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Funciones y formación necesaria para ser experto en Big Data

¿Estás interesado en aprender Big Data y no sabes por dónde empezar? En UNIR abordamos las funciones y formación para ser experto en Big Data.

Los especialistas en Big Data o científicos de datos son unos de los profesionales más demandados del siglo XXI. Estos perfiles son los que se encargan de gestionar, analizar y procesar grandes volúmenes de datos para transformarlos en información útil y de valor para las organizaciones para que estas, a su vez, puedan mejorar su eficacia y rendimiento y tomar mejores decisiones. ¿Estás interesado en aprender Big Data y no sabes por dónde empezar? En UNIR abordamos las funciones y formación para ser experto en Big Data.

En sus inicios, los programas de especialización en ciencia de datos se centraban exclusivamente en las competencias en analítica de datos y tecnologías para personas con perfiles matemáticos y estadísticos. Con el paso del tiempo las organizaciones empezaron también a demandar que los especialistas en Big Data tuvieran conocimientos acerca de gestión empresarial y de negocio para así poder alinear mejor su trabajo con los objetivos y líneas estratégicas de las organizaciones para las que trabajan. Es por ello que los programas de especialización actuales incluyen conocimientos empresariales en sus programas formativos.

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Conocimientos y habilidades que un especialista en Big Data debe dominar

Para dominar el Big Data o, lo que es lo mismo, ser un científico de datos, se deben adquirir y desarrollar los siguientes conocimientos y habilidades:

– Administración y operación de sistemas de almacenamiento y procesamiento de datos distribuidos y de plataformas de Big Data, como Hadoop, Apache Spark, Hive… Trabajar con el Big Data implica el manejo de clústeres de máquinas para el almacenamiento y procesamiento de los datos, que deben funcionar como un único sistema y, para ello, se requiere de entornos o plataformas como las comentadas, así como conocimientos y habilidades específicas para ello.

  • Formación matemática y estadística.
  • Conocimientos de programación, especialmente R y Python.
  • Conocimientos de analítica de datos, como por ejemplo técnicas de aprendizaje automático o Machine Learning.
  • Conocimientos de bases de datos SQL y NoSQL, así como lenguajes de tratamiento de datos.
  • Manejo de tecnología de inteligencia de negocio (Business Intelligence), sobre todo en lo relativo a los sistemas de reporting para la creación de cuadros de mando y presentación de los datos o la información.
  • Saber comunicar y adaptar la comunicación o presentación de información o resultados a la audiencia o los interesados.
  • Tener visión del negocio, de los objetivos y la estrategia de la organización.

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Formación básica para aprender Big Data

Para aprender Big Data o desarrollar una carrera profesional en este ámbito, el itinerario recomendado de manera general es:

Grado universitario 

Inicialmente, los perfiles de especialistas en Big Data cursaban una carrera técnica, como Matemáticas, Estadística, Informática y Telecomunicaciones, y luego adquirían los conocimientos específicos de ciencia de datos, comentados anteriormente, mediante másteres, cursos de especialización, autoaprendizaje…

En los últimos años, han empezado a surgir grados específicos que combinan los conocimientos matemáticos y estadísticos necesarios, con los conocimientos en programación, bases de datos, tecnología… que se necesitan para ser un especialista en Big Data.

Máster universitario

Es la opción de especialización en este campo para perfiles técnicos que provienen de otras áreas, como matemáticos, ingenieros… y también para los que ya han cursado grados específicos en ciencia de datos.

Un ejemplo de estos másteres en especialización en Big Data es el Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos/Visual Analytics & Big Data de la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR). Los estudiantes que cursan este programa se forman en:

  1. Captura y almacenamiento de la información: Gestión y tratamiento de datos con MongoDB.
  2. Técnicas de inteligencia artificial: técnicas de clustering y diseño de sistemas expertos capaces de inferir nuevos conocimientos.
  3. Ingeniería para el procesado masivo de datos (Machine Learning): Herramientas de Hadoop y Análisis de datos y minería de texto con R.
  4. Herramientas de visualización: Google Charts, JQuery plug-ins, para visualizaciones y D3.js

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Este máster alinea los campos de la analítica de datos con el ámbito empresarial y permite a los alumnos formarse y especializarse en las herramientas y lenguajes más actuales y utilizados en el mercado, como MongoDB, R, Weka, Spark o Tableau.

Otras opciones interesantes para la formación como científico de datos son los cursos. Existen multitud de ofertas de diversos organismos como universidades, empresas, etc. tanto de pago como MOOCs para formarse en técnicas y tecnologías relacionadas con el Big Data.

En la actualidad, los científicos de datos o especialistas en Big Data son unos de los profesionales más demandados por las organizaciones en todo el mundo. Hay una gran demanda pero pocos perfiles para satisfacer el mercado, lo que hace que tengan unos de los salarios más elevados en el mundo tecnológico.

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