La industria de la ciencia de datos está creciendo a un ritmo acelerado. La tecnología, los grandes datos y el software avanzan todos los días y hay muchos trabajos para reflejar esta demanda. Según US News and World Report en 2022, el analista de seguridad de la información, el desarrollador de software, el científico de datos y el estadístico se ubicaron entre los 10 mejores trabajos (de 100).
Big data y la computación en la nube dominan el mercado tecnológico actual, dos áreas que a menudo van de la mano y ven un cruce en los conjuntos de habilidades.
Ya sea que esté dando los primeros pasos en su carrera tecnológica o simplemente quiera perfeccionar tus conocimientos, aquí hay un vistazo rápido a las habilidades de big data más importantes que debes tener en tu currículum cuando busca desarrollar su carrera en el área.
Cualquiera que sea tu función en un equipo de big data, estas son las habilidades imprescindibles para los currículums de los ingenieros de datos, los arquitectos de datos, los analistas de datos y más.
Lenguajes de programación
Los lenguajes centrales en los que vale la pena invertir tu tiempo y dinero incluyen Python, Java y C++.
Por supuesto, no es necesario (o posible) aprender todos los lenguajes de programación que existen, pero cuanto más relevantes sepas, mejores serán tus perspectivas profesionales.
Según la Guía de contratación y empleo de Jefferson Frank: Edición de AWS, los tres principales lenguajes de programación que se espera que tengan mayor demanda en 2023 son Python, Java y JavaScript.
Los profesionales de la nube también nombraron a C#, Golang (Go), Node, Linux y Terraform como algunos de los lenguajes más populares para tener en su caja de herramientas este año.
La mayoría de las ofertas de big data de código abierto están escritas en Java, por lo que si conoces bien ese lenguaje, ya tendrás el tipo de mentalidad técnica necesaria para abordar Hadoop para Spark.
Spark usa Scala porque el lenguaje se creó teniendo en cuenta la programación funcional y la inmutabilidad, lo que lo hace compatible con las API de Spark orientadas al comportamiento y sus RDD.
Python es muy popular para el análisis de texto y crea una base sólida para el soporte de big data.
Si trabaja con o desarrolla plataformas de big data, sin duda estará involucrado con la creación de secuencias de comandos, por lo que es útil tener al menos un lenguaje de secuencias de comandos principal en su bolsillo trasero, y Python es uno de los contendientes más fuertes.
Machine Learning, IA y Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)
La creciente brecha de habilidades digitales significa que las organizaciones de todo el mundo están en una carrera sin fin para captar profesionales de big data con habilidades de ML, Inteligencia Artificial y PNL, y se prevé que el mercado global de aprendizaje automático alcance los $ 209 mil millones para 2029.
Redes neuronales, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje por confrontación, árboles de decisión, regresión logística, aprendizaje automático supervisado, tecnologías de minería de PNL: la lista sigue y sigue.
Los datos muestran que cuanto más pueda ofrecer, más valioso será un activo para cualquier empleador progresivo centrado en la tecnología hoy. Por ejemplo, mientras que un informe de McKinsey de 2021 encontró que el 56 % de las organizaciones han adoptado la IA en al menos una función, solo el 12 % está de acuerdo en que la oferta de profesionales de aprendizaje automático es adecuada. Mientras tanto, en el Reino Unido, se abren hasta 10 000 puestos de trabajo en IA y ciencia de datos cada mes.
Esto también se alinea con los hallazgos en nuestra Guía de empleo y carreras, donde los profesionales de AWS informan que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son una de las áreas más comunes en las que carecen de capacitación y desarrollo. A pesar de esto, el aprendizaje automático fue una de las áreas más demandadas, con un 30 % de los clientes asociados a la caza de profesionales con habilidades de aprendizaje automático.
Análisis cuantitativo
El análisis cuantitativo es una gran parte de la vida cotidiana en big data porque se trata de números.
