De acuerdo con el último informe de Infojobs sobre el Estado del mercado laboral en España, los perfiles laborales asociados al Big Data (Data Analyst, Business Analyst y Data Sciencist) siguen encontrándose entre los más demandados por las empresas en nuestro país. Este interés creciente ha hecho que muchos profesionales quieran enfocar su carrera en este ámbito. Si estás leyendo esto, puede que te lo estés planteando y aún no consigas ubicarte entre tanta variedad de términos, habilidades y tecnologías. Si tu objetivo es saber cómo aprender Big Data desde cero, estás en el lugar adecuado.

¿Qué hace un especialista en Big Data?

Dependiendo del nivel de capacitación técnica del profesional, hay distintos perfiles de trabajo ligados al Big Data. Por un lado, el Big Data hace referencia a la tecnología que se usa para gestionar cantidades enormes de información. Gracias a distintos sistemas, los especialistas en Big Data construyen y trabajan con almacenes de datos donde se guarda la información estructurada para facilitar su procesamiento.

Si tomamos como referencia el de analista de Big Data, estos profesionales se ocupan de extraer, procesar y almacenar los datos que afectan a la empresa para después crear informes con ellos. Por tanto, su labor se centra en dos áreas: la ingeniería de datos y ciencia de datos computacional.

Por otro lado, la Ciencia de Datos o Data Science se encarga de convertir esos datos en información valiosa para la gestión del negocio y de esto se ocupa el perfil de Data Sciencist que, además de los conocimientos técnicos, debe contar con una mentalidad abierta orientada al análisis, la búsqueda de patrones y la resolución de problemas.

Aprender Big Data desde cero supone profundizar en las técnicas de visualización de datos

¿Quién puede estudiar Big Data entonces?

Generalmente, el perfil de un profesional ligado al Big Data está relacionado con formación de base matemática o estadística, puesto que estar acostumbrado a trabajar con cantidades ingentes de datos es una clara ventaja. Además, si bien es útil contar con conocimientos de informática o programación, no son imprescindibles para aprender Big Data desde cero.

En cualquier caso, en las empresas cada vez es más relevante la Inteligencia de Negocio o Business Intelligence que hoy en día necesita de la gestión efectiva del Big Data para, por un lado, poder entender qué está ocurriendo en el negocio y, por otro, plantear escenarios a futuro. Por ello, la formación en el campo del Big Data es útil también para perfiles directivos y gestores de distintas áreas de la empresa como, por ejemplo, Marketing o Recursos Humanos.

Cómo iniciarse y aprender Big Data desde cero: el curso de datahack

La mejor forma de adquirir las bases teóricas y prácticas necesarias para iniciarse en el mundo del Big Data es a través de formación especializada. A pesar de que existen cientos de blogs en Internet e incluso cursos online gratuitos, casi siempre son insuficientes para conocer con profundidad las disciplinas relacionadas con el Big Data, poner en práctica los conocimientos y así poder decidir hacia dónde enfocar tu carrera en este ámbito

Debido a la complejidad del campo en que nos movemos, en datahack hemos diseñado un curso introductorio pensado para aprender Big Data desde cero. Con dos meses de duración y 66 horas de dedicación, esta formación te servirá para sentar las bases y tener una visión global del sector antes de elegir el área de especialización en la que quieres enfocarte más adelante (Big Data & Analytics, Data Science o Arquitectura Big Data).

Por tanto, con el curso descubrirás:

Sin embargo, no esperes quedarte sentado delante del ordenador a ver los vídeos pasar: con datahack la formación se desarrolla 100% online en streaming, de forma que la interacción con el profesor y los compañeros es constante, algo que sin duda enriquece las clases. Además, tendrás que realizar proyectos prácticos en los que pondrás a prueba tu habilidad en cada área.

Si quieres aprender Big Data paso a paso antes de lanzarte a un máster, el curso introductorio de datahack es una solución perfecta. Si te parece interesante, te invitamos a que contactes con nosotros y te daremos toda la información que necesites antes de matricularte.

Por Antonio Fernández Troyano (profesor en datahack).

Extrae de forma automatizada los textos de diferentes páginas web y crea nubes de palabras personalizadas con Python.

En esta ocasión vamos a ver cómo podemos crear una nube de palabras gracias a la librería WordCloud de Andreas Muller (ver web), como por ejemplo esta:

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Imagen de Andreas Muller (enlace)

Si bien no se trata de un proyecto de “data analytics” per se, vamos a aprender a:

¿Quieres saber cómo hacerlo? Puedes leer el artículo completo aquí.

