El Big Data evoluciona muy rápido ya que cada vez dispone de más fuentes y recursos de las que extraer datos. Por ello, las empresas necesitan a especialistas que sean capaces de digerir los datos, convertirlos en información y seleccionar cuál es útil y cuál no. Una vez que el Data Scientist ha hecho su labor, la compañía va a poder conocer y entender el perfil, las necesidades y los hábitos de sus clientes y, en base a ello, establecer las estrategias más efectivas y mejorar su relación con ellos.
Actualmente las empresas se encuentran con grandes dificultades a la hora de encontrar especialistas en Big Data. La demanda ha crecido mucho más rápido que la oferta, por lo que, hoy en día, formarse en esta área es una decisión más que acertada.
¿Qué estudiar para ser experto en Big Data?
Hasta hace no mucho, la mayoría de escuelas que ofrecían programas de especialización en Big Data se centraban sobre todo en la vertiente analítica y tecnológica, formando a profesionales con perfiles matemáticos y estadísticos. Sin embargo, las escuelas de negocio han empezado a ofrecer esta formación con un carácter más empresarial, lo que permite a profesionales que proceden de la ingeniería o de la administración de empresas desarrollarse como expertos en Big Data.
La diferenciación se encuentra, precisamente, en crear un perfil profesional mixto. El Big Data es una especialidad que todavía se encuentra en pleno desarrollo, por lo que si empiezas a enfocar tu carrera por este camino adquirirás una gran ventaja frente a otros profesionales.
Cualidades y habilidades necesarias para ser experto en Big Data:
Perfil matemático y analista.
Conocimientos informáticos, matemáticos y estadísticos.
Control de la tecnología y de las bases de datos, como SQL o PL/SQL.
Habilidades de programación y control de programas como R o Python.
Administración de sistemas de almacenamiento distribuido.
Diseño de un sistema de reporting para la visualización de los datos, sobre todo en materia de business intelligence.
Conocimiento de las técnicas de machine learning.
Control de herramientas Hadoop, como Hive o Pig.
Habilidad en la gestión de herramientas de software en sistemas de estructura de datos.
Instrucciones de lenguaje de manipulación de datos, como data wrangling, data munging o data tyding.
Lee Hecht Harrison es líder de la industria y por eso su meta es brindar nuevas y mejores oportunidades de empleo a más gente. Haga click aquí para más información.
