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.

¿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 o Arquitectura Big Data).

Por tanto, con el curso descubrirás:

• Las herramientas clave para preparar, almacenar, analizar y visualizar grandes conjuntos de datos.
• Los programas más usados para transformar esos datos en bruto en conocimiento que ayude al negocio.
• Las técnicas que se utilizan para mostrar la información de forma visualmente atractiva.

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.

Una competencia es una característica subyacente en una persona, que está causalmente relacionada con una actuación de éxito en un puesto de trabajo

Boyatzis, 1982

Las competencias como pilar básico

Las competencias son un pilar básico para poder analizar y describir un puesto de trabajo.

¿Qué competencias son necesarias en un puesto de trabajo? Cada empleo tendrá unas necesidades diferentes a otras, pero es vital para la efectividad del trabajo que desempeñe que estas competencias se definan correctamente. De esta manera, el que aplique para el trabajo podrá ver qué competencias necesita desarrollar y cuáles ya ha desarrollado.

La necesidad de actualizarse

Actualmente, las nuevas generaciones son las mejores formadas de la historia. El auge en nuevas carreras y títulos, máster, cursos o especialización en algún campo del sector crean la necesidad de buscar algo que va más allá de la formación. El mercado está saturado de gente cualificada pero, ¿qué es lo que te hace diferente a los demás?, ¿qué es lo que te hace diferente de una persona con la misma formación que tú? Como si se tratara de competencia empresarial, deberemos diferenciarnos de los demás. Las competencias pueden ser el medio para conseguirlo.

Cada vez más se desarrollan diferentes competencias que pueden hacerte marcar la diferencia, ya que cada vez más se buscan puestos de trabajo con competencias específicas. Esos conocimientos, habilidades, cualidades, valores, motivaciones y aptitudes son propias de las personas enfocadas al buen desempeño profesional.

Las competencias según Maslow

Estas competencias se pueden aprender y desarrollar como explica Maslow:

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Por esto, una vez que identifiques las competencias que quieres desarrollar ya estarás a un paso de conseguir obtener la competencia.

Las competencias en el sector del Big Data:

Dependiendo del sector en el que te encuentres necesitaras unas competencias u otras, las competencias clave en el sector del Big Data son:

1. Flexibilidad: tener la capacidad de adaptarse a los nuevos cambios y obstáculos que puedan surgir a la hora de desempeñar tu trabajo.
2. Capacidad de aprendizaje: el mundo del Big Data cambia constantemente surgen nuevos lenguajes y herramientas que nos facilitan o mejoran el tratamiento de los datos. Por ello hay que estar constantemente formándose, para evitar quedarse atrás y responder de la mejor forma las necesidades del mercado.
3. Capacidad relacional o comunicativa: por muy técnico que sea tu perfil, necesitas tener la capacidad de poder transmitir y comunicarte con tus compañeros.

Con estas competencias desarrollar tu talento, porque cada vez más el departamento de Recursos Humanos utiliza el Big Data para analizar los perfiles y definir las competencias.

Conclusión

En el mundo profesional actual, nos encontramos con nuevos puestos de trabajo y nuevas formas de definir los puestos de trabajo, donde cada vez más se pide la especialización del empleado. Al fin y al cabo, el desarrollo de nuevas competencias que conformen a profesionales más especializados. Las competencias básicas de un perfil en el sector del Big Data son la capacidad de adaptarse a los nuevos cambios, la capacidad de aprendizaje y la capacidad comunicativa.

Prepárate para desarrollar tus competencias en el sector del Big Data y, si lo haces con el mejor master de Big Data & Analytics, pues mejor que mejor.

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Alejandra Sánchez, asistente en marketing y comunicación de datahack

Ya ha comenzado la era del Big Data. Un sinfín de posibilidades se han abierto a las empresas, desde la transformación de datos en conocimiento relevante para nuestro negocio hasta la optimización del conocimiento que tenemos sobre nuestros clientes, llegando incluso a poder predecir sus sentimientos mediante el análisis de sus intereses, comportamiento y necesidades. ¿Cómo va a transformarse esta explosión de posibilidades en empleos concretos? ¿Cómo podremos aprovechar las oportunidades que están surgiendo? ¿Cuáles son los perfiles Big Data y cómo va a ser su futuro puesto de trabajo?

Para responder a estas preguntas es necesario que incidamos en dos aspectos: por un lado, nuestro perfil individual, analizando cuáles son mis capacidades y mi experiencia; por el otro, siendo conscientes de nuestros intereses, más allá de progresar en nuestra carrera laboral y obtener mayores remuneraciones, ya que una falta grande de interés puede llevarnos fácilmente a la frustración y el fracaso.

Podemos resumir en cuatro los requisitos y las funciones que debemos realizar si deseamos encajar en los perfiles Big Data:

• Observar nuestro entorno para definir problemas y plantear cuestiones.
• Poseer un conocimiento profundo de las fuentes de datos.
• Buscar herramientas y metodologías correctas para su análisis e investigación.
• Estar al tanto de la actualidad de las tecnologías emergentes de tratamiento de datos y de la aparición de nuevos métodos de trabajo.