¿Quieres dominar Python? No te pierdas nuestras actualizaciones en cursos. Si todavía no eres un experto en Python, conviértete en uno con nuestro curso de Introducción a la programación con Python.


El manejo de herramientas es una de las competencias más importantes para los profesionales del Big Data. En este sentido, mantenerse actualizado e incorporar nuevas habilidades en función de los avances del sector es determinante. Por ello, hoy vamos a analizar qué ventajas tiene realizar un curso de Python, el lenguaje de programación más utilizado en el procesamiento de datos.

En primer lugar, es necesario definir en qué consiste exactamente Python. Se trata de un lenguaje orientado a objetos con licencia de código abierto. Entre sus principales cualidades destacan su sencillez y legibilidad, lo que supone un importante ahorro de tiempo y recursos a la hora de procesar grandes cantidades de datos.

Todo ello hace que Python sea la opción elegida por algunas de las empresas más punteras como Instagram, Spotify, Netflix o incluso la NASA. Teniendo en cuenta estos datos, parece una buena idea contar con la formación adecuada para su manejo de cara a conseguir un perfil profesional interesante en el entorno del Big Data.

Estudiante de curso de Phyton realizando una práctica

¿Por qué estudiar un curso de Python?

Puede que te estés planteando adentrarte en el mundo del Big Data o quizá ya poseas ciertos conocimientos y estás buscando ampliar tu perfil profesional. En ambos casos, un curso de Python te abrirá muchas puertas en el campo del análisis de datos. Descubre a continuación cuáles son los motivos para dar el paso:

1.     Es rápido y sencillo

Su sintaxis es relativamente sencilla gracias a su estilo ordenado y limpio y resulta muy fácil de entender. Presenta distintos patrones predefinidos orientados a acciones y su ejecución es muy rápida. Además, pone a disposición de los usuarios un gran número de herramientas que permiten trabajar de manera muy flexible.

2.     Cuenta con una amplia gama de librerías

Gran parte del éxito de Python se debe a la gran cantidad de librerías disponibles para distintas finalidades concretas. Desde el desarrollo de aplicaciones y juegos, a las funcionalidades de trazado numérico, las áreas que cubren las librerías disponibles son tan útiles como variadas.

Python es el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de la  Inteligencia Artificial y Machine Learning, gracias a su potencial para el procesamiento del lenguaje natural. Desde el punto de vista del Big Data, Python también aporta muchas ventajas en la gestión y tratamiento de grandes cantidades de datos.

3.     Lenguaje orientado a objetos

El éxito de Python se debe a su capacidad para encapsular y aislar datos. Es decir, su funcionamiento se basa en la organización de procesos en clases y objetos. Utilizando estos conceptos, Python permite realizar operaciones concretas sobre los datos estructurados de manera muy eficiente. Este paradigma de programación permite organizar el código fuente para su posterior reutilización mediante distintas técnicas como la herencia, la cohesión, la abstracción o el polimorfismo.

Ejemplo de sintaxis clara y sencilla, una de las ventajas de Python

4.     Multiplataforma

Al tratarse de un lenguaje de programación que no requiere compilación, permite crear programas para diferentes plataformas. Además, sus frameworks permiten el desarrollo de distintos tipos de vías: web, juegos, aplicaciones, algoritmos científicos… ¡todo un ejemplo de versatilidad! Gracias a ello Python es una opción altamente funcional, motivo por el cual muchas empresas del sector tecnológico apuestan por él.

5.     Está en evolución

El hecho de que su naturaleza sea open source supone que existe una gran comunidad de usuarios que se encargan de hacer crecer su operatividad. Por ello, las empresas son conscientes de su potencial y, en consecuencia, la demanda de expertos en este lenguaje no hace sino aumentar cada día. Esto supone un interesante punto a favor para estudiar un curso en Python.

El mejor curso de Python a tu alcance

En datahack sabemos que elegir una formación a la medida de tus necesidades es fundamental para abrirte paso en el competitivo mercado laboral. Por eso, en nuestra escuela encontrarás una oferta formativa exigente y práctica, orientada a la empleabilidad. Con nuestro curso de Python aprenderás a programar en uno de los lenguajes más utilizados sin moverte de casa. Solo necesitas un ordenador y una conexión a internet. Contacta con nosotros y descubre todas las ventajas de formarte en una escuela líder.

