Cómo seleccionar a profesionales de Big Data

En la anterior entrada en este blog, os hablaba de Reclutamiento y Big Data: su influencia en la forma de contratarnos y decíamos que en los nuevos procesos de selección el candidato más valorado y más buscado ya no es el que posea mejor currículo ni mejores notas, ni el que ha causado la mejor impresión en la entrevista personal. Por eso, las empresas necesitan nuevas herramientas tecnológicas como la utilización del Big Data que nos permite usar nuevas fuentes de reclutamiento para traer a candidatos de más éxito, cruzar datos y analizar impactos.

Perfiles relacionados con el Big Data

En su obra Big Data at Work, Thomas Davenport concreta las bases para comprender qué es el Big Data; cuáles son sus costos y sus oportunidades y qué impacto puede tener en las organizaciones actuales.

Los perfiles relacionados con el Big Data que más se demandan son Analistas de datos, programadores, arquitectos tecnológicos, Data Managers y consultores, seguidos del Product Manager y del analista en proyectos de I+D. Se estima que en 2018 solo en Estados Unidos podrían afrontar la necesidad de contar con hasta 190.000 profesionales que posean un nivel alto en habilidades analíticas.

El portal de empleo Infojobs clasifica los desarrolladores de soluciones Big Data entre las 6 primeras profesiones con más oportunidades laborales y la consultora Gartner estima que en 2018 la mitad de las grandes organizaciones utilizarán los recursos del Big Data. Este contexto ha hecho emerger nuevos roles profesionales como el del Data Scientist y ha provocado una reformulación de las tecnologías de procesamiento de datos, pues requieren una actualización y reorientación de los profesionales de las TIC y de otras áreas de negocio.

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Cómo seleccionar a profesionales de Big Data

El Máster en Big Data y Business Analytics (Online) de IMF Smart Education  va dirigido a profesionales y recién graduados de diferentes perfiles que quieran orientarse hacia profesiones emergentes relacionadas con el análisis de datos. Los perfiles pueden ser de tres tipos:

  • Perfiles TIC: informáticos, o ingenierías afines, o profesionales que hayan desarrollado su carrera en el desarrollo de software o en la administración de sistemas de TI.
  • Perfiles cuantitativos: graduados en carreras con un componente cuantitativo fuerte, como estadística y matemáticas, que quieran ampliar sus competencias con técnicas de adquisición, almacenamiento y gestión de datos, así como adquirir nuevas capacidades analíticas.
  • Perfiles de negocio: graduados y profesionales en diferentes áreas de empresa y economía que quieran especializarse en la analítica del negocio, adquiriendo un background sólido en el manejo de lenguajes estadísticos y en la comprensión de la tecnología no solo a nivel de negocio, sino en cuanto a su aplicación técnica.

Es recomendable que el alumno tenga conocimientos de programación en Python y R, así como de bases de datos (relacionales, NoSQL) y Hadoop o similares.

Este master por lo tanto nos enseñara a reorientar o focalizar las competencias en la gestión y extracción de valor del datos, desde diferentes perspectivas y para perfiles diversos que tengan distintos conocimientos de entrada, y nos proporcionará el conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido con el conocimiento de los casos y la aplicabilidad de las tecnologías.

Habilidades suaves o soft skills

Además de las habilidades técnicas también conocidas como hard skills, algunas habilidades suaves o soft skills que deben tener los candidatos para ser seleccionados como profesional de Big Data son: planificación, capacidad para resolver conflictos, orientación hacia el mercado, sensibilidad con las necesidades del negocio, habilidades financieras, capacidades comunicativas, pensamiento crítico y trabajo en equipo. Estas competencias son las que les van a permitir convertir los datos en información de valor y transformarlos en oportunidades de negocio.

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Hay un  cierto consenso en todos los artículos encontrados que hacen referencia acerca de los dos pilares principales que sustentan el perfil del data scientist: una parte técnica basada en conocimientos dentro de las disciplinas de la matemáticas, álgebra, la estadística y la informática, programación, bases de datos y otra parte de negocios que permite aplicar todo lo anterior, orientada al conocimiento de la industria, sector de aplicación, las necesidades estratégicas del negocio (para saber identificar y entender las preguntas clave que deben ser respondidas con los datos) y las habilidades para el desarrollo de proyectos y creación de productos.

 

Juan Carlos Barceló Profesor de los Máster en Dirección de Recursos Humanos y MBA de IMF Smart Education.

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