Frecuente se escucha que el Big Data es el futuro. En la actualidad, los expertos estiman que el 45% de las empresas se verán obligadas a buscar nuevas formas de negocio a través de los ecosistemas digitales. Este proceso de digitalización de las empresas supone que en la próxima década se crearán en torno a 900.000 puestos de trabajo relacionados con el análisis de datos.
Entre los perfiles profesionales más demandados por las empresas se encuentra el de analista en Big Data, pero ¿en qué consiste su trabajo? A continuación, analizamos las funciones de estos profesionales dentro de las empresas y cuáles son las principales competencias con las que deben contar.
El trabajo de un analista de datos consiste en identificar patrones de comportamiento de los usuarios entre un gran volumen de datos. Es decir, su misión es la de transformar los datos en información que permita llevar a cabo una toma de decisiones empresariales fundamentadas.
fundamentales:
Sin embargo, desde una perspectiva más profunda podemos dividir esas tareas en dos grandes grupos, en función de los distintos departamentos de las empresas:
Se refiere a los aspectos relacionados con la ingeniería de software y el procesamiento de datos. Los procesos que se llevan a cabo en este nivel son:
En primer lugar, es necesario identificar las fuentes en las que se encuentra la información. A continuación, se lleva a cabo la recuperación a través de las técnicas pertinentes en cada caso para, finalmente, estructurarlos.
Para conseguir que los datos sean interpretables es necesario realizar un análisis de su naturaleza, así como una limpieza y estructuración para su posterior procesamiento.
Dentro del trabajo de un analista de Big Data, la ciencia de datos es la vertiente más relacionada con la parte puramente empresarial. Consiste en la creación de modelos predictivos que permitan extrapolar los datos con el objetivo de apoyar en el proceso de toma de decisiones. Los procesos que intervienen en este punto son los siguientes:
Orientado a la interpretación de los datos con el fin de establecer modelos predictivos
Creación de presentaciones que permita la comunicación fluida de la información y las conclusiones obtenidas.
Desarrollo de recomendaciones concretas para el modelo de negocio.
Según el informe Talent Treds 2020, publicado por la consultora de Recusos Humanos Randstad, la búsqueda de talento por parte de las empresas se centra en las competencias ligadas a la digitalización y la incorporación de la tecnología en los procesos empresariales. Por este motivo, los perfiles profesionales expertos en Big Data ocuparán un lugar destacado en el nuevo escenario global.
Los analistas de Big Data son profesionales versátiles, con una gran capacidad de adaptación y una clara orientación a los resultados. Además, la visión empresarial es determinante para desarrollar su trabajo con éxito. Entre las competencias más buscadas por los reclutadores de las empresas, destacan las siguientes:
Según el informe mencionado, el 81% de los responsables de Recursos Humanos de las empresas consideran el análisis como una variable fundamental en la búsqueda de talento.
Las organizaciones buscan profesionales solventes con una alta capacidad de adaptación a los cambios del mercado. Las habilidades para trabajar bajo presión y priorizar las tareas serán determinante a la hora de conseguir un puesto de trabajo.
Debido a los altos requerimientos técnicos del trabajo como analista en Big Data, los expertos en RR.HH. dan prioridad a los candidatos con una formación adecuada para desempeñar su puesto. De esta manera, contar con el curso en Get Started in Data Analytics supone una diferencia sustancial en los currículos de los aspirantes.
La importancia de contar con perfiles profesionales altamente especializados en Big Data dentro de las empresas aumenta cada día. Por eso en datahack, ponemos a tu disposición nuestros programas de formación en Big Data. Contacta con nosotros y te informaremos de nuestros programas con facilidades de pago para que consigas el trabajo de tus sueños.
Es un lenguaje de programación de código abierto. Su filosofía es que su sintaxis favorezca la legibilidad. También la favorece el hecho de que el contenido de los bloques de código está delimitado mediante indentación (espacios o tabuladores). Esto hace que sea simple, versátil y de desarrollo rápido.
Con este lenguaje de programación podemos crear todo tipo de programas: desde software para aplicaciones científicas o comunicaciones de red hasta juegos y apps. También se utiliza mucho en el mundo del Big Data & Analytics para extracción de datos, visualización de los mismos, estadística avanzada y el uso del machine learning sobre esas estructuras para mecanizar tareas analíticas, entre muchos otros usos.
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
Cada vez es más habitual escuchar la palabra "Machine Learning", pero todavía muchas personas no saben qué significa y cuáles son sus funciones. En nuestro apartado de Actualidad aprenderás acerca de su función y sus categorías.
