Análisis

6 habilidades esenciales de Big Data para conseguir un trabajo de Big Data

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Las empresas de todas las industrias confían cada vez más en los macrodatos para tomar decisiones comerciales informadas. El análisis y la síntesis cuidadosos y exhaustivos de conjuntos de datos masivos pueden proporcionarles información valiosa para respaldar las decisiones comerciales estratégicas. Esto incluye la dirección en la que se deben desarrollar nuevos productos en función del comportamiento del cliente y los patrones de compra y dónde puede existir un potencial sin explotar en nuevas regiones o mercados.

No es sorprendente que la alfabetización en big data se haya citado como la habilidad más buscada de nuestro siglo. A medida que prospera el mercado laboral de Big Data, la demanda de expertos en el campo supera su disponibilidad. Mientras tanto, el alcance y el alcance de las funciones de big data continuarán expandiéndose y diversificándose.

Conozca los trabajos de big data más comunes y algunas de las habilidades críticas necesarias para comenzar en este campo emocionante y potencialmente lucrativo. Esta información se aplica a los estudiantes que exploran oportunidades profesionales, así como a los tecnólogos o profesionales de negocios que buscan mejorar sus habilidades o incluso cambiar sus carreras.

¿Qué habilidades de big data necesitas?

El campo de big data generalmente abarca varias habilidades especializadas pero relacionadas. Definamos y diferenciamos estos roles:

No es sorprendente que la alfabetización en big data sea citada como la habilidad más buscada de nuestro siglo.

  • Científico de datos se consideran fundamentales para hacer avanzar el mundo de los macrodatos. Recopilan, analizan, gestionan, estructuran e interpretan grandes cantidades de datos de diversas fuentes. Luego, los científicos de datos utilizan herramientas de informes para identificar patrones, tendencias e interrelaciones entre los diversos conjuntos de datos.
  • Arquitectos e ingenieros informáticos y de datos son fundamentales para apoyar a los científicos de datos. Creará la arquitectura de software básica y diseñará, construirá y administrará la infraestructura y los sistemas de administración de datos escalables que los científicos de datos necesitan para realizar su análisis.
  • Analistas de Big Data Reconozca y analice datos utilizables, como tendencias y patrones ocultos. Al combinar estos conocimientos con su conocimiento profundo del mercado en el que operan sus organizaciones, pueden ayudar a los ejecutivos a tomar decisiones comerciales estratégicas informadas.
  • Desarrollador de Big Data Aplique su profundo conocimiento de tecnologías como Hadoop y Apache Spark con lenguajes de programación como Java, Python y Scala para procesar datos. Al aprovechar el conocimiento profundo de los paradigmas de programación funcional, pueden ingerir datos de manera efectiva en ecosistemas más amplios de plataformas de big data.
  • Especialistas en big data Consultar, registrar, analizar y transformar conjuntos de datos complejos. Esto asegura que los datos necesarios estén disponibles para los otros miembros del equipo, quienes los utilizan para descubrir información procesable y hacer recomendaciones para mejorar los resultados comerciales.
5 roles para profesionales de big data
Compare los roles de big data

Ahora que hemos identificado algunas de las funciones clave de Big Data, examinemos la combinación única de habilidades necesarias para realizar estas funciones.

1. Lenguajes de programación

Aquellos que persiguen una carrera en big data deben invertir tiempo y esfuerzo para dominar la codificación y mejorar sus habilidades de programación. Los empleadores están particularmente interesados ​​en contratar profesionales que estén familiarizados con lenguajes de programación como Python, JavaScript, SAS y SQL / NoSQL, así como con los marcos MapReduce y Apache Spark. Además, aquellos con títulos avanzados en materias cuantitativas como estadística y matemáticas que estén familiarizados con herramientas y tecnologías analíticas avanzadas, aprendizaje automático y análisis y modelado predictivos tienen una gran demanda.

2. Aprendizaje automático

Los aspirantes a profesionales de big data harían bien en familiarizarse con el aprendizaje automático. Esto es útil para administrar estructuras de datos complejas y patrones de aprendizaje que son demasiado complejos para ser abordados de manera efectiva utilizando técnicas tradicionales de análisis de datos. Estos profesionales deben tener habilidades de programación estadística para progresar en esta área.

3. Minería de datos

Al utilizar software para encontrar patrones en grandes cantidades de datos recopilados, las empresas pueden obtener información detallada sobre sus clientes. Esto les permite desarrollar estrategias de marketing más específicas e individuales, aumentar las ventas y reducir los costos. La experiencia en herramientas y tecnologías de minería de datos tiene una gran demanda cuando se trata de asegurar trabajos de big data. El conocimiento de herramientas como RapidMiner, Apache Mahout y Knime se encuentran entre las habilidades de minería de datos más raras y buscadas del mercado actual.

4. Análisis predictivo

El análisis predictivo, en el que se pronostican y modelan varios escenarios y resultados, juega un papel central en el dominio del arte y la ciencia de los macrodatos. Este enfoque utiliza herramientas matemáticas para buscar patrones en datos nuevos o existentes a fin de tener en cuenta los eventos futuros, el comportamiento del cliente y el rendimiento de la inversión. Hay toneladas de casos de uso y aplicaciones para análisis predictivo en diversas industrias.

5. Análisis cuantitativo

El análisis cuantitativo es inherente a los macrodatos, ya que se centra en el uso de las matemáticas, especialmente el cálculo y el álgebra lineal. La aptitud y la experiencia en estas áreas le darán a un profesional de big data una ventaja en la comprensión de las estadísticas y algoritmos que son fundamentales para lograr la excelencia en los roles de big data. Los profesionales deben estar familiarizados con herramientas como SAS, IBM SPSS Statistics y el lenguaje R.

6. Visualización de datos

Analizar, sintetizar y comprender Big Data es parte del día a día de un experto exitoso en Big Data. Sin embargo, la capacidad de articular estas ideas de manera comprometida y convincente también es crucial. Por lo tanto, la visualización de datos es una parte esencial de sus herramientas. Los profesionales que son más eficaces en sus esfuerzos suelen utilizar gráficos y tablas que llaman la atención para que sus resultados sean claros y concisos. Las herramientas de visualización de datos que ofrecen Tableau y D3.js pueden ayudar a satisfacer estas necesidades.

Los macrodatos provienen de diferentes fuentes
Los macrodatos provienen de diferentes fuentes. Algunos de estos están bien definidos para definirse libremente y / o provienen de fuentes humanas o mecánicas.

Bloques de construcción para una carrera exitosa en big data

Hay varias opciones y recursos disponibles para los profesionales que se toman en serio la posibilidad de explorar esto como una carrera profesional o agregar habilidades y experiencia de big data a su cartera profesional existente. Muchas universidades ofrecen títulos de pregrado y posgrado relacionados con big data. Numerosos cursos y módulos de aprendizaje también están disponibles en línea para ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de big data. Los proveedores de análisis también ofrecen cursos de formación establecidos dirigidos a aquellos que buscan aprender más en esta área.

Para aquellos que buscan avanzar en sus carreras en big data, no hay mejor momento para aprovechar estos recursos.

Aprender cómo Big data e IA trabajan juntos pero son tecnologías significativamente diferentes.

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