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Trabajar en Big Data

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El sector IT no para de crecer y evolucionar desde sus origenes. En cuanto a lo relacionado con el Big Data el crecimiento desde 2010 ha sido gigantesco y se calcula que en España y Sudamérica hay escasez de más de 1 millon de puestos de trabajo asociados al Big Data.

Las grandes compañias son las que comenzaron a implantar perfiles Big Data incluso en negocios que no tienen que ver con el Software, ya que es un error vincular el Big Data únicamente a negocios tecnológicos, recordemos que el Big Data puede ser referido a cualquier tipo de datos, sea cual sea el sector relacionado, la labor de manipular esa cantidad de datos sí que pertenece al sector tecnológico ya estos datos se manejan con herramientas de software y se requieren conocimientos específicos para ello.

Cada vez son mas las empresas que necesitan estos perfiles a por lo que trabajar en Big Data cada vez es más fácil y está mejor pagado.

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La pregunta más común: ¿Hay que saber programar?

La respuesta es clara: SÍ. Sobretodo en los perfiles más cercanos al Data Analyst o Data Scientist, ya que estos se encargan de extraer la información del Big Data y recopilarla, procesarla y tratarla según se necesite. Para estos procesos se usan herramientas de software específicas y necesitamos conocimientos de programación para que se ejecuten las instrucciones que codificaremos con el fin de extraer unos datos específicos, agruparlos o manipularlos de cualquier otra forma.

También hay que dejar claro que en según que posición relacionada con el análisis de datos, se requerirán habilidades más cercanas al DevOps o administrador de sistemas en Cloud. Es muy popular el manejo de la infraestructura AWS para la gestión de servidores.

¿Que estudiar para trabajar en Big Data?

Como hemos dicho, el ámbito del Big Data pertenece al sector tecnológico por lo que los estudios más indicados para aprender son los relacionados con el software. Aun son pocos los paises que tienen grados universitarios específicos en Big Data porque antes de ello se requieren aprender bases de programación, por lo que podemos optar por Formación Profesional o grados universitarios orientados al Software.

Una vez adquiridos estos títulos o este nivel de conocimiento de forma autodidacta (En este sector, lo que importa es el saber hacer, no necesitas obligatoriamente un título, auque si es recomendable) lo ideal es hacer un postgrado o curso específico de Big Data para empezar a aprender realmente lo que vas a necesitar en tu puesto de trabajo como Data Scientist o similar. Pero muchas veces ni es necesario tener conocimientos Big Data previos para acceder a un puesto como Junior, hay empresas que asumen cierto periodo adaptación y formación en los perfiles sin experiencia profesional.

El día a día de un Data Scientist

El trabajo cotidiano de un Data Scientist consiste en distintas partes:

  • Identificar problemas o necesidades en la empresa o proyecto para establecer un contexto y objetivo al posterior trabajo. Se suelen hacer reuniones de todo el equipo para tratar este aspecto. Si el equipo va a trabajar bajo metodología SCRUM, seguramente también tengas mini-reuniones diarias (Daily meetings) para llevar el seguimiento del progreso.
  • Decidir las fuentes de donde extraeremos los datos «en bruto» que será la información que procesaremos para extraer la parte valiosa y cumplir el objetivo.
  • Depuración de los datos (Data Mining): El Data Scientist deberá encargarse de eliminar la información irrelevante de todos esos datos en bruto. Aquí ya entra la parte más técnica, con la utilización de herramientas de software que facilitan esta tarea y que permiten programar las tareas necesarias para todo el proceso posterior.
  • Procesamiento de los datos: Una vez se ha eliminado la información que no necesitamos, el Data Scientist pasa a aplicar los algoritmos necesarios para seleccionar la información concreta según los distintos parámetros o condiciones que crea necesarias para hacerlo de forma óptima.
  • Análisis de datos e interpretación: En esta parte también puede entrar la labor del Data Analyst pero también la del Data Scientist, esto es porque es bastante común que la línea que separa las tareas entre los distintos perfiles Big Data sea difusa y a veces se solapen o intercambien algunas tareas en las que varios perfiles confluyen a nivel de conocimientos o experiencia.
  • Presentación y comunicación de los datos: Una vez tenemos la información valiosa extraida tras todos los procesos anteriores, se debe presentar de forma comprensible tanto a nivel visual como a nivel óptimo, nuestro equipo debe ser capaz de entender que hemos logrado el objetivo que se estableció. Es posible que en este proceso existan reuniones específicas para interpretar y transmitir los datos obtenidos, donde gente más cercana a la parte del Business estará presente.

¿Que tipo de perfiles Big Data existen?

