Inmersos en el ámbito tecnológico, nos encontramos con una variedad de conceptos que pueden parecer similares entre sí. Es probable que te hayas cuestionado sobre las distinciones entre la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el papel desempeñado por la inteligencia artificial. A pesar de compartir algunas similitudes, es crucial destacar las significativas diferencias que existen entre ellas. Por ende, el propósito fundamental de este artículo es proporcionarte información detallada y clarificar cada uno de estos conceptos. ¡Sigue leyendo para descubrir más sobre las disparidades entre la ingeniería de datos, la ciencia de datos e inteligencia artificial!
Ingeniería de datos vs ciencia de datos: ¿cuáles son las similitudes y diferencias entre los dos términos?
Bueno, para aprender más sobre estos temas, es necesario saber que en el mundo de la tecnología y los datos hay muchas profesiones y roles. Precisamente, una de las cosas que tienen en común estos profesionales es que tanto el ingeniero como el científico de datos están trabajando constantemente con grandes volúmenes de Big Data.
Sin embargo, la diferencia está en el propósito. Los ingenieros se encargan de extraer grandes volúmenes de información y organizar las bases de datos. Por otro lado, los científicos de datos realizan tareas de visualización, diagramación de tareas de aprendizaje y patrones sobre los datos extraídos previamente por los ingenieros.
Por esta razón, las herramientas utilizadas por cada uno tienden a variar. En el caso de los científicos de datos, suelen utilizar recursos como Deep Learning, Machine Learning, procesadores de datos (como Spark), o herramientas de programación como R o Python. De esta forma, los ingenieros utilizan bases de datos como SQL y NoSQL, el ecosistema Hadoop y herramientas como Apache Airflow o Dagster.
Cabe aclarar que ambas son profesiones indispensables para cualquier empresa que quiera aprovechar la tecnología. En este artículo abordamos una introducción a la temática para que puedas comprender la diferencia entre ellos. Si te interesa saber más, te invitamos a que sigas leyendo para saber más sobre cada uno de estos campos de trabajo.
¿En qué consiste la ingeniería de datos?
Especifiquemos un poco los roles que se practican en la ingeniería de datos. Según Datademia, ésta es la práctica de diseñar y construir sistemas que recopilan y almacenan grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, el ingeniero es la persona responsable de construir y mantener estructuras de datos para su uso en múltiples aplicaciones.
El objetivo final del ingeniero de datos es hacer que todos estos datos sean accesibles para que la organización los considere en la toma de decisiones. En otras palabras, la idea es que estos datos se transformen en información útil que pueda ser utilizada por la gerencia y partes interesadas para maximizar las ganancias y ver el crecimiento de la empresa.
Es por esta razón que un ingeniero de datos debe tener conocimientos avanzados de bases de datos. Asimismo, como hay una tendencia hacia la programación en la nube, necesita conocer todos estos sistemas. Este profesional también debe ser capaz de trabajar en conjunto con diferentes departamentos, para comprender los objetivos de la organización.
Por lo tanto, es clave comprender que los ingenieros de datos no solo necesitarán ser apasionados por la programación. También necesitarán tener habilidades de comunicación, ya que trabajarán en conjunto con otros departamentos y profesionales, como es el caso de los científicos de datos.
¿Y qué entendemos por ciencia de datos?
Ahora bien, quizás quieras conocer más detalles sobre los científicos de datos, que es otra de las profesiones más demandadas por las empresas en los últimos años. IBM considera que la ciencia de datos combina conocimientos en matemáticas, estadística, programación e inteligencia artificial, para tomar decisiones eficientes y mejorar la planificación estratégica de la empresa.
Cabe señalar que Data Science no es sinónimo de Inteligencia Artificial. En realidad, un científico de datos utiliza la Inteligencia Artificial para extraer información útil de datos no estructurados. La IA es una serie de algoritmos que imitan la inteligencia humana para leer y comprender datos, pero es el científico quien toma la decisión final.
Esto significa que el científico de datos tiene que ser una persona con un fuerte sentido de la lógica. No solo tendrán que trabajar estudiando el comportamiento de los datos, sino que tendrán que entender lo que quiere la empresa. Por esta razón, no solo deben dominar software estadístico y lenguaje de programación, sino que también deben tener un gran interés y conocimiento sobre las situaciones del mercado y de la empresa.
De igual forma, es importante considerar que el científico de datos no solo obtendrá datos de una sola fuente, como lo haría un analista de datos tradicional. En este caso, lo que se busca es tener una perspectiva global del problema. Aunque aportarán su subjetividad para incluir su punto de vista en la toma de decisiones, los datos objetivos reforzarán sus argumentos.
En resumen, has visto que entender la diferencia entre ingeniería de datos y ciencia de datos no es nada complicado. Ambas profesiones son fundamentales para trabajar con Big Data ya que aprovechar grandes volúmenes de información es clave para conseguir grandes resultados en una empresa. ¡Esperamos que este artículo haya despejado tus dudas!