Los perfiles profesionales del Big Data son tan diversos como numerosos: Data Scientist, ML Engineer, Ingeniero de megadatos… Descubre todo lo que necesitas saber sobre estas diferentes profesiones y cómo adquirir las competencias necesarias para ejercerlas.
Las nuevas tecnologías crean enormes volúmenes de datos, y el mundo ha entrado en la era del Big Data. Los megadatos ofrecen innumerables oportunidades para las empresas de todos los sectores, pero también suponen un nuevo reto.
Las empresas necesitan nuevas herramientas y tecnologías para explotar esa información, analizarla y utilizarla para tomar mejores decisiones. Pero, sobre todo, necesitan las competencias de los profesionales del Big Data.
Así que, si todavía eres estudiante, estás buscando un cambio de carrera o estás en busca de trabajo, el Big Data es una excelente opción profesional para la década de 2020 y más allá. En todos los sectores, las empresas están captando expertos y la demanda sigue siendo muy superior a la oferta.
Los salarios son, por tanto, muy elevados y las perspectivas de desarrollo son enormes. Descubre, en este dosier, todos los perfiles profesionales del Big Data y las aptitudes necesarias para ejercerlos…
¿Por qué elegir un trabajo en Big Data?
Los empleos de Big Data son los empleos del futuro, por varias razones. En este momento, el Big Data y la Data Science están en la cima de la agenda del sector informático.
Los profesionales más cualificados están muy solicitados, especialmente los arquitectos e ingenieros Big Data. Las ofertas de empleo proliferan y estos expertos pueden elegir la empresa en la que prefieren trabajar.
Además, el Big Data abarca una gran variedad de tecnologías y profesiones. Es un ecosistema completo, y perfiles muy diferentes pueden encontrar un puesto que encaje con sus competencias y los complemente.
Los elevados salarios también son un argumento de peso. Los ingenieros y otros expertos en Big Data son escasos, y las empresas no dudan en ofrecer salarios muy atractivos para asegurarse sus servicios. Las grandes multinacionales de Silicon Valley, como GAFAM, pagan salarios especialmente astronómicos a sus Data Scientists.
¿Cuáles son los diferentes trabajos del Big Data?
Ya hay muchos puestos de trabajo en el sector del Big Data, y a medida que se desarrolla la tecnología están surgiendo nuevos puestos. A veces puede ser difícil para un recién llegado orientarse, pero aquí te proponemos descubrir algunos de los principales perfiles profesionales de este campo.
Data Analyst o analista de datos
La función del Data Analyst es analizar los datos de su empresa. Busca extraer «insights» a partir de información bruta almacenada en las bases de datos, con el objetivo de resolver los problemas de su empresa.
También crean informes para compartir sus conclusiones con la dirección y otros departamentos de la empresa. El Data Analyst debe tener conocimientos de análisis, estadística, algoritmos y visualización de datos.
Data Scientist o científico de datos
El Data Scientist es el puesto fundamental del Big Data. Al igual que el Data Analyst, se encarga de recopilar y analizar series de datos sin procesar para ayudar a los directivos a tomar mejores decisiones y resolver problemas.
Sin embargo, también utiliza modelos de Machine Learning e inteligencia artificial para automatizar el análisis y explorar los datos más en profundidad. El Data Scientist recopila y crea modelos estadísticos. Se trata de un experto muy cualificado desde el punto de vista técnico y con conocimientos empresariales.
Arquitecto de Big Data
El arquitecto de Big Data entiende y domina toda la infraestructura de las bases de datos. Trabaja con los Data Engineers para optimizar el rendimiento de los workflows de datos, y también debe probar y diseñar nuevos prototipos de bases de datos para satisfacer las necesidades de la empresa.
Gracias a sus conocimientos en lenguajes informáticos del Big Data, organiza y mantiene la información en bases de datos relacionales y directorios empresariales. Desarrolla estrategias de arquitectura de datos para cada área de actividad de la empresa.
