Descubre las diferencias entre Data Engineering y Data Science, sus roles, habilidades clave y cuál es la mejor opción para tu carrera en tecnología.
El mundo de los datos está en auge, y estos dos roles son los que más destacan. Aunque parecen similares, tienen funciones distintas y se complementan. ¿Cuál es la mejor opción para ti? ¡Aquí te lo explicamos!
Un Data Engineer se encarga de diseñar, construir y mantener infraestructuras de datos. Su principal objetivo es asegurar que los datos fluyan de manera eficiente y segura.
Para lograr esto, trabaja con bases de datos, arquitecturas en la nube y herramientas como SQL, Spark y Kafka. Sin su labor, los científicos de datos no tendrían acceso a información estructurada para analizar.
Ejemplo: En una tienda online, el Data Engineer organiza los datos de ventas, clientes y productos en un almacén de datos accesible.
Un Data Scientist se dedica a analizar y modelar los datos para identificar patrones y tomar decisiones estratégicas. Utiliza estadística, machine learning y herramientas como Python, R y TensorFlow.
Su trabajo consiste en responder preguntas clave, como predecir la demanda de un producto o detectar fraudes financieros.
Ejemplo: En la misma tienda online, un Data Scientist examina los datos de compras para recomendar productos a los clientes.
Si te interesan las bases de datos, la optimización y la ingeniería, Data Engineering es la opción ideal. Si prefieres el análisis de datos y la inteligencia artificial, Data Science podría ser más adecuado para ti.
Si te interesa trabajar con grandes volúmenes de información, cualquiera de estos caminos es una excelente opción. Lo importante es adquirir las habilidades necesarias para destacar en este campo en constante crecimiento.
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