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.

Sabemos que el Big Data se puede aplicar a infinidad de campos. Sin embargo, pocos sectores cuentan con una perspectiva tan optimista como el Big Data Marketing. El desarrollo del comercio online es el principal responsable de esta situación. Según el Informe de Economía Digital 2019, el negocio digital supone un 19% del PIB en España. Por tanto, la digitalización de los procesos se ha convertido en una necesidad acuciante en el entorno empresarial.

En este sentido, el Marketing Digital es una herramienta imprescindible para las empresas, independientemente de su tamaño o dedicación. Se trata del conjunto de estrategias de comercialización puestas en marcha a través de los medios digitales. Y, de ahí deriva la necesidad de aplicar el Big Data Marketing en los procesos empresariales. La capacidad para analizar la gran cantidad de datos generada en el entorno digital será determinante en el éxito de las empresas.

La importancia de la Inteligencia Empresarial en el Big Data Marketing

Según los expertos, la combinación de Big Data y Bussiness Intelligence (BI) con el Marketing Digital redunda en una mejor experiencia para el usuario. Mientras que el Big Data permite examinar un amplio universo de datos sin consolidar, la BI transforma esa información en conocimiento aplicable a la toma de decisiones empresariales.

De esta manera, el entendimiento de las tendencias y hábitos de consumo permite diseñar estrategias personalizadas. En consecuencia, es posible crear mensajes relevantes para el público objetivo y, así, garantizar el éxito de las campañas. El Marketing Digital permite llegar a un mayor volumen de potenciales usuarios o clientes y, para optimizar esa capacidad, el análisis de los datos disponibles es clave.

El uso de Business Intelligence permite diseñar estrategias de Marketing Digital eficaces

Por todo ello, la aplicación de estrategias de BI en el entorno del Marketing Digital podría considerarse como una nueva disciplina conocida como Marketing Intelligence. Para entender este concepto es necesario definir qué es el Customer Relationship Manager (CRM). Se trata del conjunto de prácticas, estrategias y tecnologías dirigidas a la gestión de la relación con el cliente. Si a estos procesos le añadimos el análisis y la interpretación de datos propias de la BI, conseguiremos una visión global que permite optimizar las estrategias empresariales.

Resulta importante destacar que el Marketing Intelligence es útil para empresas de cualquier tamaño. El desarrollo de la digitalización se está viendo acelerado en los últimos tiempos, lo que supone una oportunidad única para introducir este tipo de estrategias en los procesos de toma de decisiones. Por ello, las empresas digitales buscan, cada vez con más urgencia, profesionales del Big data Marketing para impulsar sus estrategias de negocio.

Profesiones con más futuro en el Big Data Marketing

El desarrollo de una estrategia de Marketing Intelligence requiere de la integración de profesionales del análisis de datos dentro de los equipos comerciales. Pero, ¿cuáles son los perfiles profesionales con más futuro?

Analista de Marketing Intelligence

Estos profesionales se encargan del análisis del comportamiento comercial de los distintos productos o servicios de una empresa. Su papel en las corporaciones es dotar de información útil a las personas responsables de la toma de decisiones.

Para desarrollar su trabajo de manera eficaz, el Analista de Marketing Intelligence debe contar con habilidades técnicas, analíticas y de resolución de problemas. No solo es importante la recopilación de datos, sino que su análisis e interpretación será determinante.

Diagrama del funcionamiento del Big Data en el e-Commerce

e-Commerce Manager

El desarrollo de la venta online conlleva nuevos desafíos empresariales. Para adaptarse a los nuevos tiempos, las empresas deben desarrollar estrategias omnicanal, en las que el papel de los perfiles analíticos cobra relevancia. Así, el objetivo principal de un e-Commerce Manager es obtener el mayor ROI (Retorno de la inversión) posible. Es decir, mediante el análisis de los distintos datos recopilados durante todo el proceso de venta, el e-Commerce Manager de un negocio debe ser capaz de plantear estrategias para conseguir los mejores resultados con la menor inversión posible.

Entre sus principales funciones destacan:

En datahack sabemos que el entorno profesional está cambiando. Por eso, diseñamos programas formativos que dan respuesta a las necesidades profesionales de las empresas. Descubre cuáles son los perfiles profesionales más demandados y consigue una formación a tu medida.

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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