Data Engineer vs. Data Scientist: entendiendo las diferencias clave

Los científicos y los ingenieros de datos han emergido como profesiones distintas pero interconectadas. Si bien ambos desempeñan funciones relacionadas con la gestión y el aprovechamiento del valor de los datos, sus responsabilidades, habilidades y objetivos suelen ser diferentes.

Hace algunos años, el enfoque principal estaba en obtener insights a partir de los datos. Sin embargo, a medida que la industria maduró, la importancia de una gestión sólida de los datos y el dicho “garbage in, garbage out” (si ingresan datos basura, obtendrás resultados basura) se volvió más evidente, especialmente con los avances en inteligencia artificial. Este cambio de perspectiva puso en primer plano el rol de los ingenieros de datos, destacando la relación simbiótica entre ellos y los científicos de datos.

En este artículo, exploraremos las particularidades de ambos roles, analizando sus responsabilidades, trayectorias educativas, herramientas que utilizan y más.

Data Engineer vs. Data Scientist: Responsabilidades de cada rol

Responsabilidades del ingeniero de datos

El ingeniero de datos desarrolla, construye, prueba y mantiene arquitecturas como bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala. Puede que el verbo “transformar” te resulte inusual en este contexto, pero refleja aún más la diferencia entre ingenieros y científicos de datos.

En términos generales, los esfuerzos que deben realizar ambos perfiles para dejar los datos en un formato utilizable son significativamente diferentes.

Los ingenieros de datos trabajan con datos sin procesar que pueden contener errores humanos, de máquina o de instrumentos. Es posible que esos datos no estén validados y contengan registros sospechosos. Estarán sin formato y pueden incluir códigos específicos del sistema.

Los ingenieros de datos deberán recomendar y, en algunos casos, implementar formas de mejorar la confiabilidad, eficiencia y calidad de los datos. Para ello, emplean distintos lenguajes y herramientas que permiten conectar sistemas entre sí o identificar oportunidades para adquirir nuevos datos desde otros entornos. Esto facilita, por ejemplo, que los códigos específicos del sistema se conviertan en información procesable para los científicos de datos.

Relacionado estrechamente con estas tareas, los ingenieros también deben asegurarse de que la arquitectura en uso sea compatible con los requerimientos de los científicos de datos, los stakeholders y las necesidades del negocio. Por último, el equipo de ingeniería de datos debe desarrollar procesos de creación de datasets para modelado, minería y producción de datos, de forma que puedan entregarlos listos al equipo de ciencia de datos.

Responsabilidades del científico de datos

Los científicos de datos generalmente reciben datos que ya han pasado por una primera fase de limpieza y transformación. A partir de ahí, pueden utilizarlos en programas analíticos avanzados, métodos estadísticos y de machine learning para preparar modelos predictivos o prescriptivos.

Por supuesto, para construir modelos, también deben investigar sobre el sector y las preguntas clave del negocio. Para ello, aprovechan grandes volúmenes de datos internos y externos con el fin de responder a esas necesidades empresariales. A veces, esto incluye explorar y examinar los datos en busca de patrones ocultos.

Una vez completado el análisis, deben presentar los resultados de forma clara ante los principales stakeholders. Si los resultados son aceptados, también es su responsabilidad asegurarse de que el trabajo se automatice, de modo que los insights lleguen regularmente a las áreas del negocio: diaria, mensual o anualmente.

Es evidente que ambos perfiles deben colaborar para trabajar con los datos y aportar insights que permitan tomar decisiones críticas. Si bien comparten algunas habilidades, en la industria actual los roles se están diferenciando cada vez más: mientras el ingeniero de datos trabaja con bases de datos, APIs, herramientas ETL y participa del modelado y construcción de data warehouses, el científico de datos necesita dominar estadísticas, matemáticas y machine learning para construir modelos predictivos.

Además, el científico de datos debe conocer el cómputo distribuido, ya que necesita acceder a los datos que procesa el equipo de ingeniería. También debe ser capaz de comunicar hallazgos a perfiles del negocio, por lo que la narrativa de datos y la visualización son esenciales.

Data Engineer vs. Data Scientist: Lenguajes, herramientas y software

Esta diferencia en habilidades también se traduce en las herramientas, lenguajes y software que utilizan ambos perfiles.

