¿Cuál es la Diferencia entre un Data Engineer, Data Analyst y Data Scientist?.
En el mundo de la Ciencia de Datos y el Machine Learning últimamente existe una gran demanda sobre diferentes roles en la industria. Sin embargo, para los entusiastas en estos temas abrirse camino suele ser no solamente desafiante sino también confuso. Existe ambigüedad por parte de las empresas que suelen usar los términos indistintamente.
¿Son diferentes? ¿Cuál es la diferencia entre un Data Engineer, Data Analyst, y un Data Scientist?
II. Contenido
¿Qué es lo que hace cada uno de ellos y cuáles son sus habilidades?
¿Qué hace un Data Engineer?
Un Ingeniero de Datos es la persona encargada de construir y mantener todo el ambiente sobre el que se habitarán los datos.
¿Qué hace un Data Analyst?
El Analista de Datos es quién se encarga de estar en una constante búsqueda de necesidades de información que tengan las distintas áreas del negocio, para poder investigarlas y dar respuestas que sean útiles para la resolución de problemas y mejora de procesos.
¿Qué hace un Data Scientist?
El Científico de Datos es quien se encarga de ejecutar los métodos indicados para analizar la etapa actual y también hacer predicciones del futuro por medio de modelos de Machine learning, con el fin de encontrar patrones e información valiosa para crear productos y estrategias de negocio.
FLUJO DE TRABAJO
Escenario de Proyecto de Ciencia de Datos
Este servirá como caso para visualizar el flujo de trabajo de cada rol en acción.
En un escenario real, consideremos el contexto de una Empresa o Startup con la misión de lanzar productos tecnológicos orientados a un propósito empresarial.
La empresa debe contar con una recopilación de datos orientados a su propósito empresarial.
DATA ENGINEER
- Extrae datos de diferentes Data Lakes (fuente de datos).
- Desde Bases de Datos, Formularios, Hojas de cálculo, etc.
- Utiliza herramientas para crear Pipelines y Flujos ETL (Extract Transform Load).
- Guarda los datos transformados en un Data Warehouse (almacén de datos).
- También pueden resultar en archivos .csv, .json, etc.
Estos datos pueden ser consumidos por el Data Analyst y Data Scientist.
DATA ANALYST
- Accede a los datos del Data Warehouse o de un sitio donde ya hayan sido transformados para su consumo.
- También pueden consumir datos en archivos .csv, .json, etc.
- Realiza un análisis descriptivo con los datos históricos con la ayuda de diferentes herramientas para el análisis de datos.
- Crea un Storytelling (contar historias) a través de Visualizaciones.
Entrega Dashboards y Reportes con herramientas de análisis de datos para proporcionar información valiosa, y respaldar la toma de decisiones en la empresa.
DATA SCIENTIST
- Accede a los datos del Data Warehouse o de un sitio donde ya hayan sido transformados para su consumo.
- También pueden consumir datos en archivos .csv, .json, etc.
- Utiliza distintas herramientas de Ciencia de Datos y Machine Learning para realizar un Análisis Predictivo.
- Depuración de Datos.
- EDA (Análisis Exploratorio de Datos).
- Análisis estadístico, identificando patrones, tendencias y anomalías.
- Modelado de Datos utilizando algoritmos de machine learning para hacer predicciones basadas en datos históricos.
- Sube a producción los modelos de ia que han sido creados.
De este modo, tanto el Data Analyst como el Data Scientist, a través de sus respectivos análisis, descifran patrones, generan insights y desarrollan perspectivas valiosas que fortalecen decisiones informadas sobre productos o el rumbo de la empresa, contribuyendo a incrementar los beneficios empresariales.
III. Conclusiones
Pudimos entender y diferenciar más allá de los conceptos la complejidad que cada rol aporta a un proyecto de Ciencia de datos. Cómo puede un Data Engineer construir y mantener el entorno vital de los datos , cómo un Data Analyst describe e identifica las necesidades de información y mejora de procesos, y finalmente la ejecución de métodos avanzados para el análisis y la predicción de patrones en los datos por parte del Data Scientist.
IV. Próximos Pasos
Si bien te identificas como entusiasta que está iniciando su carrera en Datos o está transformado su carrera para ser parte de esta industria, nos espera un camino de aprendizaje, de retos y sobre todo de mucha satisfacción.
Lo que nos sigue es sumergirnos en entornos donde puedas experimentar el flujo de trabajo de un proyecto de ciencia de datos, explorar las diversas herramientas, los diferentes modelos de inteligencia artificial y por supuesto continuar aprendiendo.
Esta aventura no solo ampliará nuestro conocimiento sino que también nos permitirá contribuir a solucionar problemas reales y dar forma al futuro de la innovación tecnológicas.
V. Referencias
- https://www.edureka.co/blog/data-analyst-vs-data-engineer-vs-data-scientist/
- https://blog.damavis.com/data-engineer-data-scientist-y-data-analyst-en-que-se-diferencian/
- https://swfungineer.medium.com/what-is-the-difference-between-a-data-engineer-a-data-scientist-and-a-data-analyst-e89a8b563e12
- https://online.adelaide.edu.au/blog/data-scientist-vs-data-analyst-vs-data-engineer
Gracias por leerme,
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