La digitalizaci贸n es un proceso inevitable que ha convertido el mundo en un oc茅ano de datos por el que las empresas compiten y por el que se han visto obligadas a adaptarse. Con el imparable avance de las nuevas tecnolog铆as, son incontables las compa帽铆as que intentan reconvertir sus procesos internos para adoptar una adecuada gesti贸n de los datos y mantener su competitividad en el mercado.

En este sentido, en los 煤ltimos a帽os ha aumentado de manera considerable la demanda de perfiles profesionales capacitados para trabajar con cantidades ingentes de datos. Tener conocimientos tecnol贸gicos es uno de los valores m谩s seguros para la empleabilidad en diferentes sectores. En este art铆culo te contamos qu茅 es el Big Data, qu茅 habilidades debes aprender para trabajar en esta especializaci贸n y c贸mo nutre en su d铆a a d铆a al Data Science y Data Analytics.

驴Qu茅 es Big Data?

El t茅rmino Big Data hace referencia a la generaci贸n de una ingente cantidad de datos, cuya gesti贸n es imposible mediante los modelos tradicionales de procesamiento. La principal utilidad del Big Data radica en el hecho de que proporciona informaci贸n a la empresa que, bien gestionada, les permitir谩 elaborar estrategias mucho m谩s eficaces, establecer una relaci贸n m谩s 贸ptima con sus clientes, aumentar su visibilidad y mantener un nivel de competitividad en su sector.

Uno de los mayores desaf铆os de las empresas que trabajan con grandes cantidades de datos es saber canalizar toda esa informaci贸n (desde decenas de terabytes a varios petabytes) para combinarla con datos estructurados que ayuden en la toma de decisiones. Desde los dispositivos m贸viles a las b煤squedas por internet, pasando por el conocido como 鈥業nternet de las Cosas鈥, el Big Data proporciona un caudal de informaci贸n en bruto que un perfil experto en ciencia de datos debe saber filtrar.

Las habilidades que debe tener un experto en Big Data

Independientemente de si est谩s pensando en formarte desde cero, tienes conocimientos previos o buscas reconvertir tu perfil adquiriendo nuevas competencias, a continuaci贸n te ofrecemos una lista de las habilidades m谩s importantes que debes adquirir para abrirte las puertas de la empleabilidad en multitud de sectores y empresas, en sus respectivos departamentos de datos.

Lenguajes de programaci贸n

En el mundo del Big Data, existen varios lenguajes de programaci贸n ampliamente usados. Pero sin lugar a dudas, el m谩s popular de ellos es Python, que ha llegado al olimpo de los lenguajes aplicados a datos gracias a su facilidad de uso y su versatilidad.

Una de las principales ventajas de conocer Python, adem谩s de contar con un amplio 聽ecosistema compatible con numerosas bibliotecas de datos, es que podr谩s trabajar con tecnolog铆as avanzadas de inteligencia artificial, an谩lisis predictivo o Machine Learning. 驴No conoces estos conceptos? 隆Sigue leyendo!

SQL y bases de datos

SQL (Structured Query Language, por sus siglas en ingl茅s) es un lenguaje de consulta estructurada que te permite gestionar y descargar informaci贸n desde una base de datos. Adem谩s, es utilizado por la gran mayor铆a de las empresas que trabajan con datos, convirti茅ndose de este modo en una de las herramientas b谩sicas que todo perfil profesional de la ciencia de datos deber铆a conocer.

A pesar de que existen diferentes tipos de bases de datos SQL, la mayor铆a de ellas se rigen por una l贸gica similar. MySQL, que forma parte del Bootcamp de Data Science e Inteligencia Artificial, es la base de datos de c贸digo abierto m谩s famosa del planeta.

An谩lisis cuantitativo

Recopilar los datos es solo una parte del trabajo de especialistas en Big Data, pues tambi茅n deben contar con una gran capacidad de an谩lisis de datos. Gracias a la combinaci贸n de algunas de las tecnolog铆as como Big Data, Machine Learning o Business Intelligence, dominar el an谩lisis cuantitativo te permitir谩 identificar patrones y tendencias dentro de la mara帽a de datos en bruto con los que se trabaja.

Miner铆a de datos

La miner铆a de datos est谩 relacionada con el Big Data, pero existen algunas diferencias. La aleg贸rica menci贸n a una mina busca transmitir su objetivo final: buscar y encontrar algo valioso, solo que no cu谩l diamante en las entra帽as de la tierra, sino en los datos.

