La digitalizaci√≥n es un proceso inevitable que ha convertido el mundo en un oc√©ano de datos por el que las empresas compiten y, al mismo tiempo, se han visto obligadas a adaptarse. A pesar del inexorable avance de las nuevas tecnolog√≠as, a√ļn no son pocas las compa√Ī√≠as que intentan reconvertir sus procesos a una nueva realidad en la que la adecuada gesti√≥n de los datos es fundamental para mantener la competitividad.

En este sentido, en los √ļltimos a√Īos ha aumentado de manera considerable la demanda de perfiles profesionales capacitados para trabajar con cantidades ingentes de datos. Tener conocimientos tecnol√≥gicos es uno de los valores m√°s seguros para la empleabilidad en diferentes sectores. En este art√≠culo te contamos qu√© es el Big Data y qu√© habilidades debes aprender para trabajar como experto en datos.

¬ŅQu√© es el Big Data?

El término Big Data hace referencia a la generación de una ingente cantidad de datos cuya gestión es imposible mediante los modelos tradicionales. La principal utilidad del Big Data radica en el hecho de que proporcionan una información a la empresa que, bien gestionada, les permitirá elaborar estrategias mucho más eficaces, establecer una relación más óptima con sus clientes y mantener un nivel de competitividad en su sector que no le haga perder visibilidad con respecto a sus competidores.

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

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Las habilidades que debe tener un experto en Big Data

Independientemente de si estás pensando en formarte desde cero para dar el salto al sector tech o buscas reconvertir tu perfil adquiriendo nuevas competencias, a continuación te ofrecemos una lista de las habilidades más importantes que debes adquirir para abrirte las puertas del empleo en multitud de sectores y empresas, en sus respectivos departamentos de datos.

SQL y bases de datos

SQL (Structured Query Language, por sus siglas en inglés) es un lenguaje de programación que te permite gestionar y descargar información desde una base de datos. Además, es utilizado por la gran mayoría de las empresas que trabajan con datos, convirtiéndose de este modo en una de las herramientas básicas que todo profesional de la ciencia de datos debería conocer.

A pesar de que existen diferentes tipos de bases de datos SQL, la mayoría de ellas se rigen por una lógica similar. MySQL, que forma parte del Bootcamp de Data Science de HACK A BOSS, es la base de datos de código abierto más famosa del planeta.

Lenguajes de programación

En el mundo del Big Data, existen varios lenguajes de programación ampliamente usados. Pero sin lugar a dudas, el más popular de ellos es Python, que ha llegado al olimpo de los idiomas digitales aplicados a datos gracias a su facilidad de uso y su versatilidad.

Una de las principales ventajas de conocer Python, adem√°s de contar con un amplio ecosistema compatible con numerosas bibliotecas de datos, es que podr√°s trabajar con tecnolog√≠as avanzadas de inteligencia artificial, an√°lisis predictivo o Machine Learning. ¬ŅNo conoces estos conceptos? ¬°Sigue leyendo!

Machine Learning e Inteligencia Artificial

La combinación de Machine Learning (o aprendizaje automático) y Big Data es posiblemente el secreto del éxito de innumerables empresas a día de hoy. Si hubiera que realizar una definición sencilla de lo que comprenden estas tecnologías, podría afirmarse que el Machine Learning es una subcategoría de la inteligencia artificial que permite a una máquina procesar grandes cantidades de datos en base a su experiencia con datos pasados, aprendiendo en cada iteración.

La uni√≥n de estas tecnolog√≠as se realiza a trav√©s de procesos y herramientas complejas, pero que en √ļltima instancia suponen un elemento esencial para muchas empresas, pues consiguen recopilar, almacenar y gestionar grandes cantidades de datos de manera mucho m√°s eficiente.

An√°lisis cuantitativo

Recopilar los datos es solo una parte del trabajo de todo experto en Big Data que se precie, pues los profesionales que trabajen en Data Science deben contar tambi√©n con una gran capacidad de an√°lisis de datos. Gracias a la combinaci√≥n de algunas de las tecnolog√≠as mencionadas anteriormente (Big Data, Machine Learning o Business Intelligence), dominar el an√°lisis cuantitativo te permitir√° identificar patrones y tendencias dentro de la mara√Īa de datos en bruto con los que trabaja un experto en ciencia de datos.

Minería de datos

La miner√≠a de datos est√° relacionada con el Big Data, pero existen algunas diferencias. La aleg√≥rica menci√≥n a una mina busca transmitir su objetivo final: encontrar algo valioso, solo que no cual diamante en las entra√Īas de la tierra, sino de los datos.

De este modo, la miner√≠a de datos sirve para identificar patrones, mientras que el Big Data se enfoca en el an√°lisis de las cantidades de datos que escapan a los modelos de an√°lisis inform√°ticos m√°s comunes debido a su tama√Īo.

Resolución de problemas

En qu√© trabajo no es necesario tener la habilidad de solucionar problemas. En pocos, sin duda. Desde un pizzero a un mec√°nico, pasando por un consultor, hasta el insondable universo creativo de los artistas. Los problemas son una parte intr√≠nseca de cualquier actividad laboral, y no hacerte peque√Īo ante ellos ser√° capital para alcanzar el √©xito.

Especialmente relevante es esta habilidad para un experto en Big Data, pues la naturaleza de los datos recopilados es desestructurada, siendo necesario contar con profesionales con capacidad de análisis que puedan solventar contratiempos o hallar relaciones entre un mar de información.

Visualización de datos

La ingente cantidad de datos con la que trabaja un Data Scientist hace necesario el uso de herramientas de visualizaci√≥n que generen gr√°ficos y mapas interactivos con los que asimilar mejor la informaci√≥n. Algunas de las aplicaciones m√°s populares y √ļtiles, como Matplotlib, Seaborn, Plotly o Folium, est√°n incluidas dentro de nuestro programa de formaci√≥n en Data Science.

Cómo empezar a formarse en Data Science

Llegados a este punto, te estarás preguntando cuál es la mejor manera de comenzar a adquirir las habilidades necesarias para trabajar con Big Data en el sector de la ciencia de datos. En este artículo te contamos cuáles son las opciones diferentes a tu alcance, con sus pros y sus contras.

Adem√°s, conocer√°s cu√°nto puede llegar a ganar un profesional de los datos en Espa√Īa, as√≠ como los beneficios de iniciar tu formaci√≥n desde un enfoque pr√°ctico a trav√©s de uno de los formatos m√°s demandados del momento: un bootcamp.

Y recuerda, si tienes dudas y quieres contactarnos puedes rellenar el formulario de aquí abajo. Te ayudaremos a resolverlas todas.

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