Data engineer vs data scientist: todo lo que necesitas saber

Diferencias entre data engineer y data scientist

En la era de los datos hay dos profesionales que brillan con luz propia: los data engineers y los data scientists. Cada uno desempeña un papel clave en el proceso de transformar datos en conocimientos significativos para las empresas.

Pero ¿en qué se diferencian realmente y cómo contratarlos?

Sigue leyendo este artículo y descubre todo lo que necesitas saber sobre data engineer vs data scientist.

¡Empezamos!

Diferencias entre data engineer y data scientist

En el mundo actual los data engineer y data scientist han alcanzado una gran relevancia.

Ambos profesionales desempeñan funciones clave en el procesamiento, análisis y aprovechamiento de la información para impulsar la toma de decisiones empresariales.

También se diferencian en varios aspectos, echa un vistazo y conoce cuáles son:

Data engineer

Se trata de un ingeniero que tiene como tarea construir y mantener la infraestructura para recopilar, almacenar y procesar datos de diversas fuentes. Su enfoque principal es asegurar que la información esté disponible, limpia y lista para ser utilizada por otros.
Debe tener habilidades en diseño de bases de datos, programación, manejo de herramientas de ETL (extracción, transformación y carga), y estar familiarizado con sistemas de almacenamiento y procesamiento como SQL y plataformas de Big Data.
Es importante que cuente con conocimientos de programación, arquitectura de sistemas, ingeniería de software y seguridad de datos.

Data scientist

Son los analistas creativos. Se sumergen en los datos para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. Es por eso que emplean métodos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para extraer conocimientos profundos de los datos.
Deben ser expertos en estadísticas, análisis exploratorio de datos, programación (a menudo en Python o R) y conocimientos sólidos en aprendizaje automático para crear modelos predictivos y análisis avanzados.
Su trabajo está centrado en resolver problemas de negocio, generar valor y tomar decisiones basadas en los datos, utilizando técnicas y métodos como estadística, machine learning, inteligencia artificial, visualización entre otros aspectos.
Para desempeñar su rol debe contar con conocimientos de matemáticas, estadística, programación, análisis de datos y comunicación.

Habilidades de un data engineer

Como ya mencionamos, el data engineer debe contar con destrezas en el área de diseño de bases de datos, programación, manejo de herramientas ETL y la comprensión de tecnologías de Big Data.

Aquí te explicamos de qué se tratan:

Programación. La idea es que domine por lo menos un lenguaje de programación, como Python, Java, Scala o SQL, que sirva para transformar y analizar los datos. Asimismo, es importante que conozca los principios de la ingeniería de software, como el control de versiones, las pruebas, la documentación y el despliegue.
Arquitectura de sistemas. También es clave que conozca los diferentes componentes y arquitecturas que conforman la infraestructura de datos, como las bases de datos relacionales y no relacionales, los sistemas distribuidos, el cloud computing, los pipelines, los ETL entre otros.
Seguridad. Para ello, debe estar al día con las normativas legales y éticas que regulan el uso de los datos, así como las herramientas y técnicas para encriptarlos, anonimizarlos o auditarlos.
Comunicación. Es valioso que maneje las habilidades de escucha activa, empatía, asertividad y feedback.
Aprendizaje continuo. Que se complementa con la actitud proactiva, curiosa y autodidacta, que permita aprender nuevas herramientas, tecnologías y metodologías.

Habilidades de un data scientist

Como un profesional encargado de extraer conocimiento e insights de los datos de una empresa, es importante que cuente con las siguientes habilidades técnicas y no técnicas que le permitan hacer su trabajo con creatividad y rigor:

Matemáticas y estadística. Debe conocer conceptos como el álgebra lineal, el cálculo, la probabilidad, la inferencia, la hipótesis, la regresión, la clasificación, el clustering, entre otros.
Programación y análisis de datos. Dominar al menos un lenguaje de programación, como Python, R, Julia o SAS. Además de conocer las principales librerías y herramientas para el análisis de datos, como NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn y TensorFlow.
Machine learning e inteligencia artificial. La lista de habilidades también incluye los diferentes tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo), los algoritmos más comunes (regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales) y las métricas de evaluación (precisión, recall y F1-score).
Comunicación y storytelling. Un data scientist debe ser capaz de comunicar los resultados y las implicaciones de sus análisis de forma clara y convincente a diferentes audiencias, como los clientes, los gerentes o los stakeholders.
Curiosidad y pensamiento crítico. Como actitud curiosa e inquisitiva, que le lleve a hacerse preguntas relevantes sobre los datos y a buscar respuestas con evidencias.

Guía para contratar un data scientist o data engineer

El proceso de contratación de un data scientist o un data engineer es una decisión importante para cualquier empresa que quiera aprovechar el potencial de los datos para mejorar su negocio, su competitividad y su innovación.

Sin embargo, no es una tarea fácil, ya que se trata de perfiles profesionales muy demandados y escasos, que requieren de una serie de habilidades. Por eso, es necesario seguir una serie de pasos y consejos:

Definir el problema y el objetivo. Es fundamental tener claro qué dilema se quiere resolver con los datos, cuál es el objetivo por alcanzar y qué valor hay qué generar. Así, puedes determinar qué tipo de perfil que necesitas, qué funciones tienes que desempeñar y los requisitos por cumplir.
Buscar candidatos cualificados. Una vez precisado el problema y la meta, el siguiente paso es buscar candidatos que cumplan con los requisitos establecidos.

Para ello, puedes consultar diferentes fuentes, como las redes sociales profesionales, las plataformas de empleo especializadas, las referencias internas o externas, los eventos o las comunidades del sector.

La clave es contar con una estrategia de reclutamiento eficaz y atractiva, que destaque los beneficios de trabajar en la organización y que genere interés entre los candidatos.

Evaluar las habilidades y competencias. Después de seleccionados los candidatos, el siguiente paso es evaluar sus habilidades y competencias para el puesto.

En este punto es recomendable aplicar diferentes métodos, como las entrevistas personales, las pruebas técnicas, los casos prácticos o los proyectos reales.

La idea es comprobar tanto las habilidades técnicas (programación, análisis de datos y machine learning) como las no técnicas (comunicación, curiosidad, pensamiento crítico, entre otros.)

Elegir al mejor candidato. Ya llegamos al último paso y es aquí donde debes tener en cuenta no solo sus habilidades y competencias, sino también que la motivación y cultura de trabajo encajen con el equipo, con la organización y sus expectativas salariales y profesionales.

Piensa por un segundo lo relevante que es escoger un candidato que aporte más valor al proyecto y que tenga más posibilidades de crecer y desarrollarse dentro de la organización.

Conclusión

Los data engineers como los data scientists desempeñan papeles claves contribuyendo a la comprensión y el aprovechamiento de la información de las empresas.

Ahora que hemos explorado las diferencias y similitudes entre estos dos roles, es claro que su colaboración es lo que verdaderamente impulsa el poder de la información en las organizaciones.

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