Roles clave en equipos de data science

Si te interesa entrar al mundo de los datos, primero necesitas entender cómo funcionan los equipos de data science e inteligencia artificial dentro de una empresa. Aquí conocerás los cuatro roles principales de la industria y cómo se conectan en el proceso completo, desde la recolección de datos hasta el despliegue de modelos de machine learning.

Este recorrido te sirve si estás decidiendo qué camino tomar dentro del ecosistema de datos y quieres saber dónde encaja mejor tu perfil.

¿Cómo usan las empresas data science e inteligencia artificial?

Antes de hablar de roles, hay que entender un concepto clave: la jerarquía de las necesidades de data science, creada por Monica Rogati y publicada en Hacker News [1:00]. Está inspirada en la pirámide de Maslow, esa que explica las necesidades humanas por niveles.

La idea es simple: ninguna empresa puede llegar de la nada a implementar productos de inteligencia artificial. Necesita construir una base sólida antes de subir cada escalón.

¿Qué es la jerarquía de necesidades de data science? Es una pirámide que ordena las etapas que una empresa debe cumplir para llegar a usar inteligencia artificial, empezando por recolectar datos y terminando en deep learning.

¿Cuáles son las etapas de la pirámide de data science?

La pirámide se construye de abajo hacia arriba, y cada nivel depende del anterior:

• Recolección: los datos llegan desde instrumentación, sensores, interacciones de usuarios en sitios web y fuentes externas.
• Almacenamiento y movimiento: los datos viajan a través de un pipeline ETL hasta una base especializada para análisis [2:20].
• Exploración y transformación: aquí se limpian los datos, se detectan anomalías y se preparan para analizarlos.
• Análisis: se buscan métricas, segmentaciones y agregaciones. En este punto ya puedes decir que la empresa hace data science.
• Analítica de datos: se crean dashboards con gráficas y visualizaciones que ayudan a tomar decisiones estratégicas.
• Machine learning: llega la parte emocionante, con algoritmos simples que generan predicciones sobre métricas y resultados futuros.
• Deep learning e IA: en la cima aparecen los productos avanzados de inteligencia artificial que llevan a la empresa a otro nivel [3:50].

Lo interesante es que muchas empresas quieren saltar directo a la cima sin haber construido las bases. Y ahí es donde los proyectos fracasan.

¿Cuáles son los roles principales en un equipo de data science?

Cada etapa de la pirámide necesita perfiles especializados. Los cuatro roles más importantes de la industria son data scientist, data analyst, data engineer y machine learning engineer [0:20]. Cada uno interviene en un momento distinto del flujo.

¿Qué hace un data engineer y un data scientist?

El data engineer trabaja en la parte inicial del proceso: ingesta, validación y preparación de datos [4:40]. Se encarga de la recolección, transformación, limpieza y almacenamiento en bases de datos especializadas. Sin su trabajo, nadie más tiene con qué trabajar.

Después entra el data scientist, que es la primera persona en interactuar con los modelos de machine learning. Los crea, los entrena, los evalúa y los valida antes de que pasen a la siguiente fase.

¿Cuál es la diferencia entre data engineer y data scientist? El data engineer construye la infraestructura y prepara los datos. El data scientist usa esos datos para crear y entrenar modelos de machine learning.

¿Qué hacen data analyst y machine learning engineer?

El data analyst está más cerca del negocio. Toma los datos que preparó el data engineer y busca insights de valor para que los equipos generen estrategias y tomen acciones concretas.

Por su parte, el machine learning engineer trabaja de la mano con el data scientist en la evaluación y validación del modelo, pero su misión principal es robustecerlo y desplegarlo en producción [5:40]. Para lograrlo, colabora con developers e ingenieros de software, de modo que el modelo funcione dentro de una aplicación real y los usuarios puedan interactuar con él en una interfaz.

Existe también un rol emergente: el research scientist, dedicado a estudiar nuevos algoritmos y explorar formas innovadoras de aplicar inteligencia artificial dentro de la empresa [6:30].

¿Cómo elegir el rol que mejor encaja contigo?

Cada rol tiene un enfoque distinto, y elegir uno depende de qué parte del proceso te emociona más. Si te gusta construir infraestructura, el camino es data engineering. Si prefieres experimentar con modelos, apunta a data science. Si lo tuyo es traducir números en decisiones de negocio, data analyst es tu lugar. Y si te interesa llevar modelos a producción, machine learning engineer te espera.

Cuéntame en los comentarios cuál de estos roles te llama más la atención y por qué.