Existen tres perfiles profesionales específicos para trabajar con Big Data: Big Data Analyst, Big Data Specialist y Big Data Scientist. Los tres perfiles tienen requisitos específicos y necesitan de una preparación determinada. Big Data es una de las áreas en que más se va a necesitar mano de obra cualificada a corto y medio plazo. Cada vez generamos más cantidad de datos, pero lo importante no es eso, sino qué hacen las empresas y organizaciones con esos datos.

Por Big Data entendemos aquel conjuntos de datos —o combinaciones de conjuntos de datos— con un volumen, variabilidad y velocidad de crecimiento tales que hacen muy difícil, sino imposible, su captura, gestión y procesamiento o análisis mediante las herramientas convencionales. Hay que añadir una aclaración a esto, pues será cierto —y estaremos hablando de Big Data— si no podemos realizar esas acciones con los datos en el lapso en el que son útiles.

¿En qué consiste Big Data Analytics?

Data Analytics es la ciencia de examinar datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre su información. Se aplican algoritmos determinados a los datos en bruto para así encontrar correlaciones, tendencias, o cualquier tipo de información que pueda aportar un valor añadido a una organización o empresa.

La utilidad del Big Data analytics es muy clara, pues permite ayudar en la toma de decisiones estratégicas, así como validar o refutar teorías y modelos establecidos. Una particularidad es que el enfoque se fundamenta en la inferencia: se derivan conclusiones que se basan en los conocimientos previos del investigador.

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¿Qué necesito para ser Big Data analyst?

Veamos una lista de skills y conocimientos necesarios y muy recomendables para optar a un puesto de Big Data analyst:

  • Conocimientos y habilidades de programación. Hay que estar cómodo programando y, como mínimo, es bueno saber R, Python y Java. Posiblemente acabes ampliando tu espectro y añadiendo herramientas a tu caja de herramientas de programación, por ejemplo, con C++, Ruby, SQL, Hive, SAS, SPSS, MATLAB…
  • Conocimientos de matemáticas y estadística. Principalmente, conocimientos en álgebra lineal y resumen de estadísticas, distribución de probabilidad, variables aleatorias, marco de prueba de hipótesis.
  • Habilidades con machine learning. Esto ayuda a gestionar estructuras de datos complejas y patrones de aprendizaje que son demasiado difíciles de manejar utilizando el análisis de datos tradicional.
  • Habilidades de manejo de datos, para permitir un consumo más conveniente de estos.
  • Habilidades de comunicación y de visualización de datos.

Además, es muy conveniente tener conocimientos y experiencia en almacenamiento de datos, tanto si hablamos de sistemas de bases de datos relacionales como no relacionales; y también ciertos conocimientos, o familiaridad, con frameworks como Apache Spark, Apache Storm, Apache Samza,… o Hadoop.

Sin duda, lo que necesita un Big Data analyst es tener buen conocimiento del dominio —de negocio— en el que se está trabajando. Es frecuente disponer de buenos analistas en negocios y estadística, pero que no son expertos programando; y de igual manera, existen muy buenos programadores que no tienen conocimientos más allá.

Por eso, un valor muy grande del buen analista de Big Data es que conozca no solo los aspectos técnicos, y que domine la estadística y las matemáticas, sino que también tenga visión de negocio, que sepa qué objetivos se persiguen y cómo puede utilizar los datos para contribuir a alcanzarlos.

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