Para cubrir las necesidades del Big Data se necesitan diversas técnicas ya que el proceso consta de distintas fases orientadas independientes. Es por ello que en el mercado laboral se requieren los siguientes tipos de perfiles Big Data:

Analista de datos (Data Analyst)

Este es el perfil mas buscado por las empresas y un campo que lleva creciendo más de una década. Este perfil es más demandado en empresas relacionadas del sector salud, viajes y la industria informática.

Competencias necesarias

  • Licenciatura o grado universitario relacionado con el software, matemáticas o cualquier ingeniería similar
  • Conocimientos en matemáticas, dominio de lenguajes de programacion sobretodo Python y lenguajes de bases de datos como MySQL o MongoDB.
  • Habilidades para extraer, manipular, analizar e interpretar datos
  • Trabajo en equipo

Salario de un Data Analyst

  • Desde 30.000€ brutos al año para los perfiles Junior (menos de 2-3 años de experiencia)
  • Desde los 60.000€ brutos anuales para los perfiles Senior.

(Datos extraidos de la Guía del mercado laboral 2019, realizada por Hays )

Científico de Datos (Data Scientist)

El Data Scientist es un perfil en un escalón superior al Analista, ya que se encarga de analizar a fondo los datos de fuentes independientes y debe crear algoritmos matematicos para extraer esa información basandose en la estadística y el Machine Learning.

La demanda de estos profesionales tampoco para de crecer de forma imparable.En España y sudamerica hay más de medio millon de vacantes asociadas al Data Scientist.

Competencias necesarias

  • Doble Grado en Matemáticas e Ingeniería Informática, o bien un Grado en Matemáticas, Estadística, Física o Economía. Se valoran los Másteres en Big Data y/o Data Science
  • Dominio de programación orientada a Machine LearningPython, R, Deep Learning, Oracle, SAS o R; así como SQL
  • Conocimientos de manipulacion y gestión de datos

Salario de un Data Scientist

  • Desde 26.000€ brutos al año para los perfiles Junior (menos de 2-3 años de experiencia)
  • Desde los 65.000€ brutos anuales para los perfiles Senior.

Director/a de datos (Data Director)

Esta posición es la responsable total de los datos en la empresa y es el punto de conexión entre la parte tecnológica encargada de los datos y la parte business/negocio de la empresa. Decide cuales datos, cómo y con que fin se usan, y valida las tecnologías que se utilizan. Se dice que está es la posición vital en el 75% de empresas en el futuro.

Competencias necesarias

  • Grado en Ingenieria, telecomunicaciones o matemáticas
  • Habilidades de gestión y planificación de proyectos
  • Gran capacidad analítica y de comunicación
  • Orientación a cliente y negocio
  • Experto en vanguardia tecnológica

Salario de un Data Director o Director de datos

El salario bruto anual puede llegar a 100.000€ en perfiles con experiencia de 2 a 5 años. Los perfiles con menos experiencia también están muy bien pagados: 50.000-70.000 anuales. Fuente: Hays

Arquitecto/a de Datos (Data Architect)

Su labor es gestionar y mantener la infraestructura que sostiene los datos, es decir, las plataformas y el hardware necesario para todo el trabajo. Este perfil también debe tener la capacidad de manejar nuevos retos en cuanto a incremento de volumen de datos.

Competencias necesarias

  • Formación en grados universitarios relacionados con la tecnología o matematicas
  • Conocimientos para utilizar tecnologías de datos no estructurados como Hadoop, Spark o Cassandra, entre otros.  
  • Lenguajes de programacion: Java, Scala, Python y lenguajes de base de datos como SQL
  • Conocimientos en Bases de Datos como Oracle y PostgreSQL

Experiencias personales con trabajadores Big Data

Ahora me gustaría escribir esta parte en tono mas personal. Conozco alguna que otra persona que se dedica al mundo del Big Data, ya que yo también trabajo en el sector IT (como desarrollador de software), y creo que os puedo aportar información interesante sobre que puestos desempeñan y como han llegado hasta ellos.

Hay un aspecto importante que he podido observar en distintos perfiles Big Data, y es que muchos de ellos no han necesitado cursar formación específica en Big Data ni ningun tipo de master. La mayoria de ellos venía de ingenierias de software, y alguno de ellos incluso de grados universitarios tecnológicos pero no relacionados con la informática. Por este aspecto me atrevería a decir que al menos en España no es necesario tener conocimiento específico en Big Data para empezar a trabajar en puestos relacionados con ello.

Otro aspecto importante de los perfiles Big Data es que necesitan saber como trabajar en equipo y también como dar la cara con el cliente. Hay que tener en cuenta que el trabajador estará en un equipo con otros tipos de perfil y necesita saber desenvolverse en esta situación, y muy probablemente tenga que tratar directamente con el cliente.

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