#3266 Son dos ramas muy diferentes, y si bien es cierto que de Ing de Datos hay mas ofertas y buenas, la Ciencia de Datos tiene mucha más salida, variación de rol, y te permite crecer más en cuanto a verticalidad y horizontalidad.
Hay más oferta de Ing. de Datos por el simple hecho que ahora mismo, absolutamente todo deja rastro y es trackeado. Dicha información para que los DS la conviertan en decisiones de negocio, tiene que ser tratada, limpiada y guardada. Y esto, cada vez tiene más complejidad. No es solo guardar datos y procesarlos, es también la escalabilidad de los mismos, y la accesibilidad posterior. Tener una ingesta de 1TB al día es buena, siempre que sea escalable, y despues que los DS puedan leerla y trabajarla sin problemas. (DE = Data Engineer, DS = Data Scientist, en adelante)
Ahora bien... si una tabla de una BBDD ocupa 19TB, ya no solo el DS tiene que saber como acceder bien a esa información (que es un reto de cojones xD) sino que el DE (y todo el equipo) tienen que hacer un trabajo excelso en particionar, distribuir, y procesar eficientemente esos datos para limpiarlos, procesarlos bien, y posteriormente crear tablas indexadas, con sus indices, y mil mierdas más, para que cuando el DS procese los 19TB, realmente solo acceda de manera eficiente a los 78GB que realmente contienen la información que necesita.
Porque hay más ofertas?
- Porque para leer los datos en un proyecto, necesitas 1 Sr DS, o 2 DS.
- Para procesar la ingesta, posiblemente tengas 3 Sr DE, o 5 DE. No es solo leer los datos, hacer tambien los dashboards, los procesos ETL, las integraciones con los SDK de 3os, la comunicación con los BE Devs de los proyectos de producto (Glovo App, Candy Crush, Netflix App, Netflix TV App, etc...)
Es normal que haya más oferta
Y especialmente más marcado en entry level. De hecho, el entry level de Data Science, suele ir más asociado a un crecimiento de rol de un perfil Data Analyst, que ha crecido en la parte más puramente estadística, y no tanto la parte de extraccion de insights.
El gráfico ilustra un poco esto
#3257 La pregunta es porque quieres hacerlo, que te motiva o llama de ello, y que esperas con el cambio. Consejos muchos, pero puedo decirte que del trabajo de DE, a DS, lo único que podrás heredar es el codigo Python/SQL/R y la "lógica" de programación.
El día a día de un DS varia mucho, muchísimo, incluso dentro de una empresa con diferentes areas de negocio.
- Un DS que reporte a producto como funciona el proyecto, tendencias, patrones de usuarios/clientes, ya sea bien con reports, analisis adhoc, o bien haciendo dashoboards
- Un DS que está en un equipo central de AI haciendo sistemas para dar soporte a producto, creando las herramientas para automatizar la evaluacion de experimentos.
- Un DS que únicamente hace experimentación de variantes de un producto con AB testing, y decidir cual es la variante ganadora realizando tests, muestreo, regresiones, etc... para poder luego exponer los cambios a producto, y impulsar nuevos desarrollos.
La lista es interminable, y todos estos son perfiles de DS.
Cual es la rama que te llama la atención?