeniero de datos es que, por lo general, tienen objetivos diferentes. Ambos trabajan para mantener los datos accesibles y de alta calidad. Pero el científico de datos encuentra respuestas a sus preguntas y prueba hipótesis en el ecosistema de datos (por ejemplo, basado en Hadoop), y el ingeniero de datos crea una canalización de servicios para el algoritmo de aprendizaje automático escrito por el científico de datos en un clúster de Spark dentro del mismo ecosistema. 

Un ingeniero de datos aporta valor a una empresa trabajando en equipo. Su misión es actuar como un enlace importante entre diferentes participantes, desde desarrolladores hasta usuarios comerciales de informes, y aumentar la productividad de los analistas, desde marketing y productos hasta BI. 

El Data Scientist, por su parte, participa activamente en la estrategia de la empresa y extrae insights, toma decisiones, implementa algoritmos de automatización, modela y genera valor a partir de los datos.

Trabajar con datos está sujeto al principio GIGO (garbage in – trash out): si los analistas y los científicos de datos se ocupan de datos no preparados y potencialmente incorrectos, los resultados de incluso los algoritmos de análisis más sofisticados serán incorrectos. 

Los ingenieros de datos resuelven este problema construyendo canalizaciones para procesar, limpiar y transformar datos y permitir que el científico de datos trabaje con datos de alta calidad. 

Hay muchas herramientas de datos en el mercado que cubren cada una de las etapas: desde la aparición de los datos hasta la salida del tablero para la junta directiva. Y es importante que la decisión sobre su uso la tome el ingeniero, no porque esté de moda, sino porque realmente ayudará a los demás participantes del proceso en su trabajo. 

Condicionalmente: si una empresa necesita hacerse amiga de BI y ETL, cargando datos y actualizando informes, aquí hay una base heredada típica con la que tendrá que lidiar un ingeniero de datos (es bueno si también hay un arquitecto en el equipo además de él) .

Responsabilidades de un ingeniero de datos

  • Desarrollo, construcción y mantenimiento de infraestructura para trabajar con datos.
  • Manejo de errores y creación de canalizaciones sólidas de procesamiento de datos.
  • Llevar datos no estructurados de varias fuentes dinámicas a la forma necesaria para el trabajo de los analistas.
  • Proporcionar recomendaciones para mejorar la consistencia y la calidad de los datos.
  • Proporcionar y mantener la arquitectura de datos utilizada por los científicos y analistas de datos.
  • Procesar y almacenar datos de manera consistente y eficiente en un clúster distribuido de decenas o cientos de servidores.
  • Evalúe las compensaciones técnicas de las herramientas para crear arquitecturas simples pero sólidas que puedan sobrevivir a las fallas.
  • Control y soporte de flujos de datos y sistemas relacionados (configuración de monitoreo y alertas).

Hay otra especialización dentro de la trayectoria del ingeniero de datos: ingeniero de ML. En resumen, estos ingenieros se especializan en llevar los modelos de aprendizaje automático a la adopción y el uso industrial. A menudo, un modelo de científico de datos es parte de un estudio y es posible que no funcione en combate.

Responsabilidades de un científico de datos

  • Extraer características de los datos para aplicar algoritmos de aprendizaje automático.
  • Usar varias herramientas de aprendizaje automático para predecir y clasificar patrones en los datos.
  • Mejore el rendimiento y la precisión de los algoritmos de aprendizaje automático ajustando y optimizando los algoritmos.
  • Formación de hipótesis “fuertes” de acuerdo con la estrategia de la empresa, que necesitan ser probadas.

Tanto el Ingeniero de Datos como el Científico de Datos combinan una contribución tangible al desarrollo de una cultura de trabajo con datos, a través de la cual una empresa puede aumentar las ganancias o reducir los costos.

¿Con qué lenguajes y herramientas trabajan los ingenieros y científicos?

