Big Data

Qué estudiar para trabajar en Big Data

El Big Data y la Inteligencia Artificial son ya presente y futuro de muchísimas empresas. Si buscas un empleo estable y bien pagado, te recomendamos empezar una carrera en Big Data.

Por Redacción España, el 08/02/2021

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Machine Learning, Data Mining, Inteligencia Artificial… Palabras que hace unos años nos resultaban extrañas ahora forman parte de nuestras vidas. El Big Data hace tiempo que llegó y no piensa moverse. Si te encantan los ordenadores, las matemáticas y descubrir respuestas a través del análisis de datos, si quieres encontrar tu hueco en una profesión con casi pleno empleo y buenos salarios, sigue leyendo, te explicamos qué debes estudiar para trabajar en Big Data.

Por qué trabajar en Big Data

Cada día se generan millones de datos, bueno, si estás leyendo esto es que estás interesado en una carrera en Big Data, así que concretemos: cada día se generan 2,5 trillones de bytes de datos. Alguien tiene que recopilarlos, almacenarlos, protegerlos y saber utilizarlos.

Toda la industria requiere de Big Data, desde los grandes gigantes empresariales (sí, cualquiera que te venga a la cabeza) a un invernadero en Almería. Por eso la demanda de profesionales del dato es cada vez más alta. Y es cierto que el Big Data es una realidad, pero no está ni mucho menos quieto, la tecnología avanza y se expande a paso agigantados, de forma que aún hoy no hay suficiente oferta de profesionales para una demanda que será todavía mayor en el futuro.

LinkedIn, en la edición especial, debido al COVID-19, de su informe anual Empleos en auge confirma que, solo en los últimos meses del 2020, la demanda para puestos de trabajo en Inteligencia Artificial y ciencia ha crecido un 64%. Expertos en marketing digital o ingenieros especializados en nuevas tecnologías son algunos de los perfiles profesionales que también aparecen en el informe.

Por dónde empiezo para trabajar en Big Data

Qué habilidades son necesarias

La mayoría de los puestos para trabajar en Big Data requieren de un buen nivel en programación. Normalmente en los lenguajes C, Python, Java y SQL. Si quieres enfocar tu carrera al análisis, probablemente necesites otras habilidades más relacionadas con la estadística en lugar de la programación, aunque esta última siempre es deseable. La programación es al Big Data lo que el inglés a cualquier trabajo de oficina del año 2000 en adelante: un must.

Números puros y carreras tecnológicas

Un grado en Matemáticas, Físicas o Estadística puede que sea la respuesta más simple, pero también una de las más complicadas, una carrera difícil, a veces injustamente denostada y de vocación. Esto último es especialmente importante, porque además no es fácil entrar.

En los tiempos del Big Data, la Inteligencia Artificial y las nuevas tecnologías, la carrera de Matemáticas se ha disparado y con ella, su nota de corte en 2020 subió a un 12,5 en La Universidad Autónoma de Madrid y hasta un 13,7 si se combinaba con Física. Sirva como signo del cambio de los tiempos que, hace apenas 10 años, carreras como Periodismo o Fisioterapia tenían las notas de corte más altas, mientras que para entrar a la facultad de Matemáticas bastaba apenas un 5.

Ahora, en plena era de internet, cada año unos 3.000 alumnos optan por las Matemáticas y la mayoría tiene una oferta laboral antes de entregar el Trabajo Fin de Grado. Ellos y ellas (ya que es una carrera a la que no ha afectado particularmente la brecha de género, pues el 44% de sus estudiantes son alumnas) serán, por así decirlo, la primera línea de batalla del Big Data, creando algoritmos y fórmulas con los que obtener hipótesis, procesar resultados y conseguir los datos.

Ingenierías, por ejemplo, en Datos o Informática, así como las tradicionales, complementadas con un máster posterior, también son excelentes opciones para incorporarte al mundo de los datos masivos.

No tengo formación en ciencias, ¿puedo trabajar en Big Data?

Puede que el boom del Big Data y la Inteligencia Artificial haya llegado un poco tarde para los perfiles profesionales que empezaron su carrera laboral hace ya unos años, afortunadamente, existen multitud de opciones, presenciales y a distancia, y nunca es tarde para comenzar una carrera en Big Data.

El máster de toda la vida

Es la opción más habitual: ingenieros, programadores web, incluso expertos en Marketing Digital que quieren hacer un cambio de rumbo en sus carreras. Normalmente, este tipo de máster incluye una formación más técnica, en la que se trabajan las habilidades concretas para un trabajo en como científico de datos, y otra parte más de gestión, que suele ser muy interesante para directivos o cargos de responsabilidad, puesto que también les capacita para saber leer las oportunidades y llevar las ventajas del Big Data a su empresa, mediante herramientas o con la incorporación de personal especializado.

Este tipo de formación varía entre los 3.000 € y más de 10.000 €, en función de si lo cursas en una universidad u optas por una escuela de negocios.

Aprovecha los cursos

Puede que ahora mismo no estés en una situación económica que te permita afrontar un máster especializado o que aún no estés seguro de si quieres dedicarte al Big Data. Tanto si es tu caso o simplemente lo tienes como una afición, existen multitud de cursos muy económicos o incluso gratuitos, que pueden darte ese empujón que necesitas.

Los MOOC (cursos online gratuitos y masivos, por sus siglas en inglés) son una opción muy popular y que te engañe el coste, muchas de las plataformas que los ofrecen, como edX, Coursera y Udacity, tienen detrás a universidades de prestigio como Harvard o Standford. En España, la Fundación Telefónica también tiene una oferta muy interesante, tantos de cursos gratuitos como de pago.

Algunas profesiones relacionadas con Big Data

Data Scientist o científico de datos

El Data Scientist o Científico de Datos es capaz de analizar grandes cantidades de información, tanto en bruto como procesada, para encontrar patrones beneficien a la organización y marquen la estrategia comercial a medio y largo plazo. Ellos son los primeros en analizar, gestionar y explotar los datos, suelen ser perfiles muy técnicos, con formación matemática. El Chief Data Scientist es el mayor responsable.

Analista de datos

Al igual que los científicos de datos, los analistas de datos gestionan y procesan la información, pero,  en lugar de formular predicciones, participan directamente en el seguimiento del análisis web y realizan pruebas de campo.

Arquitecto de datos

Entre las responsabilidades del arquitecto de datos están: diseñar, estructurar y mantener datos y bases de datos, asegurar la validez y exactitud de los datos recopilados, crear una estrategia en colaboración con otros departamentos de la empresa.

Experto en Machine Learning

Buscar nuevos enfoques y crea algoritmos de datos para usar en sistemas adaptativos, incluidas técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning), supervisadas y no supervisadas. El experto en Machine Learning ayuda al equipo de Data Science a ser más eficientes.

Especialista en Business Intelligence

Un experto en BI (Business Intelligence) es la persona encargada de diseñar las estrategias que ayudan a los equipos comerciales a encontrar la información que necesitan para tomar las mejores decisiones. Son, como los anteriores, expertos en datos y utilizan herramientas de BI o desarrollan aplicaciones analíticas personalizadas para facilitar la comprensión de sus sistemas para el resto de la organización y que facilitan el trabajo entre departamentos.

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