Ciencia de datos versus ingeniería de datos: diferencia entre ciencia de datos e ingeniería de datos

Desde que los datos se convirtieron en la nueva moneda del siglo XXI, los roles laborales de Big Data y Data Science se han diversificado y diversificado a un ritmo sin precedentes. El ingeniero de datos y el científico de datos son dos de los puestos laborales más prometedores con una trayectoria profesional ascendente.

Aunque se proclamó que el papel de un científico de datos es el "trabajo más sexy del siglo XXI", el ingeniero de datos no se queda atrás. De hecho, Glassdoor afirma que el número de ofertas de trabajo para el perfil de ingeniero de datos es cinco veces mayor que el de científicos de datos. Sea como fuere, tanto el científico de datos como el ingeniero de datos forman parte del mismo equipo que busca transformar los datos sin procesar en información empresarial procesable. Si desea obtener una formación profesional en ciencia de datos, consulte nuestros cursos de ciencia de datos de las mejores universidades.

La publicación de hoy trata sobre el furioso debate de la ciencia de datos frente a la ingeniería de datos, visto desde la perspectiva de los perfiles laborales de ingeniero de datos y científico de datos.

Ciencia de datos versus ingeniería de datos

La ciencia de datos es un campo de estudio amplio y multidisciplinario que combina conocimientos de dominio de matemáticas, estadísticas, informática, ciencias de la información y negocios. Se enfoca en extraer patrones e información significativos de grandes conjuntos de datos mediante el aprovechamiento de herramientas, métodos, procedimientos y algoritmos científicos. Los componentes centrales de Data Science incluyen Big Data, Machine Learning y Data Mining.

Por el contrario, la ingeniería de datos es una rama de la ciencia de datos que se ocupa principalmente de las aplicaciones prácticas de adquisición y análisis de datos. Se centra en el diseño y la creación de canalizaciones de datos que pueden recopilar, preparar y transformar datos (tanto estructurados como no estructurados) en formatos utilizables para la lectura de los científicos de datos.

La ingeniería de datos facilita el desarrollo de la pila de procesamiento de datos para acumular, almacenar, limpiar y procesar datos en tiempo real o en lotes y preparar los datos para un análisis posterior. En esencia, los ingenieros de datos crean sistemas de soporte para los científicos de datos.

Como afirma David Bianco, "los ingenieros de datos son los fontaneros que construyen una canalización de datos, mientras que los científicos de datos son los pintores y los narradores de historias que dan sentido a una entidad estática".

Ingeniero de datos versus científico de datos: una comparación detallada

Antes de sumergirnos en las diferencias entre los ingenieros de datos y los científicos de datos, primero debemos abordar las similitudes de estos dos perfiles. El punto de similitud más vital entre los perfiles de los ingenieros de datos y los científicos de datos es su formación académica. Por lo general, ambos profesionales provienen de Matemáticas, Física, Informática, Ciencias de la Información o Ingeniería Informática.

Estas áreas de estudio son ampliamente preferidas para los perfiles de trabajo de Data Science. Tanto los ingenieros de datos como los científicos de datos son programadores expertos que conocen bien lenguajes como Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL y Julia.

Estos son los puntos centrales de diferencia entre los ingenieros de datos y los científicos de datos:

Perfil de trabajo

La principal diferencia entre los ingenieros de datos y los científicos de datos es el enfoque. Mientras que los ingenieros de datos están involucrados en la construcción de la infraestructura y la arquitectura para la generación de datos, los científicos de datos se preocupan principalmente por realizar análisis estadísticos y matemáticos avanzados en los datos recopilados.

Como se mencionó anteriormente, los ingenieros de datos diseñan, construyen, prueban, integran y optimizan los datos recopilados de múltiples fuentes. Utilizan herramientas y tecnologías de Big Data para construir canalizaciones de datos de flujo libre que facilitan las aplicaciones de análisis en tiempo real en datos complejos. Los ingenieros de datos también escriben consultas complejas para mejorar la accesibilidad de los datos.

Sin embargo, los científicos de datos están más enfocados en encontrar respuestas a preguntas comerciales cruciales, como optimizar las operaciones comerciales, reducir costos, mejorar la experiencia del cliente, etc. Usando el formato de datos ofrecido por los ingenieros de datos, los científicos de datos hacen preguntas relevantes, encuentran patrones ocultos, plantean hipótesis, y luego llegar a conclusiones adecuadas.

Habilidades

El conjunto de habilidades de los ingenieros de datos y los científicos de datos es bastante diferente. Además, sus niveles de habilidad varían. Por ejemplo, las habilidades analíticas de un científico de datos serán mucho más profundas que el conocimiento analítico de un ingeniero de datos.

Habilidades del ingeniero de datos:

• Programación
• Sistemas distribuidos
• Arquitectura del sistema
• Diseño y configuración de base de datos.
• Configuración de interfaz y sensor

Fuente

Habilidades de los científicos de datos:

• Programación
• Computación en la nube
• disputa de datos
• Gestión de base de datos
• Visualización de datos
• Probabilidad y estadística
• Cálculo multivariado y álgebra lineal
• Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Fuente

Herramientas

Los ingenieros de datos trabajan con lenguajes de programación avanzados como Python, Java, Scala, etc., sistemas distribuidos, herramientas de canalización de datos (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka, etc.) y marcos de Big Data como Hive, Hadoop, Spark, etc

Si bien los científicos de datos también usan Python y Java, utilizan herramientas avanzadas de análisis y BI como Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView y Splunk. Además de estas herramientas, los científicos de datos confían en gran medida en bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe y Keras, por nombrar algunas.

Paquete de salario

Tanto los ingenieros de datos como los científicos de datos tienen una trayectoria profesional prometedora con fuertes paquetes de compensación anual. Los mejores reclutadores para estos perfiles incluyen grandes nombres como Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook y Apple Inc.

Según PayScale, el salario promedio de los ingenieros de datos en la India es de INR 843 140 LPA, mientras que en EE . UU. es de US$ 92 260.

Fuente

Fuente

El salario promedio de un científico de datos en India es INR 813,593 LPA, y en los EE . UU. es de US $ 96,089.

Fuente

Fuente

Ingenieros de datos y científicos de datos: dos roles complementarios

Para concluir, debemos reconocer que los roles de Ingeniero de Datos y Científico de Datos se complementan. Una empresa que aprovecha Big Data debe tener profesionales con ambos conjuntos de habilidades para aprovechar el verdadero potencial de los datos. Los científicos de datos confían en los ingenieros de datos para construir canalizaciones adecuadas para la generación y el análisis de datos. Del mismo modo, los datos que preparan los ingenieros de datos no tendrán ningún uso práctico sin las operaciones analíticas de los científicos de datos.

Lea también: Ciencia de datos vs análisis de datos

Terminando

Por lo tanto, las empresas deben crear un equipo de ciencia de datos en el que los ingenieros de datos y los científicos de datos puedan complementar sus habilidades y funcionalidades.

Si tiene curiosidad por aprender ciencia de datos para estar al frente de los avances tecnológicos vertiginosos, consulte el Programa ejecutivo PG en ciencia de datos de upGrad & IIIT-B.