En el mundo de rápido crecimiento de la tecnología, las empresas y las organizaciones están utilizando estrategias impulsadas por datos para la toma de decisiones.

Utilizan datos estructurados y no estructurados para mejorar su valor comercial e influyen en sus decisiones estratégicas. El uso de datos da a las organizaciones la capacidad de competir.

Este panorama muestra que lo relacionado al Big Data genera millones de ingresos para muchas organizaciones de todo el mundo. Muchas personas están buscando trabajo en este campo, y hay demasiadas organizaciones esperando para acomodar a los grandes expertos en datos.

Así que el panorama es que en esta área se tiene una amplia gama de carreras para elegir. Para la gente en el mundo de la tecnología, no hay mejor lugar para trabajar que la gran industria de datos.

Los científicos de datos son profesionales de alto nivel que están altamente capacitados para hacer descubrimientos innovadores en el mundo de los grandes datos. Su conocimiento de navegar a través de datos y hacer posible el análisis es un campo que muy pocos pueden asumir. Son capaces de identificar las fuentes de datos ricos y unirse a ellos con otras fuentes con menos potencial, para llegar a resultados limpios que ayudan a la empresa seguir adelante.

Las limitaciones técnicas no los atormentan y su deber es hacer nuevos descubrimientos, comunicarse sobre ellos y dar consejos cuando sea necesario. Algunas de las compañías grandes que emplean a científicos de los datos son Yahoo, Facebook, Google, colmena, Amazon, Microsoft, eBay, gorjeo y Walmart. Con salarios que van desde 65 mil a más de 100 mil dólares, este es uno de los más buscados después de los grandes trabajos de datos.

Los ingenieros de datos son las personas responsables de la creación y mantenimiento de la infraestructura de análisis en una organización. Desarrollan, construyen, mantienen y prueban las bases de datos y sistemas de procesamiento a gran escala. Los ingenieros de datos crean todos los datos utilizados en el modelado de adquisición, minería y verificación. Tienen un sólido dominio de todos los lenguajes de scripting, y su principal deber es utilizar sus habilidades para mejorar la calidad de los datos. Hacen esto mejorando los sistemas de análisis de datos puestos en marcha.

También están los Machine Learning Scientist trabajan e investigan el desarrollo de algoritmos utilizados en el sistema adaptativo de una organización. Su trabajo consiste en construir métodos utilizados para predecir sugerencias de productos, recomendaciones, demandas de productos y pronósticos. Tienen que poseer la capacidad de explorar los datos que pueden extraer automáticamente el aprendizaje a gran escala.

La tarea principal de un especialista en análisis de negocios es apoyar las diversas iniciativas de desarrollo de una organización. Facilitan que la organización entienda las cuestiones empresariales asistiendo en todas las actividades de pruebas y en el desarrollo de scripts de prueba. Lo hacen mediante la realización de una gran cantidad de trabajo de investigación, la creación y el desarrollo de soluciones prácticas rentables a los problemas que enfrenta la organización.

Los desarrolladores de visualización de datos son profesionales altamente cualificados, analíticos y de grandes datos con profundas habilidades informáticas. Es el deber de un desarrollador de visualización de datos para establecer contacto con los usuarios de otras funciones y analizar cuáles son sus requisitos. También se encargan de administrar todos los sistemas de BI para asegurar que su rendimiento sea estable.

Un administrador de análisis de datos es responsable de administrar un equipo de analistas y científicos de datos. También son responsables de analizar grandes cantidades de información recopilada a través de una actividad transaccional de negocios y de configurar, diseñar, implementar y soportar soluciones de análisis de datos o herramientas de BI.

El trabajo de un estadístico es recopilar, analizar e interpretar datos cualitativos y cuantitativos de la empresa con teorías y métodos estadísticos. Deben tener las habilidades y talentos de la computación distribuida, y estar bien informados sobre los sistemas de base de datos más importantes y las herramientas de la nube.

Un arquitecto de datos crea planos para los sistemas de gestión de datos de la organización. Deberían ser fáciles de integrar, proteger, centralizar y también proteger todas las fuentes de datos. Los arquitectos de datos tienen un amplio conocimiento de grandes datos, modelado de datos, hojas de cálculo, ETI y un enfoque basado en datos para resolver problemas complejos.