Cada área TI de desarrollo tiene un gran abanico de oportunidades y el Big Data no es la excepción, por esto es que los trabajos relacionados con datos ocupan un amplio espectro, y la persona que se adapta a un perfil podría tener complicaciones en otra posición.
Si tú colaboras en proyectos de datos, te has preguntado dónde encaja en el universo de datos, la firma de evaluación cuantitativa Correlation One ha desarrollado una útil metodología de mapeo que explica con precisión qué implica cada rol y las habilidades requeridas.
Un Data Scientist es una especie de descripción general para alguien que encuentra, procesa y analiza datos para extraer resultados significativos que puedan predecir el futuro. Como científico de datos, deberá poder idear formas de recopilar datos, y también deberá poder interpretar los datos que se entregan. También necesitarás ser particularmente bueno para desarrollar y probar hipótesis.
- Ingeniero de datos
Como ingeniero de datos, va a ser mucho más acerca de «disputas de datos» o preparar los datos para su uso y luego idear formas de presentar y analizar esos datos.
Deberá estar familiarizado con los programas SQL y de base de datos, y también deberá saber cómo escribir algoritmos que puedan analizar los datos. Deberá conocer los procesos de extracción, transformación y carga (ETL), y deberá comprender cómo estructurar los datos en jerarquías y crear herramientas de visualización que permitan a los usuarios acceder e interpretar los datos más fácilmente.
- Investigador cuantitativo
Este perfil se centrará principalmente en investigar los datos (incluso mediante visualizaciones y pruebas de hipótesis, nuevamente) y utilizar los datos para hacer predicciones sobre el futuro. Para hacer predicciones, deberá comprender las técnicas de modelado cuantitativo y la validación del modelo, incluidos los peligros de un ajuste insuficiente y excesivo de su modelo a los datos disponibles.
Los investigadores del aprendizaje automático tienen toda una categoría propia, según Correlation One. Su objetivo principal es automatizar el uso de datos para hacer predicciones sobre el futuro.
Los analistas trabajan con los usuarios finales de la empresa para ver qué dicen los datos históricos sobre el rendimiento de una empresa. BI. se trata menos de predecir el futuro y más de analizar lo que el pasado dice sobre el presente.
Si desea trabajar en B.I. deberás ser excelente en el abastecimiento, la descripción y la síntesis de datos. Deberá poder desarrollar y probar hipótesis y comunicarlas al negocio. Y necesitará saber mucho sobre ese negocio (que no siempre es imprescindible para los roles de datos puros) para que sus conclusiones sean significativas.
Si usted es un desarrollador de bases de datos, estará a la vanguardia del almacenamiento y recuperación de datos. Necesitará un excelente conocimiento de SQL y sistemas como Kubernetes.
- Gerente de producto
Por último, un gerente de producto trabaja en estrecha colaboración con los usuarios finales (por ejemplo, gerentes de cartera en un fondo de cobertura) para diseñar un producto basado en datos que sea valioso para el negocio.
Si quiere ser gerente de producto, necesitará saber mucho sobre el negocio para el que está trabajando. También deberá comprender cómo generar, interpretar y comunicar hipótesis resultantes de los datos, y cómo obtener datos en primer lugar.
- Los trabajos de datos requieren un poco de todo
Los gráficos a continuación de Correlation One reflejan lo que se requiere para diferentes trabajos en Big Data. Los bloques oscuros (número 5 en el código de color) son las habilidades que son imprescindibles para cada rol; Los bloques de luz son las habilidades que ayudan pero no son esenciales.
La mayoría de los trabajos requieren algunas habilidades especializadas, más un poco de todo. Y como señala Correlation One, diferentes empleadores usan títulos de trabajo para referirse a diferentes cosas. Por ejemplo, un científico de datos en un lugar podría llamarse analista de negocios en otro.
imagen: Carlos Muza
