La digitalización es un proceso inevitable que ha convertido el mundo en un océano de datos por el que las empresas compiten y por el que se han visto obligadas a adaptarse. Con el imparable avance de las nuevas tecnologías, son incontables las compañías que intentan reconvertir sus procesos internos para adoptar una adecuada gestión de los datos y mantener su competitividad en el mercado.
En este sentido, en los últimos años ha aumentado de manera considerable la demanda de perfiles profesionales capacitados para trabajar con cantidades ingentes de datos. Tener conocimientos tecnológicos es uno de los valores más seguros para la empleabilidad en diferentes sectores. En este artículo te contamos qué es el Big Data, qué habilidades debes aprender para trabajar en esta especialización y cómo nutre en su día a día al Data Science y Data Analytics.
¿Qué es Big Data?
El término Big Data hace referencia a la generación de una ingente cantidad de datos, cuya gestión es imposible mediante los modelos tradicionales de procesamiento. La principal utilidad del Big Data radica en el hecho de que proporciona información a la empresa que, bien gestionada, les permitirá elaborar estrategias mucho más eficaces, establecer una relación más óptima con sus clientes, aumentar su visibilidad y mantener un nivel de competitividad en su sector.
Uno de los mayores desafíos de las empresas que trabajan con grandes cantidades de datos es saber canalizar toda esa información (desde decenas de terabytes a varios petabytes) para combinarla con datos estructurados que ayuden en la toma de decisiones. Desde los dispositivos móviles a las búsquedas por internet, pasando por el conocido como ‘Internet de las Cosas’, el Big Data proporciona un caudal de información en bruto que un perfil experto en ciencia de datos debe saber filtrar.
Las habilidades que debe tener un experto en Big Data
Independientemente de si estás pensando en formarte desde cero, tienes conocimientos previos o buscas reconvertir tu perfil adquiriendo nuevas competencias, a continuación te ofrecemos una lista de las habilidades más importantes que debes adquirir para abrirte las puertas de la empleabilidad en multitud de sectores y empresas, en sus respectivos departamentos de datos.
Lenguajes de programación
En el mundo del Big Data, existen varios lenguajes de programación ampliamente usados. Pero sin lugar a dudas, el más popular de ellos es Python, que ha llegado al olimpo de los lenguajes aplicados a datos gracias a su facilidad de uso y su versatilidad.
Una de las principales ventajas de conocer Python, además de contar con un amplio ecosistema compatible con numerosas bibliotecas de datos, es que podrás trabajar con tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, análisis predictivo o Machine Learning. ¿No conoces estos conceptos? ¡Sigue leyendo!
SQL y bases de datos
SQL (Structured Query Language, por sus siglas en inglés) es un lenguaje de consulta estructurada que te permite gestionar y descargar información desde una base de datos. Además, es utilizado por la gran mayoría de las empresas que trabajan con datos, convirtiéndose de este modo en una de las herramientas básicas que todo perfil profesional de la ciencia de datos debería conocer.
A pesar de que existen diferentes tipos de bases de datos SQL, la mayoría de ellas se rigen por una lógica similar. MySQL, que forma parte del Bootcamp de Data Science e Inteligencia Artificial, es la base de datos de código abierto más famosa del planeta.
Análisis cuantitativo
Recopilar los datos es solo una parte del trabajo de especialistas en Big Data, pues también deben contar con una gran capacidad de análisis de datos. Gracias a la combinación de algunas de las tecnologías como Big Data, Machine Learning o Business Intelligence, dominar el análisis cuantitativo te permitirá identificar patrones y tendencias dentro de la maraña de datos en bruto con los que se trabaja.
Minería de datos
La minería de datos está relacionada con el Big Data, pero existen algunas diferencias. La alegórica mención a una mina busca transmitir su objetivo final: buscar y encontrar algo valioso, solo que no cuál diamante en las entrañas de la tierra, sino en los datos.
De este modo, la minería de datos sirve para identificar patrones y generar gran cantidad de data procesada, mientras que el Big Data se enfoca en el análisis de las cantidades de datos que escapan a los modelos de análisis informáticos más comunes debido a su tamaño.
Machine Learning e Inteligencia Artificial
La combinación de Machine Learning (en castellano, “aprendizaje automático”) y Big Data es posiblemente el secreto del éxito de innumerables empresas a día de hoy. Si hubiera que realizar una definición sencilla de lo que comprenden estas tecnologías, podría afirmarse que el Machine Learning es una subcategoría de la inteligencia artificial que permite a una máquina procesar grandes cantidades de datos con base en su experiencia con datos pasados, aprendiendo en cada iteración.
La unión de estas tecnologías se realiza a través de procesos y herramientas complejas, pero que en última instancia suponen un elemento importantísimo para muchas empresas, pues consiguen recopilar, almacenar y gestionar grandes cantidades de datos de manera mucho más eficiente.
Resolución de problemas
¿En qué trabajo no es necesario tener la habilidad de solucionar problemas? En pocos, sin duda. Desde un pizzero a una mecánica, pasando por un consultor a una abogada, hasta el profundo universo creativo de las y los artistas. Los problemas son una parte intrínseca de cualquier actividad laboral, y hacerles frente será capital para alcanzar el éxito.
Esta habilidad es especialmente relevante para un perfil de Big Data, pues la naturaleza de los datos recopilados es desestructurada, siendo necesario contar con profesionales con capacidad de análisis que puedan solventar contratiempos o hallar relaciones entre un mar de información.
Visualización de datos
La enorme cantidad de datos con la que se trabaja hace necesario el uso de herramientas de visualización que generen gráficos y mapas interactivos con los que asimilar mejor la información. Algunas de las aplicaciones más populares y útiles, como Matplotlib, Seaborn, Plotly o Folium, están incluidas dentro de nuestro programa de formación en Data Science.
Las fases para el tratamiento de los datos de una información específica
El tratamiento de datos de una información suele seguir un proceso que involucra varias fases. Estas fases garantizan la calidad y la utilidad de los datos, siendo aplicadas en Big Data para darles un tratamiento adecuado:
- Captura de datos: en esta fase, se recopilan datos de diversas fuentes, como sensores, formularios en línea, registros de transacciones o encuestas. La captura puede ser manual o automatizada, y es importante garantizar que los datos se recopilen con precisión y se registren de manera completa.
- Almacenamiento de datos: una vez que los datos se han capturado, deben almacenarse de manera segura y eficiente. Esto implica la creación de bases de datos, sistemas de almacenamiento o sistemas de archivos que permitan el acceso a los datos cuando sea necesario. La seguridad y la integridad de los datos también son consideraciones clave.
- Procesamiento de datos: en esta etapa, los datos capturados se someten a una serie de operaciones para prepararlos y transformarlos para su análisis. Esto puede incluir limpieza de datos para corregir errores, transformación de formatos, agregación de datos o normalización.
- Análisis de datos: los datos procesados se utilizan para obtener información significativa. Esto implica la aplicación de algoritmos, técnicas de minería de datos y estadísticas para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos.
- Presentación de resultados: Una vez que se ha extraído insights valiosos de los datos, es importante comunicar los resultados de manera efectiva. Esto puede incluir la creación de informes, gráficos, visualizaciones y presentaciones que ayuden a comprender los hallazgos y tomar decisiones basadas en ellos.
- Almacenamiento a largo plazo y gestión: los datos que se consideran valiosos deben ser almacenados y gestionados adecuadamente. Esto puede incluir la documentación de datos históricos, la implementación de políticas de retención de datos y la garantía de la conformidad con regulaciones de privacidad y seguridad.
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