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¿Qué diferencias hay entre el Data Engineering y el Data Science?

02.11.2021

Conoce todos los detalles y las principales diferencias entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos

Descubre las diferencias entre un Data Engineer y un Data Scientist, así como los distintos conocimientos que se adquieren en el Máster Executive en Data Engineering y en el Máster Executive en Data Science y Big Data.

 

Diferencias entre un Data Engineer y un Data Scientist

En el sector del Big Data existen muchas profesiones y roles. Esto se debe a que el Big Data abarca distintas acciones. Dos de las profesiones más reconocidas en el tratamiento de datos son el Data Engineering o ingeniería de datos y la ciencia de datos o también conocida como Data Science.

Las diferencias entre la ingeniería de datos y la ciencia de datos residen en su finalidad y en el proceso a través del cual se tratan los datos. Es por ello que, el Data Engineering y el Data Science se diferencian en:

  • Finalidad: La principal diferencia entre la ingeniería de datos y el Data Science, es que los data engineers se encarga de extraer grandes volúmenes de datos y organizar las bases de datos, mientras que los científicos de datos visualizan los datos y configuran modelos de aprendizaje y patrones sobre los datos y las bases de datos extraídas por los data engineers.
     
  • Herramientas utilizadas: Las herramientas Big Data son muy amplias y variadas. Sin embargo, dependiendo de la función que tenga el profesional del dato, se utilizan unos determinados softwares.

    De este modo, los data scientist utilizan softwares y técnicas como:

    • Herramientas de programación como R o Python.
    • Procesadores de datos como Spark.
    • Machine Learning
    • Deep Learning

    Por otro lado, los data engineer utilizan softwares y técnicas como:

    • Lenguajes de programación.
    • Ecosistema Hadoop
    • Bases de datos SQL y NoSQL
    • Apache Airflow, Luigi (Python), Dagster (Python), Apache beam(Python)

    ¿Qué diferencias hay entre el Máster Executive en Data Science y el Máster Executive en Data Engineering?

    Ahora que conoces las diferencias entre Data Engineer y Data Scientist es momento de que conozcas las dos opciones que dispone Afi Escuela de Finanzas para convertirte en ingeniero o científico de datos.

    Si optas por la ingeniería de datos, debes conocer el programa del Máster Executive en Data Engineering, con el cual adquirirás conocimientos avanzados en data engineering como:

    • Ecosistema Hadoop, software entorno al que gira el Big Data.
    • Procesamiento de datos distribuidos y en streaming.
    • Almacenamiento de datos multidimensionales y bases de datos NoSQL.
    • Planificación de Datalakes: fundamentos, estrategias de ingesta y procesamiento y analíticas a gran escala.
    • Implementaciones fundamentales sobre cloud pública.
    • Despliegues de pipelines datos en distintas herramientas como Apache Airflow, Luigi, Dagster, Apache beam...
    • Reporting y representación de datos.
    • Analítica avanzada y tratamiento de datos.

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    Por otra parte, si te decantas por el Máster Executive en Data Science y Big Data te formarás en:.

    • Programación en R y Python.
    • Herramientas de bases de datos como Cassandra, MongoDB, Neo4, etc.
    • Procesamiento de datos con Spark, y en tiempo real con Spark Streaming.
    • Herramientas de visualización y web scraping.
    • Técnicas Machine Learning y aspectos relacionados con la eliminación de sesgo de datos y de modelos.
    • Metodologías de Data Science.
    • Técnicas de Deep Learning y Reinforcement Learning.
    • Modelos de Machine Learning.
    • Conocimientos en ética, privacidad de datos y regulación.
    • Mejora en la toma de decisiones a través del Data Science.

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    ¿Qué salidas profesionales ofrecen el Máster Executive en Data Science y el Máster Executive en Data Engineering?

    Tanto el Máster en Data Engineering y el Máster Executive en Data Science y Big Data son formaciones tecnológicas distintas. Por tanto, ambos másteres especializan a sus alumnos en un sector determinado del Big Data. Es por ello que, tanto el Data Engineering como el Data Science son salidas profesionales en sí mismas dentro del ecosistema Big Data.
    A continuación te mostramos las distintas salidas que existen dentro del Big Data:

    • Data Engineering
    • Data Science
    • Data Analyst
    • Data Architect
    • Data Mining
    • Big Data Developer
    • Machine Learning Engineer
    • Business Analytics
    • NLP Consultant
    • CDO (Chief Digital Officer)

    Como ves, existen varios roles y salidas profesionales dentro del Big Data. Por ello, conocer las diferencias entre Big Data y Data Science, así como otras distinciones y conocer a la perfección los distintos conceptos del Big Data, es fundamental para tener una mayor comprensión del sector del tratamiento de datos.

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