A la hora de afrontar nuevos retos profesionales, la formación es clave. Según los datos del informe Perspectiva de la COVID-19: Tecnología e innovación contra el Coronavirus, elaborado por la consultora Grant Thornton, el 53% de las iniciativas para paliar las consecuencias económicas de la crisis sanitaria recurren al Big Data y a la Inteligencia Artificial. Por tanto, la capacitación profesional en estas áreas supondrá una ventaja en el competitivo mercado laboral. Esta es la finalidad de los cursos online en Big Data de datahack: ofrecer una formación orientada a la empleabilidad.

Todos nuestros programas formativos son 100% digitales. Gracias a nuestro sistema Connected Learning Live podrás seguir las clases desde cualquier lugar. Solo necesitas una conexión a internet y muchas ganas de aprender.

Cursos online en Big Data para principiantes     

Si estás buscando adentrarte en el mundo del análisis de datos, es importante que encuentres una formación a tu medida. Nuestros cursos de iniciación al Big Data están orientados a distintos perfiles profesionales:

Alumna de curso online de Big Data estudiando desde casa
Alumna de curso online de Big Data estudiando desde casa

Curso de introducción al Big Data

El objetivo de este curso es mostrar las aplicaciones del Big Data a través de la práctica. Para ello, hemos diseñado un programa formativo que ofrece una visión global del mundo de los datos. A lo largo de sus 4 sesiones formativas conocerás la historia del Big Data, y su importancia en el contexto actual, así como el quién, cuándo, dónde y cómo del uso de datos en el ámbito empresarial.

Curso Introducción Power BI

El dominio de herramientas de Big Data es una de las competencias más demandadas por las empresas en la actualidad. Entre ellas, Power BI destaca por sus funcionalidades para la visualización de datos. Su uso permite la integración de datos y su modelado para generar informes, cuadros de mando y presentación que aportarán un valor añadido a los datos recopilados.

Nuestro Curso de introducción a la visualización de datos en Power BI te permitirá crear un entorno de trabajo en la herramienta donde generar informes y cuadros de mando. Para conseguirlo, aprenderás a analizar fuentes de datos con el objetivo de conectar, integrar y modelar los datos para su posterior visualización. Además, ponemos a tu disposición también un curso de nivel avanzado con 20 horas de formación para profundizar en el manejo de la herramienta.

Cursos online en Big Data de nivel intermedio y avanzado

Una vez adquiridos los conocimientos básicos sobre el entorno del Big Data y sus aplicaciones, llega el momento de la especialización. En datahack tenemos una visión 360º del Big Data que nos permite profundizar en cada materia. Con este fin, contamos con un equipo de profesores expertos que acompañarán a nuestros alumnos en su proceso de aprendizaje para conseguir los mejores resultados.

Curso intermedio de Análisis con R

El Big Data cuenta con un lenguaje propio y, para convertirte en un experto, es imprescindible que tú también lo hables. Para ello, ponemos a tu disposición nuestro curso de programación en R que te permitirá aprender desde cero en las funcionalidades de este lenguaje de programación. Una oportunidad única para avanzar en tu carrera profesional como analista de datos.

Curso Análisis Kafka

Conviértete en un profesional de la arquitectura en Big Data gracias a nuestro curso de Kafka y sus fundamentos. Una opción formativa dirigida a arquitectos de datos, e ingenieros informáticos que busquen ampliar sus conocimientos sobre el análisis y gestión de clústeres con Kafka. Para aprovechar al máximo este curso en Big Data es recomendable que cuentes con conocimientos básicos sobre programación en Java y Linux/Unix.

Profesional del Big Data trabajando
Los cursos online de Big Data avanzado son una opción perfecta para convertirte en un experto

Los másteres y cursos en Big Data de datahack responden a nuestra filosofía Learning by doing. Se trata de una formación práctica y exigente que busca capacitar a los alumnos como profesionales solventes para las empresas. Para alcanzar esta meta nos basamos en los siguientes puntos:

  1. Resolución de casos
  2. Estudios y trabajos de investigación
  3. Trabajos en equipo
  4. Simulaciones
  5. Creación de modelos
  6. Desarrollo de competencias

Da el primer paso hoy para convertirte en un profesional imprescindible. Contacta con nosotros y te informaremos de los programas formativos que se adaptan a tus necesidades. ¡Tu futuro te espera en datahack!

No nos cansamos de repetirlo: el Big Data es el futuro. La ingente cantidad de datos que se generan a diario hace que su procesamiento y almacenamiento sea una prioridad para las empresas. Y para llevar a cabo esas tareas es necesario el trabajo de profesionales altamente cualificados. En consecuencia, las empresas demandan todo tipo de perfiles profesionales relacionados con el Big Data, como es el caso de los Data Scientists.

