Temática

Empleabilidad

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Clave de contenido del artículo

Todos sabemos que las principales competencias técnicas demandadas en las vacantes del sector de Big Data son:

  • Lenguajes de Programación
  • Aprendizaje Automático, IA y Procesamiento del Lenguaje Natural (NPL)
  • Análisis cuantitativo
  • Minería de Datos
  • Resolución de problemas
  • Bases de Datos SQL y NoSQL
  • Estructura de Datos y Algoritmos
  • Interpretación y Visualización de Datos

Paloma Romero

EMEA Talent and Culture Lead

Autora del artículo

En un mercado laboral tan competitivo como el actual, es importante que los que buscan empleo en Big Data tengan una idea clara de lo que las empresas buscan.

Un informe del Boston Consulting Group sitúa a España como el octavo país "más atractivo" del mundo para el traslado de trabajadores tecnológicos, por detrás de Francia y Suiza. Esto lo facilita la alta calidad de vida en España y nuestra cultura.

Asimismo, en España, el 70% de los trabajadores tecnológicos son hombres, y sólo el 30% mujeres. Algunas instituciones, como la Universidad de Granada, están desarrollando iniciativas para eliminar esta brecha, pero todavía hay que trabajar mucho para lograr un equilibrio.

Prioridades en la demanda del sector Big Data según publica en varias entrevistas el MIT

Jonathan Lowe, Jefe de Ciencia de Datos en Pfizer

Jonathan Lowe aclara que a veces hacemos excepciones y contratamos sin tener todas las habilidades, y nos fijamos en la experiencia en el negocio, "Si alguien dice: 'He trabajado en un laboratorio de calidad durante la mitad de mi carrera y ahora, durante los últimos años, he estado aprendiendo más ciencia de datos', nosotros engulliremos a esas personas".

Yichen Sun, Directora de Ciencia de Datos en Netflix

Por otro lado, según Yichen Sun, "necesitamos a alguien que tenga principios y sea práctico a la vez, que haga las concesiones adecuadas y que sea capaz de articular el 'por qué' de esas decisiones técnicas".

Cerrar la brecha entre el negocio y los datos de una empresa son las principales prioridades, haciendo hincapié en la importancia de traducir con precisión la información obtenida de los datos en estrategias empresariales viables.

Por ello, las funciones actuales centradas en los datos también requieren curiosidad, lo que contribuye a una mentalidad innovadora y orientada a la resolución de problemas. Aunque un experto en datos con una solución en busca de un problema no es algo que rompa el trato, Sun dijo que intentará entrenar a la persona para que entienda que su solución puede ser la aplicación correcta para un problema, pero que puede haber una forma "aún más elegante o incluso más simple de hacerlo".

En relación con esto, Sun también busca a "alguien que sea más reflexivo, que sea capaz de recibir esta retroalimentación de una manera muy productiva y ser adaptable en términos de qué enfoque utiliza."

Nadine Kawkabani, Global Business Strategy Director en  MFS Investment Management

Por último, Nadine Kawkabani declara que la necesidad de competencias interpersonales son ejemplos de cómo han cambiado los puestos de trabajo relacionados con los datos y el análisis, y la cultura asociada. Ya no se trata de trabajar con datos; se trata de garantizar que los datos tengan sentido y que las personas que los manejan entiendan también cómo influyen en la estrategia de la empresa.

"Todos dependemos de todos", afirma Kawkabani. "Puedo plantear la mejor estrategia, pero si no tengo buenos datos, buenos gráficos, datos precisos y datos oportunos e interpretables, no significan nada".

Conclusiones

Tras estas opiniones podemos entonces concluir que en un mercado laboral tan competitivo como el actual, las empresas buscan a los mejores y para ello no solo hay que ser “excelente” en datos, hay que ser también excelente en:

Cualquier empresario buscará a la persona que genere mayor valor añadido a su negocio, que aumente la calidad de lo que hace o que sea capaz de ir más allá de lo esperado… esto es escalable a cualquier sector y a cualquier área, no solo a las relacionadas con los datos. Esto nos lleva a que debemos ser los mejores a nivel técnico y a nivel competencial

Por otro lado, un informe del Boston Consulting Group sitúa a España como el octavo país "más atractivo" del mundo para el traslado de trabajadores tecnológicos, por detrás de Francia y Suiza. Claramente, la alta calidad de vida en España y nuestra cultura facilitan esta posición.

Desafortunadamente sigue existiendo diferencia de género en España, ya que como se ha explicado anteriormente, el 70% de los trabajadores tecnológicos son hombres. Sólo el 30% son mujeres.

Según IESE, a pesar de las elevadas tasas de desempleo juvenil en España, el 75% de las empresas encuestadas afirma estar encontrando importantes dificultades para contratar talento con las competencias adecuadas para cubrir sus necesidades.

Además, el 76% de las empresas señalan una brecha de competencias entre lo que necesitan sus organizaciones y la formación ofrecida por el sistema universitario. Al mismo tiempo, el 79% de las empresas señalan una brecha de competencias en los candidatos con formación profesional.

En las grandes empresas encuestadas se espera que el teletrabajo represente casi el 40% de las horas de trabajo en 2025. Frente a esto, las habilidades de liderazgo de los directivos cobrarán mayor relevancia (según el 88% de las empresas). El resto de la plantilla deberá mostrar más capacidad de aprendizaje y de trabajo en equipo (según el 60% y el 59% de las empresas, respectivamente), entre otras habilidades.

