Si te interesan los datos y la tecnología, es posible que estés revisando las materias y el programa del máster en Big Data y te preguntes qué salidas profesionales tienes. O tal vez hayas terminado tus estudios y te estés preguntando qué sigue a continuación y cuál es tu perfil profesional con un máster en Big Data. No te preocupes, en el siguiente post te contaremos cuáles son las principales salidas profesionales que hay en el mundo del Big Data.
Profesionales en Big Data: los más buscados
Actualmente a pesar del número de profesionales existentes, todavía no hay los suficientes para cubrir la demanda actual de profesionales, prueba de ello es España que actualmente es octavo país del mundo con más Data Scientist.
En el portal de empleo Job and Talent podemos encontrarnos con que cada vez son más las empresas interesadas en obtener datos de sus clientes y usuarios, con ello, la necesidad de profesionales en el entorno Big Data se hace más importante. Según el estudio de los + buscados por Adecco en 2016, el 75% de las empresas invertirá en Big Data en los próximos dos años.
Telefónica está construyendo su negocio digital en base al Big Data. De hecho, si buscas empleo en LinkedIn utilizando el término «Big Data», encontrarás más de 20 nuevas vacantes al día. Si buscas empleo como Data Scientist, encontrarás un promedio de 7 nuevos resultados publicados en las últimas 24 horas.
Según Harvard Business Review el perfil de Data Scientist será el más atractivo, o según dicen ellos sexy del siglo XXI.
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Salidas profesionales en el sector
Una de las características principales que tiene estudiar una titulación en Big Data es la diversidad, tanto de tecnologías que vas a aprender como de perfiles a los que podrás optar profesionalmente, ya que también son muchos los perfiles de los alumnos que se forman en Big Data (principalmente, matemáticos, estadísticos e informáticos). A continuación, te enumeramos algunos de los principales perfiles que completarán tu currículo.
Big Data Architect
Es el encargado del diseño y la implementación de arquitecturas software en proyectos Big Data, entre sus competencias, debe ser gran conocedor de las herramientas como Kafka, Amazon Web Services (AWS), Storm. También debe saber cómo tratar datos estructurados y no estructurados, por lo que es importante que tenga conocimientos en bases de datos relacionales (SQL) y no-relacionales o No-SQL, para este último tipo de bases de datos necesitará conocer herramientas como MongoDB, Cassandra o Neo4j.
Big Data Engineer
Un ingeniero de big data (big data engineer) es un profesional que se encarga de diseñar, construir, mantener y probar sistemas de procesamiento y almacenamiento de datos a gran escala. Los ingenieros de big data trabajan con tecnologías y herramientas especializadas para recopilar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos, con el fin de extraer información útil para las empresas y organizaciones. Los ingenieros de big data suelen tener una formación en informática o en ciencias de la computación, y deben tener una sólida comprensión de las bases de datos, la programación y las técnicas de análisis de datos.
Data Scientist
Fuera de tópicos como. «La profesión más sexy del s.XXI». El científico de datos es el encargado de construir los modelos utilizando para ello conocimientos tanto de la estadística, matemáticas y el aprendizaje automático, habitualmente, también recae en el Data Scientist la tarea de desarrollar estos modelos empleando para ello lenguajes de programación puramente estadísticos como R o más extendidos entre el mundo de la informática como Python.
Es muy importante que un Data Scientist sepa contextualizar los datos en un negocio estadísticamente hablando, para conocer la importancia intrínseca de ciertas variables en una empresa.
Big Data Developer
Podemos afirmar que en este perfil recaen las tareas de desarrollo software, es muy importante que este tipo de perfiles tengan unas competencias sólidas en lenguajes de programación como Java (aunque también cada vez más demandado Python) y se un conocedor de las principales herramientas del ecosistema Hadoop (Hive, Hbase, Pig, etc.. ) y ser capaz de realizar procesos y trabajos bajo técnicas MapReduce entre otros.