Antes de nada, es importante conocer un dato clave: actualmente los técnicos de RR.HH. se topan con grandes dificultades para encontrar personal cualificado en el sector del Big Data. Entonces, ¿no resulta interesante plantearse la realización de un Máster en Data Science? A continuación, te damos 5 motivos de peso para dar el paso hacia la profesión de tus sueños.

Data Scientist, una profesión de futuro

De manera concreta, un Data Scientist o científico de datos, es aquel profesional que se dedica a procesar e interpretar grandes cantidades de datos. Para ello, aplica distintos métodos científicos, habilidades y herramientas que le permiten estructurar la información. Entre sus principales competencias destacan los conocimientos matemáticos y estadísticos, así como el manejo de herramientas de software y programación.

Según los últimos datos publicados por LinkedIn, en su estudio sobre los diez trabajos que menos paro tendrán en España, los profesionales de la Data Science aparecen en el segundo puesto de la lista. Sin embargo, para las empresas no siempre resulta fácil encontrar profesionales cualificados para el desempeño de las labores relacionadas con el procesamiento de datos. Así pues, se hace evidente la importancia de la formación en este ámbito.

La Data Science se aplica diversos ámbitos y sectores empresariales

Por qué elegir un Máster en Data Science

Si estás buscando las mejores opciones para estudiar un Máster en Data Science, hay una serie de cuestiones que no debes pasar por alto:

1.     Profesionales muy demandados

Los perfiles digitales están en auge. En concreto, los profesionales dedicados a la interpretación de datos tendrán un peso determinante en los procesos de selección durante los próximos años.

2.     Es una profesión con perspectivas de crecimiento

El volumen de datos que se generan diariamente no hace sino aumentar. Este hecho supone que las empresas que estén mejor preparadas para su gestión adquirirán una posición de ventaja en el mercado.

3.     Procesos de digitalización de las empresas

En los últimos tiempos las empresas y entidades han puesto en marcha un proceso de digitalización que se ha visto acelerados por la crisis sanitaria. Además, los mecanismos de toma de decisiones empresariales estarán determinados por la capacidad de análisis de los datos que presenten las corporaciones. Por este motivo, estudiar un Máster en Data Science te capacitará como uno de los profesionales más valorados en el nuevo escenario.

4.     Facilidades de estudiar un máster online

La posibilidad de estudiar desde cualquier lugar del mundo es una ventaja muy interesante. Con tan solo una conexión a internet y un equipo informático es posible acceder a clases o realizar presentaciones y trabajo. En un momento como el actual, en el que la incertidumbre lo inunda todo, contar con esta opción es una garantía de seguridad.

5.     Posibilidad de trabajar en muchos sectores diferentes

El Big Data es una disciplina transversal que se puede aplicar a infinidad de sectores productivos. Desde las finanzas a la educación, pasando por el sector inmobiliario o el industrial. Esto significa que, con independencia del sector del que procedan los profesionales, tras realizar un Máster en Data Science encontrarán su hueco dentro del mercado laboral.

Alumna de Máster en Data Science estudiando desde casa

Máster en Data Sciencie de datahack

Una vez analizada la importancia de la formación en el entorno del Big Data llega el momento de tomar la decisión sobre qué máster cursar. En dathack, sabemos que se trata de una decisión importante y queremos ponértelo fácil. Por eso, te presentamos las ventajas de estudiar con una escuela pionera, líder en formación de profesionales de Big Data. Toma nota:

Si estás pensando en emprender una formación que te ayude a conseguir el trabajo de tus sueños, no lo dudes. Contacta con nosotros y te informaremos sobre los itinerarios formativos que mejor se adaptan a tus necesidades. We love data!

El Big Data es un terreno en pleno desarrollo cuya necesidad de profesionales cualificados aumenta cada día. Por otro lado, es frecuente que las empresas encuentren dificultades a la hora de seleccionar los perfiles profesionales más demandados. En este sentido, contar con una formación de calidad será determinante para conseguir el puesto de trabajo de tus sueños. Por eso, nuestro Máster de experto en Big Data & Analytics tiene un enfoque práctico y exigente orientado a la empleabilidad de nuestros alumnos. Descubre a continuación los beneficios de formar parte de nuestra Big Data Family.

¿Por qué estudiar un máster de experto en Big Data & Analytics?

