La era del Big Data ya está aquí, lo cual ha abierto un sinfín de posibilidades para las empresas: desde convertir los datos en conocimiento, pasando por optimizar la información sobre los clientes, hasta predecir sus sentimientos a través del análisis de sus intereses, comportamientos y necesidades. Pero ¿cómo se traducen todas estas oportunidades en puestos de trabajo reales? ¿Qué puestos de trabajo hay en el sector de los macrodatos y cuál es su futuro?
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Qué necesitas para trabajar en Big Data
Las empresas de hoy en día se esfuerzan por encontrar expertos en Big Data. Mientras tanto, la demanda de este tipo de profesionales no hace más que aumentar y se estima que en los próximos años, más del 7% de los puestos de trabajo disponibles estarán relacionados con el Big Data y el Data Science.
Adquirir conocimientos especializados es clave para abrirse un hueco en el mundo de la analítica de datos. Antes de elegir un curso o un máster en Big Data, ten encuentra los cuatro requisitos clave que te harán falta para trabajar en este sector:
Observar nuestro entorno para definir los problemas y hacer preguntas, ser curiosos y activos
Manejar las herramientas y métodos más adecuados para el análisis y la investigación.
Estar al tanto de las últimas tecnologías emergentes de procesamiento de datos y de la aparición de nuevas formas de trabajo.
Tener un profundo conocimiento de las fuentes de datos.
Perfiles de Big Data más demandados
Las empresas basan cada vez más sus procesos de toma de decisiones en el procesamiento y el análisis de Big Data y, por ello, necesitan profesionales especializados en este sector. Dentro de la profesión de Big Data, existen varios perfiles que se pueden clasificar en función de los conocimientos técnicos necesarios para el desarrollo de la carrera.
Perfiles con menos formación técnica
Data Steward: tiene la doble función de proteger los datos y los resultados obtenidos y gestionar los datos de acuerdo con las políticas, reglamentos y normas éticas de la empresa en la que trabaja. Es el guardián de los datos.
Data Miner: El Data Miner es responsable de revisar el trabajo de Big Data. Evalúa los resultados del análisis para definir si cumplen el nivel de confianza requerido. También estima la precisión de los modelos y si las respuestas son tan exactas como deberían.
Data Analyst: es la persona que sabe lo que se puede hacer con los datos. Se encarga de identificar las limitaciones y hacer recomendaciones basadas en los resultados obtenidos en los análisis.
Perfiles con altos conocimientos técnicos
Data Scientist: el científico de datos debe tener muy buenos conocimientos estadísticos y de programación, así como la capacidad de resolver problemas adecuadamente, formular preguntas y explicar claramente los resultados obtenidos. Extrae conocimientos de los datos.
Hadoop Developer: es el responsable de la primera fase del procesamiento de datos, ya que se encarga de obtener los datos de la fuente, procesarlos y almacenarlos para ponerlos a disposición de los Business Analyst y Data Scientist.
Big Data Architect: es quien define la infraestructura de la plataforma de Big Data. Tiene una visión global tanto de las necesidades de la empresa u organización como de las soluciones de procesamiento de datos recomendadas en cada caso.