Aunque el uso de herramientas depende mucho del contexto de cada empresa, los ingenieros de datos suelen trabajar con herramientas como SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Hive y Sqoop.

Por su parte, los científicos de datos utilizan lenguajes como SPSS, R, Python, SAS, Stata y Julia para construir modelos. Sin duda, los más populares son Python y R. Cuando trabajan con estos lenguajes, suelen usar bibliotecas como ggplot2 para visualización en R, o Pandas para manipulación de datos en Python. También utilizan herramientas como scikit-learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels, entre muchas otras.

En el mundo corporativo, herramientas comerciales como SAS y SPSS tienen buena aceptación, pero también se utilizan soluciones como Tableau, RapidMiner, Matlab, Excel y Gephi, especialmente para análisis y visualización. Como vemos, una de las principales diferencias entre ambos perfiles es el enfoque en la visualización y narrativa de datos. Esto también se refleja en las herramientas que utilizan.

Lenguajes y herramientas en ciencia e ingeniería de datos

Estos lenguajes no siempre son los más populares entre científicos e ingenieros de datos. Se puede decir que Scala es más común entre ingenieros de datos debido a su integración con Spark, lo cual facilita el diseño de flujos ETL a gran escala.

Lo mismo ocurre con Java: si bien está ganando algo de terreno entre los científicos de datos, no es de uso cotidiano. Sin embargo, es común ver estos lenguajes en ofertas laborales para ambos perfiles. Lo mismo aplica a herramientas como Hadoop, Storm y Spark, que pueden ser utilizadas por ambos.

Por supuesto, la comparación de herramientas, lenguajes y software debe hacerse teniendo en cuenta el contexto específico en el que trabajas y cómo se interpreta el rol de ciencia de datos en esa organización. En algunas empresas, las funciones de ingeniería y ciencia de datos están tan integradas que los equipos a veces se fusionan. ¿Es esto una buena idea? Es un debate actual en muchas compañías e industria, que aún no se ha resuelto.

Data Engineer vs. Data Scientist: Formación académica

Además de lo anterior, los científicos e ingenieros de datos también pueden compartir formación: la ciencia de la computación es una base común para ambos perfiles.

Sin embargo, los científicos de datos suelen tener formación en econometría, matemáticas, estadística o investigación operativa, y muchas veces poseen mayor entendimiento del negocio.

En cambio, los ingenieros de datos suelen provenir de carreras de ingeniería o ingeniería informática. Esto no quiere decir que los ingenieros de datos no tengan conocimientos de operaciones o del negocio adquiridos por otras vías.

Es importante tener en cuenta que, en general, la industria de datos está compuesta por profesionales con trayectorias muy diversas. No es raro encontrar físicos, biólogos o meteorólogos que hoy trabajan como científicos de datos. Otros han hecho una reconversión profesional desde áreas como desarrollo web, administración de bases de datos, entre otras.

Data Engineer vs. Data Scientist: Resumen

A medida que las organizaciones se vuelven más data-driven, los roles de Data Engineer y Data Scientist se consolidan como pilares fundamentales en el mundo tech. Aunque comparten objetivos y trabajan en conjunto, sus responsabilidades, herramientas y habilidades son claramente distintas. Mientras los ingenieros de datos se encargan de construir la infraestructura que hace posible el acceso y procesamiento eficiente de los datos, los científicos de datos transforman esa información en conocimiento accionable para el negocio.

Elegir entre uno u otro dependerá de tus intereses: ¿te apasiona la construcción de sistemas escalables y eficientes? Entonces ingeniería de datos es para ti. ¿Prefieres trabajar con modelos estadísticos, machine learning y contar historias con datos? Entonces ciencia de datos es tu camino.

Da el siguiente paso con Henry 🚀

En Henry te ofrecemos la formación intensiva, práctica y actualizada que necesitas para convertirte en Data Engineer o Data Scientist. Nuestras carreras están diseñadas para que adquieras las habilidades más demandadas por el mercado, a través de proyectos reales, acompañamiento personalizado y educación 100 % online.

Aplica hoy a las carreras de Ciencia de Datos o Ingeniería de Datos y transforma tu desarrollo profesional.