Sabemos que elegir esa formación que cambiará tu futuro no es fácil. Las dudas sobre la validez de los contenidos, la experiencia de los docentes o la empleabilidad de los programas formativos suelen ser los principales obstáculos en la decisión.  Por el contrario, la confianza y la calidad de la formación deben ser prioritarios. Por eso, en datahack apostamos por la creación de programas formativos de vanguardia. Conocemos las necesidades del sector porque contamos con la experiencia de los profesionales más punteros. Así, podemos ofrecer una formación exigente con garantía de éxito. Como no podía ser de otra manera, las cifras nos avalan y contamos con una satisfacción del alumnado del 100%. Descubre las claves del éxito de nuestro máster de experto en Big Data.

El trabajo en equipo es una práctica habitual de los expertos en Big Data

-         Enfoque práctico:

La experiencia de nuestros expertos en Big Data nos lleva a plantear una formación basada en casos reales. De esta manera, llevamos a cabo una metodología fundamentada en el desarrollo de proyectos.  Aplicamos las dinámicas de trabajo de los profesionales del análisis de datos en su día a día. Los alumnos investigan y ponen en marcha sus habilidades para la resolución de problemas reales.

Por otro lado, contamos con profesores expertos en cada disciplina del Big Data. Nuestro objetivo es ofrecer una visión profunda y transversal del análisis de datos. Y para ello, la especialización en cada materia es fundamental. De esta manera, combinamos un planteamiento 360º en el que se abordan todos los aspectos del Big Data & Analytics con una profundidad en el tratamiento de las materias que marca la diferencia con el resto de escuelas.

-         Empleabilidad:

No hay mejor manera de aprender que mediante la experiencia. Por eso, el learning by doing es nuestro sello de identidad. Creemos que la educación de calidad debe estar conectada con el entorno empresarial en un ciclo de retroalimentación. ¿Quién mejor que un profesional en activo de primer orden para transmitir su pasión y experiencia? Y, al mismo tiempo, ¿qué mejor manera de aprender un oficio que ejerciéndolo de la mano de un maestro?

Así, el Máster de experto en Big Data & Analytics da respuesta a las necesidades de las empresas en el terreno del análisis de datos. Así de sencillo. Para ello, los alumnos son asesorados por un recruiter experto durante su formación. Además, nuestros alumnos pueden formar parte de nuestra comunidad en LinkedIn formada también por exalumnos y profesores. Gracias a ello, nuestros alumnos pueden sacar provecho de nuestra buena reputación y reconocimiento por parte de las empresas del sector.

-         Acompañamiento del alumnado:

En datahack buscamos llevar un paso más allá la formación de nuestros alumnos. Porque cada persona es diferente, nos adaptamos a cada alumno con un acompañamiento a medida. Por eso ofrecemos un servicio de tutorización previo al comienzo de los másteres completamente gratuito. El objetivo de esta preparación es que todos los alumnos alcancen un nivel previo que les permita exprimir al máximo su formación y asegurarnos de garantizar los objetivos que se habían planteado.

Durante el desarrollo del máster también contamos con un acompañamiento cercano y minucioso por parte de los tutores. Estos se encargan de realizar un seguimiento de la progresión de los alumnos para ofrecer ayuda en los puntos que necesiten. Los tutores hacen una importante labor de coaching y ejercen de enlace entre los alumnos y el profesorado.

Formación adaptada a tus necesidades

El tiempo es un factor determinante en nuestros procesos formativos. Si tenemos en cuenta que el Big Data es una disciplina que evoluciona a un ritmo trepidante, es fundamental que los futuros profesionales del sector consigan una formación de calidad en el menor tiempo posible. Por ello, en datahack ofrecemos dos modalidades de másteres de experto en Big Data & Analytics:

Ambos programas constan de 350 horas de formación.

Los programas de experto en Big Data de datahack son flexibles

Se trata de programas aceleradores en los que los alumnos alcanzan un alto nivel de capacitación en apenas 15 semanas. El máster en Big Data & Analytics aborda el conocimiento de herramientas y técnicas de procesamiento de datos con los que podrás acceder a los perfiles laborales más demandados.

Gracias a la metodología 100% streaming, podrás seguir las sesiones y presentar los trabajos desde cualquier lugar con tan solo una conexión a internet y un ordenador. Descubre la formación que cambiará tu vida a un precio asequible. Además, podrás solicitar un 20% de descuento en tu matrícula por un tiempo limitado. Contacta con nosotros y descubre nuestros programas formativos. ¡Hazte indispensable!

La era del Big Data ya está aquí. Un sinfín de posibilidades se han abierto a las empresas: desde la transformación de datos en conocimiento, hasta la optimización de la información sobre los clientes, llegando incluso a predecir sus sentimientos mediante el análisis de sus intereses, comportamientos y necesidades. Pero, ¿cómo va a transformarse esta explosión de posibilidades en empleos concretos? ¿Cuáles son los puestos de trabajo en Big Data y cómo va a ser su futuro?

