Son dos caminos con gran demanda profesional, pero requieren de habilidades, preparación y fortalezas diferentes. Así que si tienes dudas sobre optar por Data Scientist vs Full Stack Developer, quédate para resolverlas.

Definición y responsabilidades de un Data Scientist y un Full Stack Developer

Solo la definición de qué es un Data Scientist y qué es un Full Stack Developer te sacarán de bastantes dudas y estas que facilita Supersourcing son un buen resumen:

  • Los científicos de datos impulsan la innovación, proporcionando unos insights prácticos y análisis predictivos.
  • Los desarrolladores Full Stack crean experiencias digitales sin fisuras, garantizando la satisfacción del cliente y el crecimiento del negocio.

Yendo un poco más allá, las responsabilidades de cada perfil son diferentes. Aunque el científico de datos puede programar y un desarrollador Full Stack puede dominar el tratamiento de datos, estas son sus tareas de profesión -que también menciona en ese mismo artículo Supersourcing-.

¿Cuáles son las responsabilidades de un Data Scientist?

  • Extraer, limpiar y procesar vastos volúmenes de datos.
  • Predecir tendencias a través de la interpretación de machine learning.
  • Visualizar conclusiones en tablas, gráficos y dashboards.
  • Participar en las decisiones estratégicas de negocio.

¿Cuáles son las responsabilidades de un desarrollador Full Stack?

  • Diseñar y desarrollar interfaces funcionales y atractivas.
  • Asegurar la escalabilidad y adaptación responsive en las plataformas.
  • Controlar tanto las bases de datos como la integración de los servidores a través de los lenguajes de backend.
  • Monitorizar y solucionar los problemas que afectan al rendimiento de la aplicación.

Comparación de habilidades y competencias

Ambos perfiles son técnicos, manejan lenguajes de programación y pertenecen a una rama lógica/analítica. Por eso, conviene separar los criterios para entender sus funciones y así ayudarte a tomar una decisión.

Conocimientos técnicos requeridos

Criterio Full Stack Developer Data Scientist
Lenguajes de programación JavaScript
TypeScript
Python
Java
PHP
Ruby		 Python
R
SQL
Julia
Scala
Frameworks y librerías React
Angular
Vue
Node.js
Express
Django
Flask		 Pandas
NumPy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL)
NoSQL (MongoDB, Firebase)		 SQL (PostgreSQL, MySQL)
NoSQL (MongoDB)
Big Data (Hadoop, Spark)
Desarrollo y arquitectura RESTful APIs
GraphQL
Microservicios
Arquitectura de software
Cloud computing (AWS, Axure, GCP)		 Modelos de Machine Learining
Estadística
Análisis de datos
Ingeniería de datos
Cloud computing
Herramientas y tecnología Docker
Kubernetes
CI/CD
Git
Servidores web (NGINX, Apache)		 Jupyter Notebooks
Google Colab
Power BI
Tableau
Herramientas de visualización de datos
Seguridad y testing Pruebas unitarias
Integración continua
OWASP
DevOps		 Validación de modelos
Métricas de rendimiento
MLOps

Habilidades blandas y de comunicación

Criterio Full Stack Developer Data Scientist
Lenguajes de programación JavaScript
TypeScript
Python
Java
PHP
Ruby		 Python
R
SQL
Julia
Scala
Frameworks y librerías React
Angular
Vue
Node.js
Express
Django
Flask		 Pandas
NumPy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL)
NoSQL (MongoDB, Firebase)		 SQL (PostgreSQL, MySQL)
NoSQL (MongoDB)
Big Data (Hadoop, Spark)
Desarrollo y arquitectura RESTful APIs
GraphQL
Microservicios
Arquitectura de software
Cloud computing (AWS, Axure, GCP)		 Modelos de Machine Learining
Estadística
Análisis de datos
Ingeniería de datos
Cloud computing
Herramientas y tecnología Docker
Kubernetes
CI/CD
Git
Servidores web (NGINX, Apache)		 Jupyter Notebooks
Google Colab
Power BI
Tableau
Herramientas de visualización de datos
Seguridad y testing Pruebas unitarias
Integración continua
OWASP
DevOps		 Validación de modelos
Métricas de rendimiento
MLOps

Formación y certificaciones recomendadas

En cuanto a la formación, estos dos perfiles también tienen diferencias:

Full Stack Developer

  • Carreras universitarias:
    • Ingeniería de sistemas
    • Desarrollo de software
    • Ciencias de la computación
  • Certificaciones:
    • AWS Certified developer
    • Google Cloud Developer
    • Microsoft Certified: Azure Developer Associate
    • Meta Full Stack Developer Certificate

Data Scientist

  • Carreras universitarias:
    • Matemáticas
    • Estadística
    • Ingeniería de sistemas
    • Ciencias de datos
  • Certificaciones:
    • Google Data Analytics Professional Certificate
    • IBM Data Scientist Professional Certificate
    • TensorFlow Developer Certificate
    • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

Perspectivas laborales y salariales

Mientras que el mundo del desarrollo está más estandarizado, la ciencia de datos cobra fuerza y necesita a más profesionales formados, por eso la diferencia de salario o de oportunidades.

Demanda en el mercado laboral

En cuanto al desarrollo Full Stack, Infojobs refleja que este perfil es el protagonista de más de 30% de vacantes dentro del sector de los programadores.

Rango salarial promedio

  • Un full stuck developer gana en España entre 25.000 y 36.000 euros brutos al año, y un perfil con experiencia puede superar los 45.000.
  • Un científico de datos cobra entre 35.000 y 45.000 euros brutos anuales, y si es un profesional experto puede superar los 80.000.

Oportunidades de crecimiento profesional

  • Como full stack developer, puedes optar por especializarte en sectores con tirón como es DevOps, arquitectura de software o gestión de proyectos.
  • Como científico de datos, una profesión en auge, puedes especializarte en Big Data, arquitectura de datos, dirección de equipos de análisis, dirección de inteligencia empresarial y asesorar en la toma de decisiones empresarial.

¿Cuál es la mejor opción para ti?

En resumen, ¿cómo saber si lo tuyo es el desarrollo Full Stack o la ciencia de datos? Te lanzamos una serie de cuestiones para ayudarte a descartar y decidir.

  • ¿Disfrutarías más realizando un análisis de datos o construyendo una infraestructura web?
  • ¿Prefieres especializarte en IA, machine learning o SQL para el tratamiento de información? ¿O más bien aprender lenguajes para el desarrollo web?
  • ¿Te gustaría asesorar en las decisiones estratégicas de negocio o construir plataformas web y también centrarte en la experiencia de usuario?
  • ¿Estás dispuesto a formarte a fondo en matemáticas y estadística o comprometerte a prepararte en el mundo del desarrollo web?

¡Especialízate en lo tuyo!

¿Tienes claro hacia dónde quieres dirigirte en lo profesional? ¿O todavía no? No te preocupes, en Tokio School contamos con formaciones tanto para un Data Scientist como para un Full Stack Developer, para que te prepares con expertos y salgas con las competencias que necesita el mercado laboral. ¡Rellena el formulario y recibe asesoramiento para iniciar tu camino cuanto antes!