Hoy, las expectativas de los científicos de datos han cambiado. Anteriormente, los ingenieros creaban consultas SQL de gran tamaño, escribían manualmente MapReduce y procesaban datos con herramientas como Informatica ETL, Pentaho ETL, Talend. 

En 2020, un especialista no puede prescindir del conocimiento de Python y las herramientas informáticas modernas (por ejemplo, Airflow), una comprensión de los principios de trabajar con plataformas en la nube (usándolas para ahorrar en hardware, respetando los principios de seguridad).

SAP, Oracle, MySQL, Redis son herramientas tradicionales de ingeniería de datos en grandes empresas. Son buenos, pero el costo de las licencias es tan alto que solo tiene sentido aprender a trabajar con ellos en proyectos industriales. Al mismo tiempo, existe una alternativa gratuita en forma de Postgres: es gratuito y adecuado no solo para el aprendizaje. 

Históricamente, a menudo se ha encontrado una solicitud de Java y Scala, aunque a medida que se desarrollan las tecnologías y los enfoques, estos lenguajes se desvanecen en un segundo plano.

Sin embargo, BigData incondicional: Hadoop, Spark y el resto del zoológico ya no es un requisito previo para un ingeniero de datos, sino una especie de herramienta para resolver problemas que el ETL tradicional no puede resolver. 

La tendencia son los servicios para utilizar herramientas sin conocer el lenguaje en el que están escritas (por ejemplo, Hadoop sin conocimientos de Java), además de ofrecer servicios listos para procesar datos de transmisión (reconocimiento de voz o imágenes en video).

Las soluciones industriales de SAS y SPSS son populares, mientras que Tableau, Rapidminer, Stata y Julia también son ampliamente utilizadas por los científicos de datos para tareas locales.

Los analistas y los científicos de datos tuvieron la oportunidad de crear canalizaciones ellos mismos hace solo un par de años: por ejemplo, ya es posible enviar datos al almacenamiento basado en PostgreSQL con scripts relativamente simples. 

Por lo general, el uso de canalizaciones y estructuras de datos integradas se deja en manos de los ingenieros de datos. Pero hoy, la tendencia de especialistas en forma de T es más fuerte que nunca, con amplias competencias en campos relacionados, porque las herramientas se simplifican constantemente.

Por qué un ingeniero de datos y un científico de datos trabajan juntos

Al trabajar en estrecha colaboración con los ingenieros, el científico de datos puede centrarse en el lado de la investigación, creando algoritmos de aprendizaje automático que están listos para funcionar.

Y los ingenieros deben centrarse en la escalabilidad, la reutilización de datos y garantizar que las canalizaciones de entrada y salida de datos en cada proyecto individual cumplan con la arquitectura global.

Esta segregación de funciones garantiza la coherencia entre los equipos que trabajan en diferentes proyectos de aprendizaje automático. 

La colaboración ayuda a crear efectivamente nuevos productos. La velocidad y la calidad se logran a través de un equilibrio entre la creación de un servicio para todos (almacenamiento global o integración de paneles) y la implementación de cada necesidad o proyecto específico (tubería altamente especializada, conexión de fuentes externas). 

Trabajar en estrecha colaboración con los científicos y analistas de datos ayuda a los ingenieros a desarrollar habilidades analíticas y de investigación para escribir un mejor código. Se mejora el intercambio de conocimientos entre los usuarios de almacenes de datos y lagos de datos, lo que hace que los proyectos sean más flexibles y brinden resultados más sostenibles a largo plazo.

En las empresas que tienen como objetivo desarrollar una cultura de trabajo con datos y construir procesos de negocios basados en ellos, el científico de datos y el ingeniero de datos se complementan y crean un sistema completo de análisis de datos. 

Autor Donal Sandro Noblejas Huaman

Lima Perú

You may also like

Leave a Comment

Are you sure want to unlock this post?
Unlock left : 0
Are you sure want to cancel subscription?
-
00:00
00:00
Update Required Flash plugin
-
00:00
00:00