Claves para conseguir un puesto de trabajo en Big Data

En la actualidad, las empresas se encuentran con dificultades para 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 empleos ofertados estén relacionados con el Big Data y la Data Sciencie.

Entorno de trabajo en Big Data
Entorno de trabajo en Big Data

Por tanto, la formación es un aspecto clave para abrirse un hueco en el mundo del análisis de datos. Antes de decidir qué curso o máster en Big Data es el más apropiado, es importante tener en cuenta cuatro requisitos básicos para encajar en el entorno profesional del Big Data:

Los perfiles profesionales más demandados en Big Data

Cada vez más, las empresas basan sus procesos de toma de decisiones en el procesamiento y análisis de enormes cantidades de datos. De ahí deriva la necesidad de contar con trabajadores capacitados para llevar cabo los procesos para el tratamiento de los datos. Dentro del entorno profesional del Big Data existen distintos perfiles que se pueden clasificar en función de los conocimientos técnicos necesarios para el desarrollo del trabajo.

Profesional del Big Data trabaja en el análisis de datos
Profesional del Big Data trabaja en el análisis de datos

Perfiles con una menor capacitación técnica

Perfiles con alta capacitación técnica

La escasez de trabajadores cualificados en el entorno del Big Data puede suponer una verdadera oportunidad laboral. A través de la cualificación en uno de los perfiles que hemos visto puedes conseguir hacerte con el trabajo en Big Data de tus sueños. Una formación de calidad, orientada a los requerimientos del exigente mercado laboral en el ámbito tecnológico marcará la diferencia en tu currículo.

Si tuviéramos que definir la situación social y económica en la que nos encontramos con una sola palabra, ésta sería, sin duda, incertidumbre. Aunque las consecuencias de la crisis sanitaria de la covid-19 son todavía difíciles de predecir, lo que sí que es seguro es que la coyuntura económica global va a sufrir un duro impacto.

El mercado laboral es uno de los puntos más sensibles en los momentos de incertidumbre. Muchos profesionales de distintos sectores han visto cómo sus perspectivas laborales se vuelven difusas en los últimos tiempos, de manera que comienzan a plantearse qué medidas tomar para seguir siendo competentes en el plano profesional. La clave del éxito: una formación de calidad. ¿Te estás planteando qué beneficios tendría estudiar un máster en Big Data & Analytics? Hoy te traemos toda la información para ayudarte a tomar la decisión más acertada. 

Los retos de la digitalización en España

Durante la fase de confinamiento se ha demostrado una evidencia: los negocios digitalizados se encuentran en una posición más favorable para abordar los retos del futuro. En apenas unos meses, los procesos de digitalización de las empresas en España han alcanzado los niveles que se estimaban para 5 años.

Según la Cámara de Comercio de España, la prestación de servicios online se va a convertir en una prioridad para todas las empresas con potencial para adaptarse a este modelo. Así, el proceso para la transición digital debe llevarse a cabo de forma ineludible por empresas, organizaciones y administraciones. Para conseguir este objetivo es necesario llevar a cabo una reforma estructural con un planteamiento transversal a todos los sectores productivos.

La gestión de datos será clave en la digitalización de las empresas

La gestión de datos será clave en la digitalización de las empresas

En este sentido, la gestión de la información será un factor determinante, y es ahí donde el Big Data cobra relevancia. La estructuración y gestión inteligente de los datos disponibles posibilita la toma de decisiones empresariales fundamentadas. Las herramientas de Big Data facilitan la comprensión de las condiciones económicas en un contexto digitalizado.

Formación para el entorno digital

Teniendo en cuenta estos datos, resulta evidente que los perfiles profesionales relacionados con el procesamiento de datos en las empresas tendrán un peso muy importante en un futuro próximo. Por este motivo, en una situación de cambio como la actual, anticiparse a las demandas del mercado supone una garantía de éxito.

¿Por qué estudiar un máster en Big Data & Analytics?

Gracias a la relación del Big Data con la Sociedad Digital, las empresas pueden poner en marcha estrategias innovadoras basadas en aspectos como la relación con el cliente, la segmentación y personalización o la generación de experiencias basadas en el estudio de las respuestas neurológicas.

Según un reciente estudio publicado por LinkedIn, en los próximos cinco años se crearán más de dos millones de empleos relacionados con el entorno digital. Entre las 10 profesiones con más futuro encontramos un 40% de profesiones relacionadas con el procesamiento de datos:

Todo ello pone de manifiesto que estudiar un máster en Big Data es una elección muy acertada. Una formación capacitante en cualquiera de las áreas mencionadas supondrá, sin duda, una ventaja competitiva.