Finalmente, ya que hablamos de la empleabilidad hablemos también de los salarios tomando varias fuentes:

Actualmente estamos viviendo una auténtica revolución en el mundo de los bots. Y es que, desde que se empezó a hablar más de ellos, su número ha ido creciendo vertiginosamente. Son, cada vez más, los que se ven como una apuesta de futuro. Son algo que ha venido a definir un nuevo modelo de interacción entre las personas y las máquinas. En este artículo se van explicar las bases de las técnicas que están haciendo. También, por qué los chatbots se están convirtiendo en una plataforma conversacional tan innovadora y con tantas perspectivas de futuro.

LOS CHATBOTS Y SUS FORMAS DE ENTENDER

Lo primero es entender cómo los chatbots capturan, procesan e interpretan lo que le dice una persona. Usarán esta información para generar una respuesta. Para que un chatbot entienda lo que se le dice, existen dos técnicas:

Así, ante la siguiente frase “Me gustaría volar de Madrid a Dublín, el 14 de agosto”, y teniendo en cuenta que es un chatbot de viajes:

Coincidencia de patrones:

Con la técnica de coincidencia de patrones, sería necesaria una lista de los posibles patrones de entrada, por ejemplo: Me gustaría volar de <CIUDAD> a <CIUDAD> el <FECHA> Este tipo de técnica, más inteligible para los humanos, tiene el problema de que tiene que construirse manualmente y de forma estática. Es decir, se tienen que ir definiendo cada una de las posibilidades que se puedan dar.

Clasificación de intenciones

En la clasificación de intenciones se utilizan técnicas como el NLP (Natural Language Processing o Procesado de Lenguaje Natural) para interpretar los mensajes del usuario y detectar su intención. A la hora de trabajar con este tipo de técnica es importante tener claro que:

Teniendo en cuenta este esquema, cuando un chatbot recibe una frase del usuario, buscará el intent que mejor se ajusta a la misma y teniendo en cuenta la información contenida en la misma, las entities identificadas y si hay definido un subcontexto (depende de la plataforma que se use). Tras determinar el intent se ejecutarán una serie de acciones (“actions”) para dar una respuesta al usuario.

como-entienden-chatbots

Entonces, en base a la frase anterior: “Me gustaría volar de Madrid a Dublín, el 14 de agosto”. Un chatbot con NLP vería que habría un intent (Buscar Vuelo) y tres entities, dos de localización (Madrid y Dublín) y una de fecha (14 de agosto).  Una vez identificado el intent, se ejecutaría un proceso de búsqueda de vuelos, teniendo en cuenta la información proporcionada por las entidades.

LOS CHATBOTS Y SUS DIFERENTES FORMAS DE RESPONDER

Una vez que el chatbot ha entendido lo que le dice el usuario, generará una respuesta en base al contexto de la conversación y la información que haya identificado en la misma. Los sistemas de generación respuestas pueden ser:

Machine learning es una de las palabras de moda en el mundo del Big Data. Es como el sexo de los adolescentes estadounidenses, todo el mundo habla de ello, todos dicen haberlo hecho, pero realmente ninguno sabe lo que es.

Según SAP, uno de los principales productores mundiales de software para la gestión de procesos de negocio, lo define como: "Un subconjunto de inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia -en lugar de ser explícitamente programadas para hacerlo- En Machine Learning los algoritmos se capacitan para encontrar patrones y correlaciones en grandes data sets y para tomar las mejores decisiones y previsiones basadas en ese análisis".

A continuación, trataremos de esclarecer la definición anterior.

La mayoría de los programas informáticos están compuestos por una serie de órdenes ejecutables. Los programas conocen lo que han de hacer: abrir un fichero, buscar, comparar, ordenar, agregar, y muchas operaciones lógicas y matemáticas por complejas que sean.

En Machine Learning se ofrecen una serie de programas que a través de la recolección y el análisis de los datos existentes pueden predecir el comportamientos futuro de los programas.

Las tres C’s del Machine Learning

Existen tres categorías bien definidas de técnicas de explotación de datos, los filtros colaborativos empleados para realizar recomendaciones, el clustering y los clasificadores.

Machine Learning: filtros colaborativos

Es una técnica utilizada para realizar recomendaciones. Uno de los primeros en aplicar esta técnica fue Amazon. Analiza los gustos de las personas y los aprende para poder sugerirle nuevos gustos. Es muy útil para ayudar a los usuarios a navegar por la red, mostrando los temas afines a sus intereses y gustos. Los filtros colaborativos no están limitados por el tipo de datos con los que trabajan en un momento determinado, por lo que son muy útiles trabajando en dominios distintos.

Por ejemplo, a través del análisis de los gustos de una persona al calificar un producto audiovisual como un largometraje, el programa puede adivinar qué nota le pondría a otra serie o cinta que aún no ha clasificado.

Machine Learning - Clustering

Machine Learning - Ejemplos de Clustering

Machine Learning: Clustering

El Clustering descubre agrupaciones en los datos que no existían previamente. Busca encontrar relaciones entre variables descriptivas de manera automática. Puede, por ejemplo, encontrar relaciones entre publicaciones nuevas que aparentemente no tienen ningún patrón común, o analizar grupos de píxeles en varias imágenes que se relacionan con ciertos objetos.

Tanto los filtros colaborativos como el clustering son técnicas no supervisadas; no es necesario disponer de ninguna información previa de los datos.

Machine Learning: clasificadores

Los clasificadores son una forma de aprendizaje supervisado. Usan una serie de registros identificados mediante un etiquetado conocido. A partir de ellos, el clasificador puede etiquetar nuevos registros de manera autónoma. Algunos usos de estos clasificadores pueden ser el etiquetado del correo Spam a partir de otros mensajes previamente clasificados, o la identificación de tumores malignos o benignos a partir de otros ya etiquetados previamente

Como vemos la utilidad del Machine Learning es fantástica y casi mágica, ahorrando mucho trabajo. 

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