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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. 

Si estás preparado para avanzar hacia el siguiente nivel del proceso de transformar datos en conocimientos para tu negocio te invitamos a descubrir las soluciones que ofrecemos en nuestro portal de proveedores homologados tecnológicos.   

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