Alumnos de máster en Big Data ponen en común sus conocimientos

Cómo elegir el mejor máster en Big Data & Analytics

Antes de decidir cuál es la mejor opción para tu formación, es importante valorar qué aspectos son más importantes. Un máster en Big Data & Analytics completo deberá atender a las siguientes cuestiones:

En datahack somos pioneros en el mundo del Big Data. Nuestro máster en Big Data & Analytics se basa en una visión profunda y transversal que permite a los alumnos alcanzar sus metas. Además, actualizamos y adaptamos nuestros contenidos en función de la demanda para ofrecer una formación especializada en cada materia. Contacta con nosotros y anticípate a las necesidades del mercado laboral para conseguir el trabajo de tus sueños.


Ya estamos de vuelta para contaros nuestra experiencia en el Big Data Spain 2018. El equipo de datahack estuvo presente siendo uno los patrocinadores del evento y dando información desde nuestro stand de los distintos servicios que ofrecemos tanto de formación en el master de Big Data e Inteligencia Artificial y los servicios de DH Seed como del proyecto de investigación DIA4RA, que mezcla robótica con Deep Learning, que desarrollamos en el área de Labs. Al final, lo interesante de estos eventos es la posibilidad de hablar con gente del sector y compartir las experiencias y problemas que nos encontramos en nuestro día a día de trabajo.

EL PANORAMA DEL SECTOR DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA

El entorno de la Inteligencia Artificial y del Big Data es un sector muy influido por las tendencias marcadas por las grandes compañías tecnológicas. Por eso es muy necesario no olvidar cuál es el propósito que se quiere alcanzar con este tipo de tecnologías, tratar de conocer las bases que dan lugar a comportamientos “inteligentes” con el fin de modelar el entorno que nos rodea y poder predecir eventos futuros o emplear dicha inteligencia para mejorar la calidad de vida de las personas. Se trata de un objetivo muy ambicioso y es muy fácil perderlo de vista cuando se mezclan otros tipos de intereses como es la obtención de beneficios a corto plazo.

DIA4RA, PROYECTO PIONERO EN ROBÓTICA ASISTENCIAL E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En datahack estamos desarrollando el proyecto de investigación DIA4RA, cuyo propósito es dotar a un robot Pepper de las habilidades necesarias para poder asistir a pacientes con Alzheimer y ayudar al personal sanitario empleando la plataforma del robot y sus procesos cognitivos para recopilar información valiosa sobre la evolución de esta enfermedad en los pacientes. Teniendo todo esto en mente, quisimos ofrecer una charla (Teaching a Robot Guess Who? From Deep Learning To Brain Spikes) para mostrar, por un lado, cómo habíamos implementado la funcionalidad de reconocimiento facial del robot y, por otro, para enseñar caminos alternativos para acercarnos al objetivo de conseguir desarrollar modelos que imiten de forma más fiel la inteligencia humana.

Implementar un modelo de reconocimiento facial en la charla Teaching a Robot Guess Who? From Deep Learning To Brain Spikes

Sobre la implementación del modelo de reconocimiento facial, la idea era comenzar dando un repaso teórico a los ladrillos con los que hemos construido esta funcionalidad. Me estoy refiriendo a las Redes Neuronales Convolucionales. La intención era mostrar cómo su implementación matemática, empleando un aprendizaje supervisado mediante Backpropagation, hace que no se obtenga un modelo robusto frente a grandes variaciones de los datos datos de entrada. Durante el proceso de entrenamiento, la Red Neuronal aprende los valores de los kernels de las capas convolucionales, de forma que esos kernels sean capaces de distinguir de forma jerárquica las features visuales de las clases presentes en el conjunto de datos de entrenamiento. En este tipo de redes, después de una capa convolucional se suele emplear también la capa de Pooling. A muy grandes rasgos, esa capa se encargará de reducir la dimensionalidad de los Feature Maps de salida de dicha capa convolucional preservando su información más importante. Es decir, permite reducir la cantidad de parámetros de la red (lo cual es una ayuda en redes con muchas capas) realizando un resumen de la información de salida. El problema es que, al realizar estos resúmenes, se está perdiendo información espacial (dónde se encuentran unas features con respecto a otras). Y esa información espacial es muy valiosa cuando se está trabajando el objetivo de obtener un modelo que se comporte de forma robusta cuando tenga que reconocer su entorno en tiempo real.