Machine Learning Engineer
El rol de los ingenieros en aprendizaje automático surge como la unión del rol del científico de datos (Data Scientist) con el de ingeniero software (Software Engineer), las principales responsabilidades de un ML Engineer son las de realizar experimentos basados en aprendizaje automático utilizando para ello lenguajes de programación que posean bibliotecas de aprendizaje automático (TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, MLlib, H2o, XGboost,Keras, etc..), saber desplegar soluciones de ML en entornos de producción, optimizar dichas soluciones en rendimiento y escalabilidad, saber analizar los datos y presentar casos de uso, garantizar que en todos los procesos se sigue un correcto flujo de los datos desde las fuentes de obtención de datos, almacenamiento de datos, preparación de datos, procesamiento de datos y presentación de los datos.
NLP Consultant
Un perfil enfocado muy especializado en los proyectos involucrados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), debe ser capaz de estructurar y procesar cadenas de texto a través de librerías como NLTK o spaCy, para que posteriormente, la información de textos procesada sea válida para utilizarse como entrada en modelos de aprendizaje automático u otro tipo de automatización de tareas.
Chief Data Officer (CDO)
Es el jefe de dirección y responsable de la estrategia Big Data en una organización, los datos por sí mismos no aportan ningún valor, han de analizarse y convertirse en información útil para la toma de decisiones. Por lo tanto, el rol del CDO es también tiene la responsabilidad de extender y estimular la cultura basada en datos dentro de una organización.
El CDO debe supervisar todas diferentes iniciativas que puedan darse en Big Data y tener una visión general de lo que esté sucediendo en la organización en lo que a datos se refiere y saber representarlos como un activo comercial y estratégico.
Big Data Consultant
Un consultor en Big Data asesora a las organizaciones sobre estrategias digitales basadas en el uso del Big Data, ubicando en dicha organización qué herramientas Big Data son las que mejor se adaptan a sus requerimientos y necesidades, para llevar a cabo el proceso de implantación de una solución Big Data seleccionada en la organización.
Por lo tanto, Big Data Consultant debe tener gran conocimiento sobre las tecnologías Big Data, sus procesos de implantación y costes así como tener gran experiencia y competencias en el mundo de los negocios.
Data Analyst
Este tipo de perfiles están más enfocados al Business Intelligence, entre sus tareas están las de producir informes, saber diseñar y localizar indicadores clave para el negocio, realizar visualización de datos y el manejo de herramientas de inteligencia de negocio como Tableau, PowerBI, SAP (Hanna), Qlik, Tibco Spotfire, Pentaho, etc…
Business Analyst
En analista de negocios es el encargado de gestionar la relación entre la empresa y los departamentos de TI mediante la analítica de datos para evaluar los procesos de una compañía, además debe saber gestionar el cambio realizando recomendaciones e informes basados en el dato y entregar estos informes a la ejecutiva de una compañía así como otras partes interesadas.
Uno de sus grandes retos es saber comunicar las mejoras de eficiencia y productividad que se pueden obtener en una compañía si se adoptan estrategias basadas en los datos, para ello, también deben saber buscar el punto de equilibrio financiero-tecnológico de una empresa para que estos cambios basados en el dato sean viables.
Empleabilidad
Si tras leer los muchos y diversos perfiles en los que puedes encajar tras realizar tus estudios en Big Data estás pensando en formarte en este sector, estás de suerte, ya que los datos referentes a empleabilidad en este sector son bastante favorables.
Un informe de la Comisión Europea sobre el Big Data estima que la demanda de profesionales altamente cualificados para desempeñar tareas específicas alcanzará aproximadamente 13 millones de trabajadores en 2025.
Ante estos datos tan esperanzadores, desde IMF Business School te animamos a formar parte de un sector en constante crecimiento, que día a día requiere de profesionales cada vez más especializados y en el que las oportunidades de trabajo son innumerables.
Juan Manuel Moreno, tutor del Master en Big Data y Business Analytics de IMF.
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