Tener experiencia en matemáticas, especialmente en cálculo y álgebra lineal, le dará una gran base para comprender la probabilidad, las estadísticas y los algoritmos que son fundamentales para muchas habilidades de big data. Es por eso que, de esos profesionales tecnológicos que recibieron una educación superior, la mayoría proviene de entornos STEM. Por ejemplo, la Guía de empleo y carreras de Jefferson Frank encontró que, de aquellos que continuaron con su educación superior y obtuvieron un título, los principales campos de estudio incluían ingeniería (14 %), matemáticas (11 %) y economía (7 %).
Una sólida formación en matemáticas y estadísticas lo pondrá por delante del resto, y familiarizarse con herramientas poderosas como SPSS y R lo convertirá en una contratación aún más atractiva.
Procesamiento de datos
Los avances en tecnología han hecho de los datos un activo invaluable y, como resultado, han llevado la extracción de datos a nuevas alturas asombrosas.
Los profesionales de Big Data con una gran experiencia en minería de datos tienen una gran demanda en todo el panorama tecnológico, así que invierta algo de tiempo en desarrollar su kit de minería de datos con los favoritos de la industria como Rapid Miner, KNIME o Apache Mahout.
Resolución de problemas
Tener una mente naturalmente analítica te llevará muy lejos en esta línea de trabajo. Ya sea que tengas talento natual como analista o no, necesitarás práctica continua para perfeccionar esas habilidades y convertirse en un pez gordo de big data.
Hay innumerables formas de agudizar su pensamiento analítico, y esto no tiene que ser de base técnica. Resolver acertijos, jugar al ajedrez o disfrutar de videojuegos son actividades que desafían tus habilidades para resolver problemas.
La clave es la consistencia.
Bases de datos SQL y NoSQL
SQL forma la base del movimiento de big data y es fundamental para los almacenes de Hadoop Scala.
Las bases de datos NoSQL distribuidas como MongoDB están reemplazando rápidamente a sus contrapartes SQL más tradicionales, incluidas DB2 y Oracle, lo que permite capacidades de almacenamiento y acceso mucho más eficientes.
NoSQL funciona en perfecta armonía con Hadoop en términos de sus capacidades de procesamiento de datos, y tener habilidades NoSQL le brinda acceso a una amplia gama de oportunidades laborales en cualquier parte del mundo. En pocas palabras: no solo conozca las bases de datos NoSQL, domínelas.
Estructura de datos y algoritmos
Estas son habilidades fundamentales sobre las que construirás tu carrera cuando se trate de big data o ciencia de datos, así que asegúrate de pulirlas a la perfección lo antes posible en el juego.
Al aprender sobre las estructuras de datos y los algoritmos, te familiarizarás con los tipos de datos, los algoritmos de clasificación (clasificación rápida, merge shot, heapsort) y las estructuras de datos (árboles de búsqueda binaria, árboles de respaldo rojo, tablas hash ), esencialmente el pan y la mantequilla de cualquier rol de big data en la actualidad.
Este es contenido indefinido que no tiene un lugar en las tablas de su base de datos, por ejemplo, videos, blogs, comentarios de clientes, audio y publicaciones en redes sociales.
Debido a que estos datos no están optimizados, su clasificación es notoriamente compleja, lo que le valió el apodo de «análisis oscuro».
Los datos no estructurados son bastante valiosos porque revelan información que puede ser vital para el proceso de toma de decisiones. Cualquier científico de datos que se precie debe ser capaz no sólo de comprender, sino también de manipular este tipo de datos en varias plataformas.
Interpretación y visualización de datos
Sin analizar datos y obtener información, una empresa no puede funcionar de manera efectiva. Como profesional de Big Data, es esencial que tenga una sólida comprensión del entorno comercial y el dominio en el que opera su empleador.
La capacidad de visualizar e interpretar datos es una habilidad esencial de big data que une la creatividad y la ciencia. La visualización y el análisis de datos requiere mucha ciencia y matemáticas precisas, pero también requiere inventiva, imaginación y una curiosidad natural.
imagen: @biancoblue
