Big Data se pone a la cabeza del análisis de grandes volúmenes de datos. Una estrategia que se aplica en distintos sectores, desde educación hasta agricultura. Además, es una herramienta para grandes empresas de diversa índole como aseguradoras, banca o grandes franquicias.
Esta tendencia ha hecho que se creen nuevos puestos de trabajo y profesionales especializados en big data.
El trabajo centrados en Big Data
Un profesional que está especializado en Big Data se puede considerar un analista de datos.
Su trabajo puede consistir en tareas como extraer datos de bases de datos MySQL, convertirse en un maestro en tablas dinámicas de Excel y producir visualizaciones de datos básicos, por ejemplo, gráficos de líneas y barras. En ocasiones, puede analizar los resultados de una prueba A / B o tomar la iniciativa en la cuenta de Google Analytics de su empresa.
Las empresas que tienen una gran cantidad de tráfico en su web y una cantidad cada vez mayor volumen de datos de sus usuarios, buscan a alguien para configurar una gran cantidad de la infraestructura de datos. También, buscan a alguien con capacidades de proporcionar análisis de datos. En las ofertas de trabajo indican “Científico de datos” e “Ingeniero de datos” para este tipo de puesto.
Si además dispones de ingeniería de software tiene más posibilidades de adquirir un puesto de analista de big data, dado que puede contribuir al código de producción y proporcionar conocimientos básicos de programación.
Competencias de un analista de Big Data
Herramientas básicas: No importa a qué se dedica la empresa, es posible que le pìdan conocimientos en herramientas ecommerce. Por tanto, es bueno que tenga nociones de programación estadístico, como Python, y gestionar una base de datos como SQL.
Estadísticas básicas: Es necesario tener al menos una comprensión básica de las estadísticas, así como estar familiarizado con las pruebas estadísticas, distribuciones, estimadores de máxima verosimilitud, etc. Las estadísticas son importantes en todos los tipos de empresas, pero especialmente en las empresas basadas en datos donde el producto no está centrado en los datos y las partes interesadas del producto dependerá de su ayuda para tomar decisiones y diseñar o evaluar experimentos.
Aprendizaje automático: Las empresas que requieren del análisis de grandes volúmenes de datos para lograr sus objetivos, requiere profesionales familiarizados con los métodos de aprendizaje automatizados. Es cierto que muchas de estas técnicas pueden ser implementadas usando bibliotecas Python.
Cálculo multivariable y álgebra lineal: Se le puede pedir conocimiento en cálculo multivariable o álgebra lineal, ya que forman la base de muchas de estas técnicas. Además, la comprensión de estos conceptos es más importante en las empresas donde el producto se define por los datos y pequeñas mejoras en el rendimiento predictivo o la optimización del algoritmo puede dar lugar a grandes victorias para la empresa.
Visualización y comunicación de datos: La visualización y comunicación de datos es muy importante, especialmente en empresas jóvenes que toman decisiones basadas en datos por primera vez o en compañías donde los científicos de datos son vistos como personas que ayudan a otros a tomar decisiones basadas en datos.
Ingeniería de Software: Si la empresa es más bien pequeña y es una de las primeras contrataciones dirigidas al big data, puede ser importante contar con una sólida base de ingeniería de software. Podría ser responsable de manejar una gran cantidad de registro de datos y el desarrollo de productos basados en datos.
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