Qué estudiar para trabajar en Big Data

El crecimiento del volumen de datos ha convertido el Big Data en una disciplina estratégica para empresas de prácticamente cualquier sector. Hoy, las organizaciones necesitan profesionales capaces de analizar información y especialistas que diseñen la infraestructura necesaria para almacenarla, procesarla y convertirla en conocimiento útil para el negocio.
Por eso, si quieres saber qué estudiar para trabajar en Big data, debes saber que existen diferentes itinerarios formativos en función del perfil profesional al que quieras dedicarte. Te contamos qué opciones tienes para responder a la demanda laboral actual.

Qué significa trabajar en Big Data

Qué es Big Data en el ámbito laboral

El Big Data consiste en gestionar un gran volumen de datos y transformarlos para que se conviertan en información útil que sirva para facilitar la toma de decisiones. Algo que se logra a través del diseño de una buena arquitectura de datos, el desarrollo de procesos de integración, el análisis de información y la creación de modelos predictivos que sean capaces de resolver problemas reales.
En la actualidad se ha convertido en una disciplina fundamental para cualquier sector, ya que todavía muchas empresas tienen dificultades para poder encontrar profesionales especializados en perfiles técnicos relacionados con la ingeniería y la arquitectura de datos, lo que hace que sea uno de los ámbitos con mejores perspectivas laborales.

Por qué Big Data no es una única profesión

Para que el Big Data funcione es necesario que se apoye en diferentes perfiles que colaboran entre sí. Es decir, puedes acceder a este campo a través de distintas vías ya que cada perfil requiere de conocimientos específicos:

• – Ingeniero de Datos (Data Engineer), responsable de diseñar y mantener la infraestructura de datos.
• – Científico de Datos (Data Scientist), encargado de desarrollar modelos analíticos y predictivos.
  – Analista de Datos (Data Analyst), especializado en interpretar información y generar informes para la toma de decisiones.
  – Arquitecto de Big Data (Big Data Architect), que define la arquitectura tecnológica sobre la que se construyen las soluciones de datos.
  – Ingeniero de Machine Learning, centrado en desarrollar modelos de inteligencia artificial para producción.
  – Analista de Business Intelligence (BI Analyst), responsable de convertir los datos en indicadores y cuadros de mando para el negocio.

Diferencia entre Big Data, ciencia de datos, analítica de datos e inteligencia artificial

Big Data se centra en almacenar, procesar y gestionar un gran volumen de datos; la Ciencia de datos (Data Science) utiliza técnicas estadísticas y algoritmos para extraer conocimiento de esos datos; la analítica de datos busca interpretar la información para apoyar la toma de decisiones empresariales y la inteligencia artificial desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, siendo el Machine Learning una de sus principales ramas. Por lo tanto, podría decirse, que en la práctica, estas disciplinas están estrechamente relacionadas y suelen convivir en los mismos proyectos.

Qué estudiar para trabajar en Big Data

Formación base recomendada

A la hora de formarte en Big Data, como ves, no hay un único camino, pero es importante que cuentes con los conocimientos técnicos necesarios para poder acceder a los perfiles con una mayor demanda. Por ello, es necesario que tengas formación en programación, matemáticas, estadística y bases de datos.

Grados universitarios relacionados con Big Data

En la actualidad podrás encontrar titulaciones que te proporcionarán los conocimientos que necesitas sobre programación, algoritmos, estructuras de datos y análisis estadístico, fundamentales para cualquier profesional del sector:

• – Grado en Ingeniería Informática
  – Grado en Ciencia de Datos
  – Grado en Matemáticas
  – Grado en Estadística

Másteres en Big Data, Data Science o Business Analytics

Pero si quieres seguir avanzando, la mejor opción es la de especializarte a través de un Máster en Big Data y Business Analytics o programas similares centrados en Data Science o Arquitectura Big Data. En DKS contamos con la mejor formación para ti, la que profundiza en las tecnologías, las metodologías y las arquitecturas que utilizan las empresas actualmente para que puedas acceder a perfiles altamente especializados como Arquitecto Big Data o Ingeniero de Datos.

Cursos especializados y bootcamps

Además de lo anterior, podrás formarte a través de cursos intensivos y bootcamps, que son una alternativa muy interesante si quieres adquirir competencias específicas en menos tiempo. Este tipo de formaciones suelen centrarse en programación, análisis de datos, visualización, cloud computing o ingeniería de datos, combinando teoría y proyectos prácticos.

Certificaciones profesionales

Las certificaciones profesionales te ayudará a acreditar los conocimientos técnicos que ya posees sobre la materia y con ello, mejorar tus opciones de conseguir un buen empleo. Encontrarás multitud de opciones, pero las más valoradas con aquellas que están relacionadas con plataformas cloud como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, así como certificaciones en herramientas de análisis de datos o Machine Learning.

