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

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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.

Funciones de un analista de Big Data en las empresas

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.

La creación de informes es una de las funciones de un analista de Big Data

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:

1.     Ingeniería de datos

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:

-          Adquisición de datos

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.

-          Preparación de los datos

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.

2.     Ciencia de datos computacional

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:

-          Análisis de los datos

Orientado a la interpretación de los datos con el fin de establecer modelos predictivos

-          Visualización de los datos

Creación de presentaciones que permita la comunicación fluida de la información y las conclusiones obtenidas.

-          Aplicación de los resultados

Desarrollo de recomendaciones concretas para el modelo de negocio.

Competencias profesionales de un analista en Big Data

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.

Las empresas buscan analistas de Big Data versátiles y competentes

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:

1.     Habilidades analíticas:

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.

2.     Aptitudes para la resolución de problemas

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.

3.     Conocimientos técnicos:

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 un máster en Data Science 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.

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.

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