{"id":19534,"date":"2015-06-08T09:51:53","date_gmt":"2015-06-08T07:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/?p=19534"},"modified":"2021-12-01T17:02:10","modified_gmt":"2021-12-01T16:02:10","slug":"como-convertirse-en-un-experto-en-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/como-convertirse-en-un-experto-en-big-data\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo convertirse en un experto en Big Data?"},"content":{"rendered":"

Despu\u00e9s de leer el art\u00edculo de Huffington Post llamado Los cient\u00edficos de datos, una profesi\u00f3n de futuro\u00a0puede que\u00a0a\u00a0m\u00e1s de uno se le despierte la inquietud por este sector. Pero,\u00a0\u00bfc\u00f3mo convertirse en un experto en Big Data<\/strong>? \u00bfQu\u00e9 podemos hacer para desarrollar nuestra carrera como cient\u00edfico de datos<\/strong> o analista de datos<\/strong>?<\/p>\n

Sigue leyendo para descubrirlo.<\/p>\n

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No se puede afirmar que exista un camino definido para convertirse en un experto en Big Data<\/strong><\/a>, pero s\u00ed hace falta una serie de habilidades especificas\u00a0para lanzar\u00a0una\u00a0carrera profesional dentro de este \u00e1rea. No es de extra\u00f1ar que ahora muchos profesionales de IT <\/a>est\u00e9n buscando la manera de formar parte de esta nueva veta dentro del sector donde hace falta una s\u00f3lida formaci\u00f3n en inform\u00e1tica <\/a>y conocimientos funcionales de negocio<\/a>. La combinaci\u00f3n de estas caracter\u00edsticas proporciona la oportunidad privilegiada de de convertirse en cient\u00edfico de datos <\/strong>o en analista de datos<\/strong>.<\/p>\n

Uno de los caminos m\u00e1s directos para lograrlo es obtener alguna certificaci\u00f3n<\/strong> en un campo que est\u00e9 relacionado como, por ejemplo, con lenguajes de programaci\u00f3n<\/a>, bases de datos<\/a>, herramientas de Big Data<\/a>, distribuciones Hadoop <\/a>o en cualquiera de las habilidades que a continuaci\u00f3n se describen.<\/p>\n

Las 10 habilidades para los cient\u00edficos del dato o analistas de datos<\/strong><\/p>\n

Como habilidades generales se deben poseer conocimiento de ingenier\u00eda <\/a>y estad\u00edstica<\/a>.\u00a0<\/strong>\u00a0Por supuesto, tener facilidad para las matem\u00e1ticas <\/a>y los n\u00fameros ser\u00e1 de gran utilidad. Sin embargo, el abanico de conocimientos es muy amplio y finalmente va a depender de las necesidades tecnol\u00f3gicas y de informaci\u00f3n que las empresas est\u00e9n buscando.<\/p>\n

\u00c9stas son algunas de las habilidades necesarias m\u00e1s recomendables para convertirse en un cient\u00edfico del dato<\/strong>:<\/p>\n

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  1. Administraci\u00f3n de sistemas de almacenamiento distribuido<\/strong>.<\/li>\n
  2. Saber c\u00f3mo realizar un an\u00e1lisis del entorno y dise\u00f1ar un sistema de reporting<\/strong> para la visualizaci\u00f3n de los datos, principalmente en la materia de business intelligence<\/strong>.<\/li>\n
  3. Tener experiencia con bases de datos y los lenguajes<\/strong> de programaci\u00f3n asociados, como SQL o PL\/SQL.<\/li>\n
  4. Estar familiarizado con herramientas Hadoop<\/strong> como Hive o Pig.<\/li>\n
  5. Conocimientos en lenguajes de programaci\u00f3n estad\u00edsticos<\/strong> como R o Python.<\/li>\n
  6. Tener facilidad para las matem\u00e1ticas<\/strong> en los \u00e1mbitos del \u00e1lgebra lineal, calculo y probabilidad.<\/li>\n
  7. Nociones en estad\u00edstica<\/strong> como por ejemplo en descriptiva o regresiones lineales.<\/li>\n
  8. Comprensi\u00f3n y manejo de las t\u00e9cnicas de machine learning<\/strong>.<\/li>\n
  9. Instrucciones para la manipulaci\u00f3n de datos<\/strong>, como data wrangling, data munging o data tyding.<\/li>\n
  10. Conocimientos en ingenier\u00eda de software<\/strong> en sistemas distribuidos, algor\u00edtmica y estructuras de datos.<\/li>\n<\/ol>\n

    A simple vista, todos estos conocimientos resultan abrumadores, de modo\u00a0que hay que plante\u00e1rselo como un\u00a0itinerario de aprendizaje\u00a0<\/strong>durante el cual ir sumando conocimientos.\u00a0Lo m\u00e1s conveniente es empezar por una certificaci\u00f3n o m\u00e1ster <\/a>que englobe la mayor\u00eda de estos ellos\u00a0y, despu\u00e9s, ir profundizando en cada una de las habilidades, especializ\u00e1ndose en aquella que m\u00e1s interese.<\/p>\n

    D\u00f3nde seguir aprendiendo<\/strong><\/p>\n

    Ante el boom de esta nueva profesi\u00f3n, han surgido multitud de herramientas para formarse y ampliar conocimientos en el todav\u00eda incipiente mundo del Big Data<\/strong>. Aqu\u00ed se presenta\u00a0una selecci\u00f3n de\u00a0algunas de ellas que, adem\u00e1s, tienen apartados gratuitos para que avanzar sea todav\u00eda m\u00e1s sencillo:<\/p>\n