El big data es una de las tendencias más importantes y prometedoras del mundo actual, que consiste en el análisis y gestión de grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y tomar mejores decisiones. El big data se puede aplicar en diversos sectores, como la salud, la educación, el marketing, la seguridad, el transporte, el turismo, etc.
Pero, ¿qué se necesita para ser un experto en big data? ¿Qué perfiles profesionales se demandan en este campo? ¿Qué formación se requiere para acceder a ellos? En este post, te contamos todo lo que debes saber sobre las salidas profesionales del big data y cómo puedes prepararte para aprovecharlas.
Los profesionales en big data
A pesar del número de profesionales existentes, todavía no hay los suficientes para cubrir la demanda actual de profesionales, prueba de ello es España que actualmente es octavo país del mundo con más data scientists. Por eso, realizar un curso o un máster en big data es muy recomendable y te abrirá muchas puertas en el mercado laboral.
Salidas profesionales para los expertos en big data
Una de las características principales que tiene ser un experto en big data es la diversidad, tanto de tecnologías como de perfiles a los que poder optar profesionalmente. A continuación, te enumeramos algunos de los principales perfiles que completarán tu currículo:
- Big data architect: Es el encargado del diseño y la implementación de arquitecturas software en proyectos big data, entre sus competencias, debe ser gran conocedor de las herramientas como Kafka, Amazon Web Services (AWS), Storm. También debe saber cómo tratar datos estructurados y no estructurados, por lo que es importante que tenga conocimientos en bases de datos relacionales (SQL) y no-relacionales o No-SQL.
- Big data engineer: Es el responsable de construir, mantener y optimizar las infraestructuras para big data, así como de integrar los datos de diversas fuentes y procesarlos mediante técnicas de ETL (extract, transform, load). Debe dominar los lenguajes de programación como Python, Java, Scala o R, así como las plataformas y frameworks como Hadoop, Spark, Hive o Pig.
- Data scientist: Es el científico de datos, el encargado de extraer conocimiento e insights de los datos mediante técnicas de estadística, matemáticas, machine learning y visualización. Debe tener habilidades analíticas, creativas y comunicativas, así como conocimientos de programación, bases de datos, algoritmos y modelos predictivos.
- Big data developer: Es el desarrollador de aplicaciones y soluciones basadas en big data, que utiliza las herramientas y lenguajes adecuados para cada caso. Debe tener experiencia en programación, bases de datos, web services y APIs, así como en el uso de frameworks como Hadoop, Spark, Kafka o Storm.
- Machine learning engineer: Es el ingeniero de aprendizaje automático, que se encarga de diseñar, implementar y evaluar sistemas y modelos de machine learning, que permiten que las máquinas aprendan de los datos y realicen tareas complejas. Debe tener conocimientos avanzados de matemáticas, estadística, programación, algoritmos y optimización, así como de las principales librerías y herramientas de machine learning como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn o Keras.
- NLP consultant: Es el consultor de procesamiento de lenguaje natural, que se ocupa de analizar y extraer información de textos escritos o hablados mediante técnicas de NLP (natural language processing). Debe tener conocimientos de lingüística, gramática, semántica, sintaxis y pragmática, así como de las principales herramientas y librerías de NLP como NLTK, SpaCy, Gensim o Stanford NLP.
- Chief data officer (CDO): Es el director de datos, el encargado de definir y liderar la estrategia de datos de la organización, así como de garantizar su calidad, seguridad, gobernabilidad y cumplimiento normativo. Debe tener una visión global y estratégica del negocio, así como habilidades de gestión, liderazgo y comunicación.
- Big data consultant: Es el consultor de big data, el que asesora y acompaña a las empresas en sus proyectos de big data, desde la definición de los objetivos, el análisis de las necesidades, la selección de las tecnologías, la implementación de las soluciones y la evaluación de los resultados. Debe tener una amplia experiencia y conocimientos en el campo del big data, así como habilidades de comunicación, negociación y resolución de problemas.
- Data analyst: Es el analista de datos, el que se encarga de recopilar, limpiar, transformar y analizar los datos para obtener información relevante y generar reportes y dashboards. Debe tener conocimientos de estadística, programación, bases de datos y herramientas de visualización como Tableau, Power BI o QlikView.
- Business analyst: Es el analista de negocios, el que gestiona la relación entre la empresa y los departamentos de Tecnologías de la Información mediante la analítica de datos para evaluar los procesos de negocio. Debe saber realizar recomendaciones e informes basados en el análisis de datos con unas conclusiones y presentarlas a los mandos del negocio.
Empleabilidad Big Data
Como puedes ver, las salidas profesionales del big data son muy variadas y atractivas, y la demanda de estos perfiles no deja de crecer. Según el informe de Randstad Research, la profesión del big data es la tercera profesión con más empleabilidad, con un porcentaje de 89%3. Además, se estima que para 2022 se crearán 1.25 millones de empleos en big data, software o ciberseguridad.
Formación
Para acceder a estas salidas profesionales, es necesario contar con una formación adecuada y actualizada en el ámbito del big data. Existen diversas opciones formativas, desde cursos hasta másteres, que te permitirán adquirir los conocimientos y competencias necesarios para convertirte en un experto en big data.
Una de las opciones más recomendables es el Máster en Big Data y Business Intelligence de CEUPE, que te ofrece una formación integral y práctica en el análisis y gestión de datos, así como en las herramientas y técnicas más avanzadas del mercado. Con este máster, podrás desarrollar tu carrera profesional en el sector del big data y acceder a puestos de responsabilidad y liderazgo.
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