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¿Cuáles son las diferencias entre científico e ingeniero de datos?

Publicado por PRAXIS el 13-jul-2018 20:38:00

 

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El mundo tecnológico se ha estado moviendo vertiginosamente. En el caso de Big Data o el manejo de grandes volúmenes de datos, se han ido desarrollando nuevas herramientas, aplicaciones y avances que necesitan de diversos perfiles expertos como son: el ingeniero y científico de datos, para aprovechar y usar de manera inteligente los datos.

El punto está, en que se suelen usar ambos conceptos como sinónimos, siendo en realidad roles especializados con funcionalidades totalmente diferentes.

¿En qué se diferencian?:

 

 Ingeniero de datos:


¿Quién es?:


Es quien viene del área de ingeniería, computación y programación, y se dedica a hacer un proceso de limpieza profunda de los datos (extrayendo los que pueden ser importantes para las necesidades empresariales): aquellos generados en tiempo real, provenientes de Facebook, Amazon, datos de contacto de formularios, en la nube, a través de tratamiento de imagen, entre otras fuentes.

¿Qué hace?:

Recoge los elementos crudos (datos), tanto estructurados, semiestructurados y no estructurados (información que no solo está en Excel sino bases de datos, y sistemas de procesamiento a gran escala): administrando, desarrollando, probando, construyendo y asegurándose que las arquitecturas respondan a las necesidades de negocio.


¿Qué problemas enfrenta?:

  • Datos con anomalías e inconsistencias lógicas como elementos duplicados o vacíos, es decir los datos no se encuentran normalizados. 
  • Datos con errores gramaticales, fallas ortográficas, doble espaciado, así como errores en transcripciones, basura (ruido del dato). 
  • Falta de conexión entre los datos o con aplicaciones externas que estén alimentando la base de datos.

  • Diversidad en los tipos de datos, de tal forma que se tienen datos semiestructurados o no estructurados procedentes de diversos orígenes (WhatsApp, Twitter, Facebook, etcétera), tardando más tiempo la integración de toda la cantidad de registros que se tienen.

    Habilidades:
  • Debe ser capaz de detectar cualquier error que pueda arrastrar los datos, corrigiendo o tomando medidas a través de la limpieza que haga para tener información que valga la pena.
  • Conocimiento en lenguajes de programación: SQL, Hive, Hadoop, Pig, Data streaming (en tiempo real, como procesar ese torrente de datos, de manera continua) o herramientas que ayudan a integrar datos: DashDB, MySQL, Cassandra.

    ¡El ingeniero de datos garantizará y te dará confianza acerca de la calidad y veracidad en los datos que se vayan a explotar!

Científico de datos:

¿Quién es?:

Es quien debe tener bases en estadística, matemática y computación, trabajando en modelos analíticos, predictivos o descriptivos novedosos, con base en los datos limpios que le han sido entregados.


¿Qué hace?:

Usa sus conocimientos en estadística, lenguajes de programación, aprendizaje automático y algoritmos para identificar patrones de comportamiento a través del examen y exploración a profundidad de los datos variados y totalmente desconectados, desarrollando sofisticados programas de análisis y sistemas de aprendizaje, detectando patrones relacionales con la información depurada y el negocio.


Por ejemplo: está en la capacidad de conocer qué productos son más demandados, minimizando las perdidas frente a productos no vendidos, ahorrando recursos y optimizando tiempos de producción.

¿Qué problemas enfrenta?:
 

 

  • Debe ser capaz de convertir los problemas de negocio en la producción de pruebas de regresión, casos de segmentación y planes para clasificar los datos adecuadamente. 
  • Tiene que conocer a profundidad la empresa, para unir el poder de la tecnología con la ciencia extrayendo información que permita tomar decisiones de negocio exitosas

    Habilidades: 

 

  • Altos conocimientos en Python, R y aprendizaje automático, así como dominio en herramientas como Data Science Experience, Jupyter y RStudio. 
  • Deberá tener un perfil investigador que lo lleve a conocer las técnicas que va a implementar, así como conocimientos empresariales que le permita vislumbrar los beneficios económicos que podría llegar a tener.

    Por ejemplo: el ingeniero homologa o junta 50 bases de datos, en el caso del científico se dedica a juntar, conectar y explotar la información.

 

 

 

¿En qué se parecen? 

 

¿En qué se parecen?

Está claro, que tanto el ingeniero como el científico deben usar los datos para desempeñarse en sus funciones de trabajo. Por ello, deben tener no sólo curiosidad científica para usar los datos de manera adecuada conectándolos con los objetivos y necesidades de la compañía, sino conocer herramientas de programación, altas capacidades comunicativas para trabajar en equipo y tener canales de comunicación bidireccionales que les permitan capturar y extraer información de valor de todos los aspectos relacionados del dato.

¡Ambos deben conocer las preguntas y necesidades del negocio, para saber qué hacer y no emprender medidas innecesarias!

Dentro de los beneficios que aporta PRAXIS a tu empresa, está en contar con el recurso humano capacitado en Big Data que detecte óptimas oportunidades de negocio.

 

Contáctanos, trabajamos con las funcionalidades e implementación de todo un ecosistema de transformación digital, que use los datos, modelos analíticos y algoritmos exactos trayendo ventajas competitivas a la compañía.

 

 

 

 

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Temas: Big Data

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