Los datos son el nuevo combustible para un gran número de industrias, y es que tan sólo el mercado global de big data consiguió un valor de alrededor de USD 271,30 mil millones en 2023. Además, se calcula que el mercado crecerá en el periodo de pronóstico de 2024-2028 a una CAGR del 14,9% para alcanzar casi USD 624,27 mil millones en 2028.

Esto sin duda muestra la oportunidad de crecimiento y desarrollo profesional que ofrece especializarse en Big Data, por esto es que describimos las principales habilidades en las que deben especializarse para alcanzar el éxito en esta carrera:

Capacidad de análisis

La capacidad de analizar datos es crucial para los empleados de big data. Esta habilidad es necesaria para comprender e interpretar las enormes cantidades de datos que las empresas recopilan y almacenan. Un experto en Big Data con excelentes habilidades analíticas puede buscar patrones, conocimientos e ideas en los datos que pueden guiar los objetivos estratégicos e impactar en las decisiones corporativas

Los expertos en Big Data con excelentes habilidades analíticas pueden emplear una variedad de herramientas y enfoques, incluido el análisis de datos, la recopilación de datos y el Machine Learning, para obtener valor de esos datos. Además, poseen las sólidas habilidades de comunicación que son necesarias para la toma de decisiones basada en datos para transmitir sus resultados a las partes interesadas no técnicas.

Se requieren habilidades analíticas en las profesiones de Big Data para la transformación de datos, la gestión de datos y la limpieza de datos. Las irregularidades de los datos, los valores atípicos y la información faltante son más fáciles de detectar con el uso de habilidades analíticas, que permiten una mayor corrección o investigación adicional.

En resumen, las habilidades analíticas son necesarias para los empleados de big data, ya que ayudan a las empresas a obtener información importante de bases de datos masivas, orientan los objetivos estratégicos y las decisiones de la empresa y garantizan la gestión de datos.

Habilidades de visualización de datos

La visualización de datos es una herramienta sólida para presentar información de conjuntos de datos masivos, por lo que son cruciales para los expertos en big data. Pueden producir representaciones gráficas de la información que son simples de comprender e interpretar, también para usuarios no técnicos, mediante la aplicación de técnicas de visualización de datos.

Los expertos en Big Data pueden identificar tendencias, conocimientos e ideas en los datos mediante el uso de técnicas de visualización de datos que pueden no ser evidentes instantáneamente desde el estado sin procesar de los datos. Los valores atípicos, las irregularidades y otras métricas relacionadas que pueden guiar las estrategias comerciales también son más fáciles de detectar.

Un enfoque basado en datos para la toma de decisiones requiere la capacidad de crear informes y gráficos efectivos que realicen un seguimiento de las métricas de rendimiento importantes. Estas representaciones también tienen el potencial de informar a las partes interesadas sobre el progreso y los resultados, lo que les facilita comprender y tomar medidas sobre los conocimientos producidos por el análisis de Big Data.

Además, a medida que los datos crecen en complejidad, diversidad y volumen, las habilidades de visualización de datos se vuelven más cruciales. Es una herramienta crucial para el análisis y descubrimiento de datos, que permite a los expertos en Big Data detectar posibilidades futuras y áreas que necesitan desarrollo.

En resumen, las habilidades de visualización de datos son esenciales para los empleados de big data porque les ayudan a comunicar directamente los conocimientos de enormes conjuntos de datos, detectar anomalías e irregularidades, revelar patrones, tendencias e ideas y permitir decisiones basadas en datos.

Habilidades en programación

En primer lugar, la principal responsabilidad de un experto en big data es recuperar datos de conjuntos de datos existentes. Por lo tanto, debe estar familiarizado con algunos lenguajes de programación para obtener datos. Los lenguajes de programación utilizados en este campo son Python, R y SQL.

Excel no puede hacer análisis complejos, pero lenguajes como R o Python sí. Puede borrar, examinar y visualizar conjuntos de datos masivos de manera muy efectiva si puede desarrollar programas en dichos lenguajes.

Es una excelente idea aprender al menos cualquiera de los lenguajes de código abierto. Tanto R y Python son capaces de realizar actividades de ciencia de datos comparables. Python es el más frecuente del dúo y, por lo general, es más fácil de aprender, especialmente si eres nuevo.

Habilidades SQL

Estudiar y analizar datos se conoce como ciencia de datos. Los datos deben extraerse de la base de datos antes de que podamos evaluarlos. En esta situación, SQL es beneficioso. Aunque una gran cantidad de empresas han cambiado su planificación de productos hacia NoSQL, SQL sigue siendo la mejor opción para muchas empresas, herramientas de inteligencia comercial y actividades de oficina.

SQL sirve como base para varias plataformas de bases de datos. Esto se debe al hecho de que se ha convertido en un estándar para muchos sistemas de administración de bases de datos. De hecho, los sistemas Big Data recientes como Spark y Hadoop emplean SQL para administrar plataformas de datos relacionales y manejar datos estructurados.

Además, aprender SQL es necesario para convertirse en un empleado de big data. Obviamente, SQL es necesario para que un experto en big data administre datos estructurados. Las bases de datos relacionales mantienen estos datos estructurados. Por lo tanto, necesitan una sólida comprensión de SQL para poder acceder a estas bases de datos.

Habilidades de computación en la nube

Una de las tecnologías más populares en los últimos tiempos es la computación en la nube, que tiene una gran necesidad de personas capacitadas. Ha habido un crecimiento significativo en las oportunidades de carrera en las industrias relacionadas con la nube desde que la mayoría de las empresas han migrado a la nube.

En una palabra, “computación en la nube” describe el uso de la red para almacenar y conectarse a servicios informáticos. Y tales aplicaciones, software, servidores, conexiones y análisis. En lugar de utilizar el almacenamiento informático, permite a las empresas almacenar archivos y software en servidores en línea, a los que luego se puede acceder. Los usuarios pueden ver los datos en línea, por lo que no necesitan estar físicamente presentes en un lugar determinado.

Debido al creciente volumen de datos que se producen, las empresas están trasladando sus servicios de Big Data a plataformas en la nube para beneficiarse de su adaptabilidad y asequibilidad. Las plataformas de big data basadas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud, son una de las habilidades más demandadas en Big Data.

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