Además de lo que comentamos en la entrada anterior sobre implementar un modelo de reconocimiento facial, en nuestra charla se introdujo el concepto de Receptive Field de una neurona. Podría definirse como la región del espacio del estímulo de entrada que provoca que dicha neurona se active. Otra limitación de la capa de Pooling es que, si el tamaño del Receptive Field es pequeño, entonces los efectos del operador de Pooling solo se sentirán en las capas más profundas de la red, que es donde normalmente los Feature Maps de salida de las capas convolucionales son más pequeños. Por lo tanto, las capas intermedias de la red serán menos robustas frente a grandes variaciones en los datos de entrada. Es decir, si a la hora de emplear el modelo para realizar predicciones los datos de entradas no son muy parecidos a los datos con los que se entrenó la red, el modelo no realizará predicciones correctas.

SPATIAL TRANSFORMER NETWORK

Esta falta de generalización a la hora de realizar el aprendizaje nos llevó a citar algunas de las técnicas que hemos empleado para aumentar la variabilidad de los datos presentes en el conjunto de entrenamiento y a poner foco en una de ellas, conocida como Spatial Transformer Network. Si queréis conocer en detalle este tipo de redes, hemos escrito los siguientes artículos detallando su funcionamiento:

A grandes rasgos, la técnica de Spatial Transformer Network (STN) es un módulo diferenciable que se puede insertar en cualquier parte de la red principal (en nuestro caso, la que se encargará de realizar el reconocimiento facial) y que permite que dicha red principal aprenda de forma autónoma a aplicar transformaciones afines (rotaciones, traslaciones, escalados y transvecciones) al Feature Map donde la STN ha sido introducida. Con ello, aumentará la variabilidad de los ejemplos de entrenamiento y habrá más posibilidades de que funcione mejor a la hora de realizar predicciones en un entorno real. Pero el problema de la dependencia de un conjunto de entrenamiento que sea muy parecido en variedad a los datos de entrada, que se encontrará el modelo en tiempo de predicción, sigue estando ahí. Por ello, hace falta cambiar la forma en la que estamos orientando la Inteligencia Artificial actual.

INTEGRAMOS EL APRENDIZAJE DE LA NEUROCIENCIA A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la charla, quise introducir una vía que vamos a probar en datahack, que está más orientada al campo de la Neurociencia, encargada del estudio del funcionamiento e interacción de neuronas biológicas en distintos tipos de seres vivos. El modelo más avanzado de sistema cognitivo con capacidad de razonamiento y generalización durante su aprendizaje es el cerebro humano. Así que no es descabellado pensar que, si de verdad queremos generar inteligencia de forma artificial, una buena forma de aproximarse a este problema es tratando de conocer más sobre el funcionamiento del cerebro humano y de emularlo de la forma más fiel posible. Además, sería necesario avanzar en paralelo en el estudio de la naturaleza de nuestro entorno, lo que lleva a un conocimiento más profundo de la materia que lo compone. Por ello, en la charla quise citar, como camino alternativo para hacer que la Inteligencia Artificial progrese, combinar conocimientos de áreas como la Computación Cuántica y la Neurociencia. Como el tiempo de la charla era muy limitado, quise finalizarla mostrando una introducción a las Spiking Neural Networks y más en concreto al modelo Leaky Integrate and Fire.

Spiking Neural Networks

Las Spiking Neural Networks (SNN) son redes que están inspiradas en la neurociencia de forma mucho más fiel que los modelos de Deep Learning. Las SNN emplean Spikes, es decir, activaciones de neuronas a lo largo del tiempo. Y es justamente en la información temporal que se obtiene al observar dichas activaciones donde está la base de su funcionamiento. El modelo Leaky Integrate and Fire es una simulación de una neurona que implementa diversas características de las neuronas biológicas. Combinando estas características con reglas de aprendizaje también basadas en comportamientos biológicos, como, por ejemplo, aproximaciones de Spike Timing Dependent Plasticity, el objetivo es construir redes que se aproximen más a la forma de funcionamiento de cerebros presentes en la naturaleza y conseguir una mayor capacidad de abstracción y razonamiento. Esta es una de las vías que vamos a seguir en Datahack así que, si estáis interesados en ir conociendo qué resultados obtenemos, seguid atentos a las redes sociales de Datahack y a esta web para informaros de futuros eventos y artículos.   ¡Nos vemos pronto en el evento de Innodata del 3 de Diciembre en Campus Madrid para seguir compartiendo ideas sobre Inteligencia ArtificialRobótica y Neurociencia!

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

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.

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