¿En qué se diferencia la ingeniería de datos de la ciencia de datos?
How is data engineering different from data science?
Data Engineering occurs before data science in the data lifecycle. Data can be generated from various sources and this raw data may be structured, semi structured or even unstructured. To make sense of this data, data has to be ingested and transformed. This is when data engineering comes into picture. Data engineering includes the process of extracting the raw data, ingesting data into a system like a data lake, transforming the data for business needs and finally loading it into a table. This is commonly known as ELT (Extract-Load-Transform). ETL (Extract-Transform-Load) is also possible where transformation happens before the loading stage.
Data Science and Analytics is the next step in the data lifecycle. Once the data needed for specific business need is available, data scientists use this data to run machine learning models to find the most accurate model. This data is available to the data scientists in the form of tables. Data analysts also use this data to do some exploratory analysis and create dashboards. 
In essence, the data lifecycle would look as follows:
Raw data from different sources -> Data Engineering -> Data Science and Analytics
La ingeniería de datos se produce antes que la ciencia de datos en el ciclo de vida de los datos. Los datos pueden generarse a partir de diversas fuentes y estos datos en bruto pueden ser estructurados, semiestructurados o incluso no estructurados. Para dar sentido a estos datos, hay que ingerirlos y transformarlos. Aquí es cuando entra en escena la ingeniería de datos. La ingeniería de datos incluye el proceso de extraer los datos brutos, introducirlos en un sistema como un lago de datos, transformarlos según las necesidades de la empresa y, por último, cargarlos en una tabla. Esto se conoce comúnmente como ELT (Extraer-Cargar-Transformar). También es posible el ETL (Extraer-Transformar-Cargar), en el que la transformación tiene lugar antes de la fase de carga.
La Ciencia y el Análisis de Datos es el siguiente paso en el ciclo de vida de los datos. Una vez que se dispone de los datos necesarios para una necesidad empresarial concreta, los científicos de datos los utilizan para ejecutar modelos de aprendizaje automático con el fin de encontrar el modelo más preciso. Estos datos están a disposición de los científicos de datos en forma de tablas. Los analistas de datos también utilizan estos datos para realizar análisis exploratorios y crear cuadros de mando.
En esencia, el ciclo de vida de los datos sería el siguiente
Datos brutos de distintas fuentes -> Ingeniería de datos -> Ciencia y análisis de datos
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