Además, como el mundo de los datos es muy amplio, podemos seleccionar en cuál de los siguientes perfiles Big Data encajaremos mejor. Empezaremos por los menos técnicos:

• Data Steward. Realiza la doble acción de proteger los datos y resultados obtenidos y la gestión de los datos de acuerdo a las políticas, normativas y estándares éticos de la empresa donde trabaje. Es el guardián de los datos.
• Data Miner. El minero de datos se encarga de revisar el trabajo de Big Data. Evalúa los resultados de los análisis para definir si cumple el nivel de confianza requerido. También estima la precisión de los modelos y si las respuestas son tan exactas como deben.
• Analista de datos. Es quien sabe qué se puede hacer con los datos. Se encarga de identificar las limitaciones y proporcionar recomendaciones a partir de los resultados obtenidos en los análisis.

Por otro lado, encontramos otros perfiles Big Data que requieren una formación más técnica:

• Data Scientist. El científico de datos necesita contar con grandes conocimientos sobre estadística y programación, amén de poseer la destreza necesaria para la correcta resolución de problemas, realizar preguntas y explicar de forma clara los resultados obtenidos. Extrae el conocimiento de los datos.
• Desarrollador Hadoop. Es el respondable de la primera fase del procesamiento de datos, pues es el encargado de la obtención de datos desde su origen, su procesamiento y su almacenamiento para ponerlos a disposición de los analistas de negocios y los Data Scientists

Conocer las características del perfil profesional de Big Data es uno de los grandes retos que debemos afrontar en España, porque todavía estamos comenzando y hay pocos proyectos. No tenemos muy claro qué es eso del Big Data y cómo funciona exactamente; pero sabemos con seguridad que debemos empezar con ello sí o sí.

Buscamos una idea (que siempre podemos copiar) o comenzamos por algo sencillo, como la migración de nuestros almacenes de datos a otros más rápidos y económicos.

Compramos la idea de Big Data. Muy bien. ¿Quién maneja esto del Big Data? Porque alguien lo tendrá que mantener. O tenemos a algún friki inquieto que haya experimentado con algo similar, o va a ser muy difícil reciclar a alguien de nuestro personal tradicional de sistemas.

Recruiters: ¿Qué perfil profesional de Big Data tenemos que buscar?

Tanto los Head Hunters como los departamentos de Recursos Humanos e incluso los directores de IT, no tienen claro qué buscar. Si echamos un vistazo a webs de contratación de personas, encontraremos peticiones de lo más diversas, desde unas que piden “expertos en Big Data con conocimientos en SAS” a otras que buscan “expertos en Big Data con certificación” (Así, sin más) o incluso que solicitan expertos en absolutamente todos los campos relacionados con Big Data. ¡Por pedir, que no falte! Claro, las búsquedas resultan enormemente infructuosas.

Como aseveraba Tamara Dull, directora de tecnologías emergentes de SAS Best Practices, en el SAS Forum España 2015, Hadoop llegó en 2011. Si se busca un perfil profesional de Big Data con cinco años de experiencia en Hadoop, se tendrá que esperar, por lo menos, hasta dentro de unos meses. Si además se desea experiencia en proyectos reales, habrá que esperar de dos a tres años más, aunque bien sea cierto que ya existen en nuestro país empresas (algunas muy buenas) trabajando en proyectos reales de Big Data, tanto grandes como pequeños.

¿Qué hacemos, pues? Quizá lo mejor sea buscar interés y capacidad antes que mucha experiencia. Big Data es un sector de viva actualidad, por lo que es necesario que los candidatos participen activamente en foros, estén en un proceso de formación continuo y no pierdan ningún detalle de lo que ocurre en el sector. No pueden ser personas que tengan suficiente con tener su salario y su puesto, sino gente inquieta y que quiera mejorar.

El candidato ideal y el perfil profesional de Big Data

 

Por lo general, los candidatos suelen ser gente “friki” (con todo el cariño y sin ningún matiz despectivo; es que probablemente, si no fueran frikis, no se dedicarían a esto). Es gente inquieta y con deseos de hacer cosas, que tienen por delante, en los próximos cinco o diez años, un futuro prometedor.

Como en una gran mayoría de trabajos, la actitud, la responsabilidad y el trabajo en equipo son esenciales. Seas friki o no, trabajes donde trabajes, según nuestra experiencia es en estas cualidades donde radica el 90 por ciento del éxito de lo que se haga.

Dicho esto, pasemos a ver cuáles son los tres perfiles profesionales claramente diferenciados de Big Data:

1.- Big Data Developer. Es el encargado de captar los datos, almacenarlos, procesarlos y asegurarse de que todo funcione bien y de que los datos queden disponibles para que otras personas los puedan usar. Es el responsable de mover los datos de un sitio a otro. Suelen provenir de ingenierías, informática o matemáticas (los matemáticos sirven para todo). Poseen conocimientos en Hadoop y su ecosistema, amén de Spark

2.- Data Scientist. Realiza el análisis en profundidad de los datos. Se encarga de limpiarlos, agregarlos y sacar conclusiones de ellos. Debe poseer conocimientos sólidos de estadística, herramientas como R y SAS, y también del ecosistema Hadoop. No solo analiza estos datos, sino que también los interpreta y los pone a disposición de los usuarios o el siguiente profesional que vaya a utilizar a continuación dichos datos. Se requiere un perfil de analista.

3.- Big Data Administrator. Como siempre, alguien debe velar por que toda la “cacharrería” funcione de la manera correcta. Actividades como balancear cargas, distribuir tareas por los nodos u optimizar consultas son las tareas de las que se encarga este profesional. Es necesario un perfil técnico con conocimientos e interés en la infraestructura, además de conocimientos de Hadoop.