Actualmente nos encontramos en un contexto donde la tecnología avanza rápidamente y las empresas necesitan adaptarse rápidamente e incluso crear software específicos que les permitan crear servicios y productos concretos. En esta tesitura necesitan contratar el talento adecuado, unos profesionales capaces de hacer frente a la rápida evolución de cada sector.
En España, según un informe de Infoempleo y Adecco, casi un 14% de las ofertas publicadas en nuestro país se destinan a puestos de trabajo que no existían hace 15 años, la mayoría relacionados con las nuevas tecnologías. De hecho, si ponemos la vista en nuestro colega al otro lado del mar, en Estados Unidos, el profesional digital más solicitado en 2021 por las empresas del sector tecnológico-digital es el Data Science en segunda posición, según un informe de la revista Forbes.
Ahora bien, el problema que encuentran las empresas no solo es la escasez sino también el nivel de expertise de estos profesionales, ya que se requieren perfiles especializados para un desarrollo óptimo y en tiempo récord.
En este post vamos a centrarnos en explicar qué es y en qué se diferencian dos de estas profesiones tan necesarias: Data Engineering y Data Science, pero a menudo tan confundidas en el sector.
A priori parecen dos posiciones muy modernas pero cuyas funciones llevan años desarrollándose y que con el auge del Big Data se han convertido en roles con más protagonismo en las empresas o áreas de investigación.
Data Engineering, ¿Cuáles son sus funciones?
Básicamente estamos hablando de un ingeniero de datos, es decir, ingenieros de software que preparan la infraestructura de Big Data para ser analizada por otro profesional, en este caso el Data Science. Su función es optimizar el rendimiento del ecosistema de Big Data de su compañía.
Funciones
- Diseñar, crear e integrar datos de diversos recursos.
- Administrar el Big Data.
- Escribir consultas complejas.
- Asegurarse de que el acceso sea fácil y funcione sin problemas.
- Ejecutar algunos ETL (Extraer, Transformar y Cargar) sobre grandes conjuntos de datos.
- Crear almacenes de datos que pueden utilizarse en futuros informes o análisis por los profesionales de datos.
Data Science: ¿Cuáles son sus funciones?
Aquí hablaríamos de los científicos de datos. En ocasiones son profesionales que cuentan con titulaciones como la de matemáticas o estadística y gracias a su trabajo una empresa consigue desarrollar nuevos algoritmos, extrayendo patrones de datos que dan lugar a un aprendizaje automático o inteligencia artificial.
Su trabajo es de vital importancia en la toma de decisiones comerciales que se tomarán en base al análisis de datos obtenido.
Algunos de los lenguajes que utilizan son R, Python, Stata y Julia para construir sus modelos. Junto con los anteriores, también se utilizan SAS y SPSS y herramientas como Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi, etc.
Funciones
Es importante saber, que cuando este profesional reciba los datos ya habrán pasado un primer filtro con el objetivo de nutrir programas de análisis y un aprendizaje automático. Así, se podrán preparar los datos para usarlos en modelos predictivos y prescriptivos.
Pero, ¿cómo se construyen estos modelos?
Para ello, estos profesionales necesitan investigar el sector en el que se mueven gracias al gran volumen de datos procedentes de fuentes internas y externas y así poder responder a las necesidades de su empresa.
Una vez hecho el análisis y aceptados los resultados, será el momento de asegurarse de que el trabajo está automatizado.
¿En qué se diferencian ambos profesionales?
Después de ver las características y funciones de cada profesional, es evidente que tanto el científico como el ingeniero de datos deben trabajar de forma estrecha para poder debatir los datos y proporcionar información sobre las decisiones tomadas. Pero también existen diferencias entre ambos:
- Mientras que el ingeniero de datos trabaja con sistemas de bases de datos, API de datos… ocupándose de dar forma a los datos y de configurar las soluciones de almacenamiento, el científico necesita basarse en sus conocimientos de matemáticas y estadísticas para crear modelos predictivos.
- El ingeniero de datos procesa los datos mientras que el científico de datos además de obtener acceso a ellos debe informar a las partes interesadas.
- El científico de datos sabe utilizar programas de machine learning y métodos estadísticos para preparar los datos.
- El científico de datos domina habilidades como las matemáticas, la estadística o las habilidades de negocio mientras que los ingenieros de datos son programadores.
Ahora, ya conocemos sus diferencias y la importancia de estos roles dentro de cualquier empresa.