Es la capacidad de aprendizaje de una máquina mediante una serie de algoritmos y la entrada de datos a su sistema. Es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial pero, a pesar de su nombre, no aprende por sí misma, sino por los patrones y la información recopilada por sus bases de datos. Estos algoritmos crean sus propios cálculos según los datos que consiguen y, cuántos más datos tienen, más precisas son sus acciones. Por este motivo, muchas personas creen que la inteligencia artificial se mueve sola, pero la realidad es que diseña sus propias respuestas mediante sus operaciones. Además, les permite tomar decisiones en base a predicciones.
El Machine learning es importante porque gracias a este software hemos facilitado la extracción de datos, lo que nos permite una mayor competitividad frente al resto de empresas. Los programadores especializados en estos ámbitos ya son capaces de diseñar modelos para analizar información compleja y obtener resultados rápidos y precisos sin necesidad de mano humana. De tal manera que la máquina por sí sola es capaz de realizar este trabajo.
Si tenéis alguna duda o sugerencia, en datahack estamos abiertos a recibir comentarios.
Power BI es la herramienta de Business Intelligence líder en el mercado. En 2020, Microsoft Power BI ha ocupado una vez más la primera posición en el Cuadrante Mágico de Gartner. En este ranking, la consultora da un repaso en profundidad de las principales plataformas de analítica e Inteligencia de Negocio. Pero, ¿para qué sirve Power BI?
Power BI es una suite de programas desarrollados por Microsoft que permiten realizar un tratamiento de datos con el fin de obtener informes interactivos. En el contexto de la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence, la elaboración de estos paneles de mando sirve para analizar y predecir cómo se están comportando las variables que más afectan a distintas áreas del negocio.
Consta de varios elementos cuyo funcionamiento de forma conjunta aumenta la potencializad de la herramienta.
Además de estos elementos, Power BI incluye Power BI Report Builder para crear informes paginados para compartir o imprimir y Power BI Report Server que permite publicar y compartir los informes creados.
El flujo de trabajo pasa por conectar e integrar diversos orígenes de datos, crear infomes a partir de ellos con Power BI Desktop, publicarlos en el Servicio Power BI para que los usuarios de dicho servicio y dispositivos móviles puedan acceder a ellos. El propio Servicio Power BI también permite obtener datos y crear informes pero las funcionalidades están mucho más limitadas que en Power BI Desktop.
Es una aplicación gratuita de escritorio que permite conectar a datos, transformarlos y limpiarlos para crear un modelo de datos y crear representaciones visuales de los datos. Dicha transformación y limpieza se realiza con Power Query (incluida en la herramienta) Esta aplicación se integra con distintas bases de datos como, por ejemplo, Excel, Access, Azure de Microsoft, SAP HANA, SQL Server e incluso fuentes de datos online como Google Analytics o Facebook. Podemos configurar varios canales de información y tratarlos dentro del mismo modelo de datos.
Es la parte de SaaS (Software as a Service) de Power BI. Permite la creación de entornos de trabajo para poder colaborar en la elaboración y explotación de informes y paneles. En su versión gratuita, sólo se necesita una cuenta de correo corporativa, permite importas conjuntos limitados de datos y crear visualizaciones sencillas, en su versión PRO, se puede colaborar, publicar, realizar usos compartidos y análisis específicos. Si se necesita análisis de microdatos, control de administración e implementación avanzados y recursos de almacenamiento y procesamiento en la nube dedicados, se debe contar con la versión Premium.
¿Por qué la herramienta Power BI es una de las más extendidas en el campo de la Business Intelligence? Podemos citar las siguientes ventajas:
La mejor forma de descubrir el potencial de Power BI es aprender con un curso especializado. Te mostramos los cursos sobre Power BI que puedes encontrar en datahack:
¿Te surgen preguntas y no sabes cuál elegir? Escríbenos sin dudarlo y te aconsejaremos estudiando tu situación en concreto.
El pasado 8 de marzo datahack organizó una mesa redonda de EXPERTAS en el ámbito de los datos.
Macarena Estévez (Deloitte), Elena Gil (Telefónica) y Emilia Gómez (Universitat Pompeu Fabra), charlaron, moderadas por Lourdes Hernández (CEO de datahack) sobre las últimas tendencias del sector, avances y proyectos punteros que se están desarrollando en estos momentos, y que darán paso al futuro del Big Data revolucionando el sector tal y como lo conocemos.
¿Quieres conocer de primera mano estos proyectos? Si te perdiste la sesión "Data: Advance & Trends". Aquí tienes el vídeo:
SPEAKERS:
⚪ Macarena Estévez - Analytics Partner at Deloitte.
⚪ Elena Gil Lizasoain - Global Director of Product and Business Operations at Telefonica IoT & Big Data.
⚪ Emilia Gómez - Assistant Professor, Centre for Advanced Studies, Music Technology Group at Universitat Pompeu Fabra
⚪ Lourdes Hernández Vozmediano - CEO at datahack.