Gestor de bases de datos o Database Manager
El gestor de bases de datos dirige todo el equipo de “database” y es responsable de las bases de datos de la empresa. Tiene un alto nivel de conocimientos de gestión de proyectos y debe ser capaz de diagnosticar los problemas y resolverlos.
Debe supervisar el presupuesto y las necesidades de personal, y procesar las solicitudes de datos de la empresa. Su función es revisar el uso de los datos y evaluar las fuentes de datos para su optimización. Por tanto, es un experto con capacidad de liderazgo y gestión.
Ingeniero de Big Data o ingeniero de megadatos
El ingeniero de Big Data debe descubrir nuevas fuentes de datos. Su función también es transformar y “limpiar” los datos, prepararlos para que los analistas y Data Scientists puedan utilizarlos.
También actúa como intermediario entre los directivos de la empresa y los Data Scientists. Al garantizar una comunicación clara y transparente, se asegura de que los Data Scientists comprendan los objetivos de la organización.
Ingeniero de Machine Learning o ingeniero de aprendizaje automático
Un ingeniero de Machine Learning desarrolla nuevos software de análisis de datos para su empresa. Esos modelos, algoritmos, software y otras herramientas automatizan el análisis del Big Data.
De este modo, todos los empleados de los distintos equipos de la empresa pueden acceder a las ventajas del análisis de datos sin tener que recurrir a los Data Scientists.
Administrador de base de datos
El administrador de base de datos es responsable de gestionar los cambios en la base de datos de su empresa. Su función es garantizar que la base de datos permanezca estable y disponible en todo momento, y que se efectúen copias de seguridad con regularidad.
También es el que garantiza la seguridad de los “lagos de datos” (data lakes). Este trabajo es para personas especialmente meticulosas y atentas.
Business Analyst o analista de negocio
La función del Business Analyst es similar a la del Analista de datos. Sin embargo, el analista de negocio está especializado en un campo concreto : el sector de actividad de la empresa.
Este profesional es quien amplía la productividad de un proceso empresarial. También actúa como vínculo entre la dirección de la empresa y el equipo informático.
Visualizador de Big Data
El visualizador de Big Data está especializado en la visualización de datos o Dataviz. Con la ayuda de programas informáticos, crea presentaciones visuales de los resultados del análisis de datos. Por tanto, actúa en colaboración con los Data Analysts y Data Scientists.
También es responsable de la adquisición, gestión y documentación de datos. Trabaja en estrecha colaboración con los clientes y los diferentes equipos para dirigir el análisis de datos en la dirección correcta.
Data Warehouse Manager
El Data Warehouse Manager tiene una función similar al del gestor de la base de datos. También tiene que desarrollar e implementar nuevas estrategias de gestión de datos.
Su misión es coordinar y gestionar todas las soluciones de gestión de la información. Tiene que realizar tareas de sourcing, migración de datos, diseño e implementación.
Data Modeler
Un Data Modeler se encarga de que las prácticas de codificación dentro de la empresa sean coherentes en los diferentes modelos de datos. Puede sugerir la reutilización de modelos en diferentes entornos, cuando sea posible.
Este experto también desarrolla nuevos modelos según las necesidades y normas de la empresa. Revisa los programas informáticos existentes para mejorar su eficacia y optimizar su rendimiento.
¿Qué le depara el futuro a las profesiones del Big Data?
La era del Big Data ha sido impulsada principalmente por la explosión de datos personales en la nube. Sin embargo, ese volumen de datos seguirá creciendo en los próximos años.
La razón principal es el aumento del número de dispositivos conectados a Internet, especialmente los dispositivos portátiles como los smartphones y los smartwatches.
Al mismo tiempo, surgirán nuevas tecnologías para el análisis de datos. Las existentes se actualizarán. Actualmente, SQL se considera la herramienta estándar para la manipulación de bases de datos. Sin embargo, Spark es un serio competidor.