De este modo, la miner铆a de datos sirve para identificar patrones y generar gran cantidad de data procesada, mientras que el Big Data se enfoca en el an谩lisis de las cantidades de datos que escapan a los modelos de an谩lisis inform谩ticos m谩s comunes debido a su tama帽o.

Machine Learning e Inteligencia Artificial

La combinaci贸n de Machine Learning (en castellano, 鈥渁prendizaje autom谩tico鈥) y Big Data es posiblemente el secreto del 茅xito de innumerables empresas a d铆a de hoy. Si hubiera que realizar una definici贸n sencilla de lo que comprenden estas tecnolog铆as, podr铆a afirmarse que el Machine Learning es una subcategor铆a de la inteligencia artificial que permite a una m谩quina procesar grandes cantidades de datos con base en su experiencia con datos pasados, aprendiendo en cada iteraci贸n.

La uni贸n de estas tecnolog铆as se realiza a trav茅s de procesos y herramientas complejas, pero que en 煤ltima instancia suponen un elemento important铆simo para muchas empresas, pues consiguen recopilar, almacenar y gestionar grandes cantidades de datos de manera mucho m谩s eficiente.

Resoluci贸n de problemas

驴En qu茅 trabajo no es necesario tener la habilidad de solucionar problemas? En pocos, sin duda. Desde un pizzero a una mec谩nica, pasando por un consultor a una abogada, hasta el profundo universo creativo de las y los artistas. Los problemas son una parte intr铆nseca de cualquier actividad laboral, y hacerles frente ser谩 capital para alcanzar el 茅xito.

Esta habilidad es especialmente relevante para un perfil de Big Data, pues la naturaleza de los datos recopilados es desestructurada, siendo necesario contar con profesionales con capacidad de an谩lisis que puedan solventar contratiempos o hallar relaciones entre un mar de informaci贸n.

Visualizaci贸n de datos

La enorme cantidad de datos con la que se trabaja hace necesario el uso de herramientas de visualizaci贸n que generen gr谩ficos y mapas interactivos con los que asimilar mejor la informaci贸n. Algunas de las aplicaciones m谩s populares y 煤tiles, como Matplotlib, Seaborn, Plotly o Folium, est谩n incluidas dentro de nuestro programa de formaci贸n en Data Science.

Las fases para el tratamiento de los datos de una informaci贸n espec铆fica

El tratamiento de datos de una informaci贸n suele seguir un proceso que involucra varias fases. Estas fases garantizan la calidad y la utilidad de los datos, siendo aplicadas en Big Data para darles un tratamiento adecuado:

  1. Captura de datos: en esta fase, se recopilan datos de diversas fuentes, como sensores, formularios en l铆nea, registros de transacciones o encuestas. La captura puede ser manual o automatizada, y es importante garantizar que los datos se recopilen con precisi贸n y se registren de manera completa.
  2. Almacenamiento de datos: una vez que los datos se han capturado, deben almacenarse de manera segura y eficiente. Esto implica la creaci贸n de bases de datos, sistemas de almacenamiento o sistemas de archivos que permitan el acceso a los datos cuando sea necesario. La seguridad y la integridad de los datos tambi茅n son consideraciones clave.
  3. Procesamiento de datos: en esta etapa, los datos capturados se someten a una serie de operaciones para prepararlos y transformarlos para su an谩lisis. Esto puede incluir limpieza de datos para corregir errores, transformaci贸n de formatos, agregaci贸n de datos o normalizaci贸n.
  4. An谩lisis de datos: los datos procesados se utilizan para obtener informaci贸n significativa. Esto implica la aplicaci贸n de algoritmos, t茅cnicas de miner铆a de datos y estad铆sticas para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos.
  5. Presentaci贸n de resultados: Una vez que se ha extra铆do insights valiosos de los datos, es importante comunicar los resultados de manera efectiva. Esto puede incluir la creaci贸n de informes, gr谩ficos, visualizaciones y presentaciones que ayuden a comprender los hallazgos y tomar decisiones basadas en ellos.
  6. Almacenamiento a largo plazo y gesti贸n: los datos que se consideran valiosos deben ser almacenados y gestionados adecuadamente. Esto puede incluir la documentaci贸n de datos hist贸ricos, la implementaci贸n de pol铆ticas de retenci贸n de datos y la garant铆a de la conformidad con regulaciones de privacidad y seguridad.

C贸mo empezar a formarse en Data Science & IA

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