Qué opción elegir según tu punto de partida

No todo el mundo viene de la misma vía, por lo que la experiencia previa que tengas marcará cuál es la mejor formación para ti. En este sentido, puedes encontrarte con varios escenarios ya que si procedes de Ingeniería Informática o una FP Superior en Administración de Sistemas Informáticos en Red, probablemente te resultará más sencillo orientarte hacia perfiles de ingeniería o arquitectura de datos.
Si tu formación está relacionada con Matemáticas o Estadística, podrás especializarte en análisis avanzado o ciencia de datos y si vienes de otros ámbitos, un máster o un bootcamp pueden facilitar la transición hacia el sector.

Habilidades y herramientas imprescindibles para el profesional de Big Data

Lenguajes de programación: Python, R y SQL como pilares

Cualquier profesional del sector debe dominar los lenguajes en los que se comunica el Big Data. Así que deberás conocer y saber sacarle el máximo partido a Python para poder usar las principales librerías (Pandas, NumPy o Scikit-learn); SQL para consultar y gestionar bases de datos y R para el análisis estadístico y la investigación.

Plataformas y tecnologías Big Data: Hadoop, Spark y el ecosistema cloud

Para poder formarte en Big Data deberás saber programar y conocer las plataformas que más se utilizan a la hora de procesar datos a gran escala: Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka, MongoDB, AWS, Azure o Google Cloud, Power BI, Tableau o TensorFlow.
Es muy recomendable que también te familiarices con conceptos que están muy presentes en los proyectos empresariales independientemente de su naturaleza: ETL, Data Warehouse, Data Lake, Bases de Datos NoSQL, MapReduce y Gobernanza de Datos.

Habilidades blandas: pensamiento crítico, comunicación y resolución de problemas

Los conocimientos técnicos no lo son todos, en la actualidad las empresas valoran muy positivamente a profesionales que sean capaces de comunicar los resultados obtenidos de una forma clara, que también sean capaces de trabajar en equipo, resolver problemas por complicados que sean, comprender las necesidades del negocio y adaptarse a las nuevas tecnologías.

Conocimientos estadísticos y de Machine Learning

Como ya hemos señalado, la estadística es fundamental para el Big Data, por lo que deberás contar con los conocimientos adecuados de Modelado Predictivo, Machine Learning o Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), a través de los que podrás acceder a proyectos más avanzados relacionados con la inteligencia artificial.

Salidas profesionales en Big Data

El crecimiento del sector ha multiplicado las oportunidades laborales para perfiles especializados, así que no pierdas la oportunidad de conocer todo lo que puedes conseguir con tu formación.

Analista de datos

Recopila, analiza e interpreta información para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.

Ingeniero de datos junior

Participa en el diseño y mantenimiento de infraestructuras de datos, pipelines de procesamiento y procesos ETL.

Científico de datos

Desarrolla modelos predictivos y algoritmos que permiten extraer conocimiento de un gran volumen de información.

Analista de Business Intelligence

Diseña cuadros de mando e informes mediante herramientas como Power BI o Tableau para facilitar el análisis empresarial.

Arquitecto de datos

El Arquitecto de Big Data es uno de los perfiles más demandados ya que se encarga de diseñar la arquitectura tecnológica, selecciona las plataformas adecuadas y garantiza que la infraestructura pueda crecer de forma segura y escalable. A pesar de ello, muchas empresas siguen teniendo dificultades a la hora de cubrir este tipo de puestos ya que los especialistas con experiencia en este campo son muy escasos.

Consultor de datos

Ayuda a las organizaciones a implantar estrategias de datos, seleccionar tecnologías y optimizar sus procesos de análisis.

Especialista en machine learning

Diseña, entrena e implementa modelos de aprendizaje automático que posteriormente funcionan en entornos de producción.

Responsable de datos o Chief Data Officer

Se trata de un perfil directivo encargado de definir la estrategia global del dato, establecer políticas de gobernanza y garantizar que la información aporte valor al negocio.

El aprendizaje continuo: clave para el éxito en Big Data

Como ya has podido comprobar, la formación no termina al conseguir el título. Las tecnologías evolucionan constantemente y aparecen nuevas herramientas, arquitecturas y metodologías que te obligarán a mantenerte actualizado. Por eso, además de elegir bien tus estudios, para trabajar en Big Data en España es imprescindible seguir creciendo durante toda la carrera profesional a través de formación especializada, certificaciones, proyectos reales y experiencia práctica. En este sentido, el Máster en Data Science de DKS te ayudará a desarrollar las competencias necesarias para trabajar con datos, Machine Learning, visualización e inteligencia artificial aplicada al negocio. ¿A qué estás esperando para acceder a uno de los sectores con mayor proyección y responder a una demanda de talento que continúa creciendo?