El aumento del volumen de datos también dará lugar a nuevos retos vinculados con la seguridad de los datos personales. Las leyes son cada vez más estrictas, especialmente en Europa con la adopción del RGPD.
Para hacer frente a todos estos retos, los profesionales del Big Data serán cada vez más demandados. Por tanto, las profesiones del Big Data tienen un futuro brillante por delante.
¿Cómo acceder a un puesto de trabajo de Big Data?
Si sueñas con trabajar en el campo del Big Data, hay varios consejos que puedes poner en práctica. En primer lugar, no le des demasiada importancia a los «títulos» que se dan a esos perfiles profesionales.
En realidad, esos perfiles profesionales son nuevos y su definición aún no es universal. La función que se da a un mismo trabajo puede variar de una empresa a otra. Sin embargo, pueden existir dos títulos diferentes para designar a las mismas responsabilidades.
No obstante, para filtrar las numerosas ofertas de empleo, fíjate en criterios concretos, como la lista de tareas que quieres realizar o los sectores de actividad que te interesan. Esto te ayudará a encontrar un trabajo que realmente te convenga.
Si tienes la mente abierta, puede ser una buena idea elegir un sector específico para encontrar un trabajo como profesional del Big Data. Así podrás adquirir habilidades relacionadas con ese sector específico, además de tus habilidades en Data Science, para ofrecer una doble especialización muy interesante para los empleadores.
Lo más importante es adquirir competencias sólidas para trabajar en el campo de la Data Science. Después, podrás adaptarte a las exigencias de una empresa simplemente aprendiendo nuevas competencias en un campo en constante cambio.
Así que lo primero que hay que hacer es entender los fundamentos de las bases de datos y aprender a gestionar grandes volúmenes de datos. También se valorará el conocimiento de lenguajes de programación clave como Python, Java, C o Scala.
También es muy útil una base sólida en matemáticas, estadística y álgebra lineal. Si añades proyectos concretos y estudios de casos a tu CV, demostrarás al empleador que tienes experiencia en el mundo real, lo que puede marcar la diferencia con respecto a otros candidatos.
Destaca todas tus competencias, ya sean relacionadas con la tecnología como con cualquier otra área que pueda ser relevante para la empresa a la que intentas convencer. Pueden ser cualidades personales o «soft-skills». De hecho, los perfiles profesionales del Big Data requieren sobre todo una personalidad dispuesta a explorar y consultar datos.
Plantéate leer todos los blogs, artículos y libros que puedas sobre tecnologías del Big Data. Asegúrate de estar siempre al día en este campo en constante evolución.
¿Cómo se adquieren las competencias necesarias para las profesiones del Big Data?
En la actualidad, existe una amplia gama de cursos para los perfiles profesionales del Big Data. Sin embargo, muchas de las organizaciones que ofrecen esos programas se limitan a «subirse al carro» de lo que está de moda.
Como se puede ver, los expertos en Big Data están muy solicitados y esta gran demanda ofrece oportunidades para escuelas, universidades, centros de formación e instituciones privadas. Por eso no es de extrañar ver cursos dedicados a los megadatos por todas partes.
Sin embargo, los perfiles profesionales relacionados con el Big Data requieren competencias técnicas muy especializadas y transversales. Solo los perfiles más cualificados y con más talento podrán dar la talla y llamar la atención de las grandes empresas. A pesar de la gran demanda, los “Data Scientists domingueros” no engañan a nadie.
Por tanto, es muy importante elegir una formación realmente certificada, que garantice la adquisición de las competencias que buscan las empresas. Esto es exactamente lo que ofrece DataScientest.
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Ahora ya lo sabes todo sobre los perfiles profesionales del Big Data. Descubre más sobre por qué y cómo empezar un curso de Big Data, y qué competencias poco comunes debes conseguir para destacar.
