Por qué muchos trabajos de ciencia de datos son en realidad ingeniería de datos

En la actualidad, todas las empresas parecen ansiosas por cubrir un puesto de "científico de datos", prometiendo oportunidades interesantes para trabajar con algoritmos de aprendizaje automático, modelos predictivos y marcos de aprendizaje profundo. Sin embargo, para muchos profesionales que asumen estos puestos, la realidad no coincide con el atractivo. En lugar de sumergirse de lleno en la IA o en el modelado de conjuntos de datos complejos, se encuentran inmersos en la extracción, limpieza y preparación de datos. Bienvenidos al mundo de la ingeniería de datos, un dominio en el que muchos no sabían que se habían apuntado.

Este fenómeno se debe a que las empresas no entienden bien lo que realmente necesitan. Publican anuncios de empleo para "científicos de datos" cuando la mayor parte de su trabajo consiste en limpiar datos y asegurarse de que la infraestructura esté preparada para manejarlos, tareas que son, en esencia, tareas de ingeniería de datos. El resultado es que los profesionales contratados como científicos de datos terminan haciendo el trabajo pesado que no esperaban: manejar datos desordenados, moverlos entre plataformas y prepararlos para el análisis. La desilusión inevitablemente se apodera de quienes esperaban pasar sus días construyendo modelos de aprendizaje automático, no escribiendo consultas SQL y configurando pipelines.

Para los aspirantes a ingenieros de datos, esta es una oportunidad oculta. Si bien el mercado laboral está lleno de empresas que buscan científicos de datos, muchas de estas organizaciones necesitan un ingeniero de datos mucho más de lo que creen. Los dos campos requieren habilidades superpuestas, particularmente en las primeras etapas: programación, administración de bases de datos y algunos conocimientos estadísticos básicos. Sin embargo, las tareas y las trayectorias profesionales divergen rápidamente. Los científicos de datos se centran en obtener información y hacer predicciones, mientras que los ingenieros de datos se aseguran de que el ecosistema de datos sea sólido y confiable. Un profesional inteligente puede comenzar en un puesto de ciencia de datos y pasar a una carrera de ingeniería de datos simplemente dando un paso adelante para abordar las tareas que otros consideran inferiores a él.

Los científicos de datos, especialmente aquellos con un alto nivel académico, suelen considerar que la limpieza y preparación de datos es tediosa . Para ellos, este es el lado “aburrido” del trabajo: el trabajo pesado que impide realizar tareas más atractivas, como la creación de modelos predictivos o la aplicación de algoritmos de vanguardia. Sin embargo, sin datos bien estructurados, esos algoritmos son inútiles. Los ingenieros de datos lo saben bien y aceptan el desafío de crear los marcos en los que confían los científicos de datos. Desde la automatización de la extracción y transformación de datos hasta la construcción de canales que proporcionen conjuntos de datos limpios y bien organizados, estas tareas son el pan de cada día de la ingeniería de datos.

Mientras que algunos científicos de datos luchan por extraer significado de conjuntos de datos desordenados, los ingenieros de datos están ocupados construyendo sistemas escalables que ahorrarán tiempo y frustración en el futuro. En lugar de luchar con archivos CSV y quejarse de SQL, el ingeniero de datos en ciernes usa estas herramientas en su beneficio. Agilizan los procesos, automatizan las tareas de preparación de datos e implementan canales robustos que permiten actualizaciones de datos en tiempo real o programadas. No solo están moviendo datos de un lado a otro; están construyendo la columna vertebral del ecosistema de datos. Cuando los científicos de datos terminan de preparar manualmente sus conjuntos de datos, el ingeniero de datos ya ha automatizado el proceso, eliminando el trabajo repetitivo y liberando tiempo para tareas más estratégicas.

Esta desconexión entre los títulos y las funciones laborales puede generar fricción dentro de los equipos, y algunos científicos de datos lamentan la falta de trabajo de ciencia de datos "real" en sus funciones. Pero para los ingenieros de datos, aquí es donde prosperan. Mientras sus pares debaten qué marco de aprendizaje automático es superior, los ingenieros de datos están ocupados implementando soluciones de nivel de producción, yendo más allá de los análisis ad hoc para crear sistemas que brinden valor de manera repetida. Son los héroes anónimos del mundo de los datos, que garantizan silenciosamente que los datos fluyan sin problemas, que los conocimientos se generen de manera eficiente y que la organización funcione sin problemas.

Además, los ingenieros de datos están en una posición privilegiada para tender puentes entre los científicos de datos y otras unidades de negocio. Una vez que se ha completado la “parte difícil” de la preparación de los datos, pueden crear aplicaciones accesibles y fáciles de usar para las partes interesadas no técnicas. Estas pueden ser paneles de control, herramientas de visualización o plataformas basadas en la web que democraticen la información sobre los datos en toda la organización. Mientras que los científicos de datos todavía están puliendo sus scripts de Python, el ingeniero de datos ya ha creado algo escalable, sostenible y utilizable.

En definitiva, esta dinámica revela una verdad más profunda: muchas empresas no necesitan científicos de datos con tanta urgencia como creen . Lo que realmente necesitan son ingenieros de datos que puedan garantizar que sus datos estén estructurados, limpios y accesibles. Los conocimientos, las predicciones y los modelos que producen los científicos de datos son tan buenos como la infraestructura de datos subyacente. Por eso, aunque algunos pueden seguir discutiendo sobre quién califica como un científico de datos "real", los ingenieros de datos saben que no se trata del título, sino de hacer el trabajo.

Si aspira a convertirse en ingeniero de datos, este camino podría ser su oportunidad de oro. Al asumir estos roles mal clasificados de la ciencia de datos, puede desarrollar discretamente una carrera en torno a la solución de los problemas que otros no quieren abordar. Puede automatizar flujos de trabajo, optimizar procesos y garantizar que la infraestructura de datos de la organización sea sólida y escalable. Mientras sus colegas se concentran en ajustar sus modelos, usted estará construyendo sistemas que aporten un valor real a la empresa y probablemente pasará desapercibido, hasta que quede claro cuánto depende la organización del trabajo que ha realizado.

Al final, los ingenieros de datos son quienes hacen posible la ciencia de datos. Y para aquellos que estén dispuestos a aceptar el desafío, las recompensas pueden ser sustanciales, no solo en términos de crecimiento profesional, sino también en el conocimiento de que son ustedes quienes mantienen en funcionamiento silenciosamente la máquina impulsada por los datos.

Acerca de mí: Más de 25 años de experiencia en TI que combina datos, inteligencia artificial, gestión de riesgos, estrategia y educación. Ganador de 4 hackathons globales y defensor del impacto social de los datos. Actualmente, trabajo para impulsar la fuerza laboral de inteligencia artificial en Filipinas. Obtenga más información sobre mí aquí: https://docligot.com