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Las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering

Las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering

por | 10 de octubre de 2022 | Empresas y diversidad, La formación en Adalab

Si haces una búsqueda rápida en internet sobre las profesiones con más demanda en la actualidad, verás que las relacionadas con las Ciencias de Datos ocupan los primeros puestos. Como dice el refrán, un dato es mejor que un relato y, por eso, las empresas toman sus decisiones basándose en ellos. Sin embargo, dentro de todo este universo existen varias carreras específicas y es importante conocer sus diferencias. Entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering se concentra la mayor parte de los perfiles profesionales del área.

Por eso, si estás pensando en darle un giro a tu vida profesional hacia la Ciencia de Datos, en este artículo ahondamos en el panorama del sector, las opciones y las posibilidades que ofrecen estas tres disciplinas.

Diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering

Para comprender las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering, lo mejor es conocer de qué va cada una de ellas, cuáles son sus áreas de acción y las habilidades y herramientas involucradas. Te lo contamos.

Data Analytics

Aquí nos encontramos en la parte más cercana al negocio y al mundo real, y más alejada de las cuestiones técnicas. El Análisis de Datos es una suerte de auditoría de datos, los cuales se observan con lupa para describir y comprender el funcionamiento de todo tipo de fenómenos.

Si trabajas como analista, una de tus principales tareas es responder a la pregunta «¿qué está pasando?». Esto lo haces a partir del comportamiento observado en los datos, del cual extraerás conclusiones que deberás transformarlas en gráficos, reportes e informes. Es por eso que la parte visual juega un rol importante, pues tienes que asegurarte de que todo sea entendible para el resto de personas del equipo, que tal vez, no tienen los mismos conocimientos que tú.

Asimismo, tiene mucho peso el storytelling, es decir, la construcción de una historia alrededor de los datos. Esto es muy relevante a la hora de hacer presentaciones, que son el pan de cada día de estas profesionales.

En cuanto a herramientas, una analista maneja hojas de cálculo así como Python y R, dos de los lenguajes más usados en ciencias de datos. También presume de dominio en software de visualización como Microsoft Power BI o Tableau, que sirven para mostrar los datos de forma atractiva e interactiva. Además, debe tener buenas habilidades para la comunicación escrita y ser capaz de relacionarse con otras personas y trabajar codo con codo con el resto del equipo.

Data Science

Si una analista de datos es una auditora, una científica de datos viene a ser una exploradora. Lo que hace es utilizar las cifras y convertirlas en nueva información a partir de la cual se toman decisiones en la empresa.

Aquí hablamos de la detección y predicción de tendencias, y la creación de regresiones a partir de datos actuales. Vamos, que es coger los datos del pasado hacia el presente, del presente hacia el pasado y de estos dos hacia el futuro. Clarísimo.

A partir de este punto se hace necesario tener ciertas nociones de programación, en especial en Python y R. Esto ayuda a las data scientist a crear sus propios software y modelos matemáticos que les permitan ordenar y extraer información de forma más eficiente. Además, pueden diseñar algoritmos específicos que se adapten a las necesidades de cada caso para ahorrar tiempo y esfuerzo en el proceso. Lo que todas queremos.

Siguiendo la línea anterior, las data engineers también suelen estar familiarizadas con el machine learning, y la minería de datos. De igual forma, el análisis estadístico forma parte de su día a día y los conocimientos de matemáticas aplicadas son más que bienvenidos.

Data Engineering

Esta es la parte más técnica de todo este mundillo. Lo que hace una ingeniera de datos, o data engineer, es trabajar al principio y al final de los proyectos basados en datos. ¿En español? Pues es simple.

Al principio, importa los datos que van a usarse, hace un pequeño filtrado en caso de que se trate de un volumen muy grande, y los estructura para hacer más fácil su manejo. Al final, se encarga de implementar y poner en marcha algún modelo especial que surge como resultado de todo el proceso de análisis y empleo de datos.

Las ingenieras, sí o sí, saben programar. De hecho, es habitual que sean programadoras que se han especializado en data o que han ido moviéndose poquito a poco hacia esta dirección.

De ellas depende la creación de sistemas de almacenamiento que serán la base del resto de las etapas. Es decir, no solo se quedan en la obtención de los datos, sino que también desarrollan los entornos en los que se van a manejar y que servirán de soporte para el resto de profesionales que hacen parte del proyecto. 

Las personas dedicadas a esta área se sienten como peces en el agua trabajando con varios lenguajes de programación y bases de datos. También se llevan de maravilla con herramientas de servicios en la nube como Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon Web Services o IBM C.

¿Conocías las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering? Sí, sabemos que de entrada puede sonar como un trabalenguas, pero cada una de estas profesiones juega un rol clave en lo que a datos se refiere. Además, todas tienen algo en común: gozan de una enorme demanda en el mercado laboral actual. El análisis de datos es uno de los protagonistas de la nueva revolución digital y dominarlo es sinónimo de oportunidades.


Si tú también quieres ser parte de esto, nuestro bootcamp de Data Analytics es el primer paso. En él aprenderás, desde cero, todos los conocimientos y habilidades que necesitas para empezar a trabajar en un entorno dinámico que no hace sino crecer. Contáctanos y comienza tu proceso de admisión para convertirte en una Adalaber.

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