Diferencia entre ciencia de datos e ingeniería de datos
La ciencia de datos es un tema interdisciplinario que explota los métodos y herramientas de las estadísticas, el dominio de la aplicación y la informática para procesar datos, estructurados o no estructurados, con el fin de obtener conocimientos y conocimientos significativos. Data Science es el proceso de extracción de información comercial útil de los datos. Data Engineering diseña y crea la pila de procesos para recopilar o generar, almacenar, enriquecer y procesar datos en tiempo real. La ingeniería de datos es responsable de construir la tubería o el flujo de trabajo para el movimiento continuo de datos de una instancia a otra. Los ingenieros involucrados se encargan de los requisitos de hardware y software junto con los aspectos de seguridad y protección de TI y datos.
Comparación directa entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 6 principales entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos
Diferencias clave entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos
La siguiente es la diferencia entre la ciencia de datos y la ingeniería de datos
La ciencia de datos y la ingeniería de datos son dos disciplinas distintas, pero hay algunas opiniones en las que las personas las usan indistintamente. Esto también depende de que la organización o el equipo del proyecto realicen tareas en las que esta distinción no esté marcada específicamente. Para establecer sus identidades únicas, destacamos las principales diferencias entre los dos campos:
- La ingeniería de datos es la disciplina que se encarga de desarrollar el marco para el procesamiento, almacenamiento y recuperación de datos de diferentes fuentes de datos. Por otro lado, Data Science es la disciplina que desarrolla un modelo para extraer ideas significativas y útiles de los datos subyacentes.
- La ingeniería de datos es responsable de descubrir los mejores métodos e identificar soluciones optimizadas y un conjunto de herramientas para la adquisición de datos. Data Science es responsable de desarrollar modelos y procedimientos para extraer información comercial útil de los datos.
- El ingeniero de datos sienta las bases o prepara los datos sobre los cuales un científico de datos desarrollará el aprendizaje automático y los modelos estadísticos.
- La ingeniería de datos generalmente emplea herramientas y lenguajes de programación para crear API para el procesamiento de datos a gran escala y la optimización de consultas. Por el contrario, Data Science utiliza el conocimiento de estadística, matemática, informática y conocimiento de negocios para desarrollar análisis específicos de la industria y modelos de inteligencia.
- Si bien Data Engineering también se encarga de la correcta utilización del hardware para el procesamiento, almacenamiento y distribución de datos, la ciencia de los datos puede no estar muy preocupada por la configuración del hardware, pero se requieren conocimientos de computación distribuida.
- Los científicos de datos deben preparar una representación visual o gráfica a partir de los datos subyacentes. No se requiere que el ingeniero de datos haga los mismos estudios de conjunto.
Tabla comparativa de Data Science Vs Data Engineering
Si bien ambos términos están relacionados con los datos, sin embargo, son disciplinas totalmente distintas, en esta sección, haremos una comparación directa de ambos Data Science vs Data Engineering.
| Bases para la comparación | Ciencia de los datos | Ingeniería de datos |
| Definición | Data Science extrae información de los datos sin procesar para aportar información y valor de los datos utilizando modelos estadísticos | Ingeniería de datos crea API y marco para consumir los datos de diferentes fuentes |
| Área de experiencia | Esta disciplina requiere un conocimiento de nivel experto de matemáticas, estadística, informática y dominio. No se requiere conocimiento de hardware | La ingeniería de datos requiere conocimientos de programación, middleware y hardware. El aprendizaje automático y el conocimiento estadístico no son obligatorios |
| Perfil de trabajo | Establece el modelo estadístico y de aprendizaje automático para el análisis y los sigue mejorando.
Crea visualizaciones y gráficos para el análisis de datos. | Ayuda al equipo de Data Science aplicando transformaciones de características para modelos de aprendizaje automático en los conjuntos de datos
No requiere trabajar en visualización de datos |
| Responsabilidades | Es responsable del rendimiento optimizado del modelo ML / Estadístico | Es responsable de la optimización y el rendimiento de toda la canalización de datos. |
| Salida | El resultado de Data Science es un producto de datos | El resultado de la ingeniería de datos es un sistema de flujo, almacenamiento y recuperación de datos. |
| Ejemplos | Un ejemplo de producto de datos puede ser un motor de recomendaciones como la lista de videos recomendados por YouTube, filtros de correo electrónico para identificar el correo no deseado y los correos no deseados. | Un ejemplo de ingeniería de datos sería extraer tweets diarios de Twitter en el almacén de datos de la colmena distribuidos en múltiples clústeres. |
Conclusión
La ciencia de datos y la ingeniería de datos son dos disciplinas totalmente diferentes. Tanto Data Science como Data Engineering abordan distintas áreas problemáticas y requieren conjuntos de habilidades y enfoques especializados para tratar los problemas cotidianos. Si bien la ingeniería de datos puede no involucrar el aprendizaje automático y el modelo estadístico, necesitan transformar los datos para que los científicos de datos puedan desarrollar modelos de aprendizaje automático por encima. Aunque los científicos de datos pueden desarrollar un algoritmo central para analizar y visualizar los datos, dependen completamente de los ingenieros de datos para sus requisitos de datos procesados y enriquecidos. Ambos campos tienen muchas oportunidades y alcance de trabajo, con el aumento de datos y el advenimiento de las tecnologías de IoT y Big data, habrá un requerimiento masivo de científicos de datos e ingenieros de datos en casi todas las organizaciones basadas en TI. Para aquellos interesados en estas áreas, no es demasiado tarde para comenzar.
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