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Big Data: Las principales salidas profesionales del sector

Supongo que si eres un apasionado de los datos y la tecnología estarás revisando las asignaturas y el temario de un máster en Big Data y pensarás: ¿Esto, qué salidas profesionales tiene?, o puede que hayas finalizado con éxito tus estudios y te estés preguntando: ¿Y ahora qué?, ¿cuál es mi perfil profesional con un máster en Big Data? No te preocupes, en el siguiente post te contaremos cuáles son las principales salidas profesionales que hay en el mundo del Big Data.

Profesionales en Big Data: los más buscados

Actualmente a pesar del número de profesionales existentes, todavía no hay los suficientes para cubrir la demanda actual de profesionales, prueba de ello es España que actualmente es octavo país del mundo con más Data Scientist.

En el portal de empleo Job and Talent podemos encontrarnos con que cada vez son más las empresas interesadas en obtener datos de sus clientes y usuarios, con ello, la necesidad de profesionales en el entorno Big Data se hace más importante. Según el estudio de los + buscados por Adecco en 2016, el 75% de las empresas invertirá en Big Data en los próximos dos años.

Por su parte, Telefónica actualmente se encuentra construyendo sus pilares de negocio digital en base al Big Data. De hecho, ya que hablamos de datos, si realizamos una búsqueda de empleo en LinkedIn, si buscamos empleos en los que solicite este término, aparecen más de 20 nuevas vacantes de media cada día. Si realizamos la misma búsqueda por Data Scientist obtenemos 7 nuevos resultados publicamos en las últimas 24 horas.

Según Harvard Business Review el perfil de Data Scientist será el más atractivo, o según dicen ellos sexy del siglo XXI.
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Salidas profesionales en el sector

Una de las características principales que tiene estudiar una titulación en Big Data es la diversidad, tanto de tecnologías que vas a aprender como de perfiles a los que podrás optar profesionalmente, ya que también son muchos los perfiles de los alumnos que se forman en Big Data (principalmente, matemáticos, estadísticos e informáticos). A continuación, te enumeramos algunos de los principales perfiles que completarán tu currículo.

Big Data Architect

Es el encargado del diseño y la implementación de arquitecturas software en proyectos Big Data, entre sus competencias, debe ser gran conocedor de las herramientas como Kafka, Amazon Web Services (AWS), Storm. También debe saber cómo tratar datos estructurados y no estructurados, por lo que es importante que tenga conocimientos en bases de datos relacionales (SQL) y no-relacionales o No-SQL, para este último tipo de bases de datos necesitará conocer herramientas como MongoDB, Cassandra o Neo4j.

Big Data Engineer

Un ingeniero Big Data se encarga del desarrollo, mantenimiento, pruebas y evaluación de las soluciones Big Data dentro de una organización. Por lo general, no son los encargados del diseño de las soluciones, pero si de su desarrollo.

Data Scientist

Fuera de tópicos como. “La profesión más sexy del s.XXI”. El científico de datos es el encargado de construir los modelos utilizando para ello conocimientos tanto de la estadística, matemáticas y el aprendizaje automático, habitualmente, también recae en el Data Scientist la tarea de desarrollar estos modelos empleando para ello lenguajes de programación puramente estadísticos como R o más extendidos entre el mundo de la informática como Python.

Es muy importante que un Data Scientist sepa contextualizar los datos en un negocio estadísticamente hablando, para conocer la importancia intrínseca de ciertas variables en una empresa.

Big Data Developer

Podemos afirmar que en este perfil recaen las tareas de desarrollo software, es muy importante que este tipo de perfiles tengan unas competencias sólidas en lenguajes de programación como Java (aunque también cada vez más demandado Python) y se un conocedor de las principales herramientas del ecosistema Hadoop (Hive,  Hbase, Pig, etc.. ) y ser capaz de realizar procesos y trabajos bajo técnicas MapReduce entre otros.

Machine Learning Engineer

El rol de los ingenieros en aprendizaje automático surge como la unión del rol del científico de datos (Data Scientist) con el de ingeniero software (Software Engineer),  las principales responsabilidades de un ML Engineer son las de realizar experimentos basados en aprendizaje automático utilizando para ello lenguajes de programación que posean bibliotecas de aprendizaje automático (TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, MLlib, H2o, XGboost,Keras, etc..), saber desplegar soluciones de ML en entornos de producción, optimizar dichas soluciones en rendimiento y escalabilidad, saber analizar los datos y presentar casos de uso, garantizar que en todos los procesos se sigue un correcto flujo de los datos desde las fuentes de obtención de datos, almacenamiento de datos, preparación de datos, procesamiento de datos y presentación de los datos.

NLP Consultant

Un perfil enfocado muy especializado en los proyectos involucrados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP), debe ser capaz de estructurar y procesar cadenas de texto a través de librerías como NLTK o spaCy, para que posteriormente, la información de textos procesada sea válida para utilizarse como entrada en modelos de aprendizaje automático u otro tipo de automatización de tareas.

Chief Data Officer (CDO)

Es el jefe de dirección y responsable de la estrategia Big Data en una organización, los datos por sí mismos no aportan ningún valor, han de analizarse y convertirse en información útil para la toma de decisiones. Por lo tanto, el rol del CDO es también tiene la responsabilidad de extender y estimular la cultura basada en datos dentro de una organización.

El CDO debe supervisar todas diferentes iniciativas que puedan darse en Big Data y tener una visión general de lo que esté sucediendo en la organización en lo que a datos se refiere y saber representarlos como un activo comercial y estratégico.

Big Data Consultant

Un consultor en Big Data asesora a las organizaciones sobre estrategias digitales basadas en el uso del Big Data, ubicando en dicha organización qué herramientas Big Data son las que mejor se adaptan a sus requerimientos y necesidades, para llevar a cabo el proceso de implantación de una solución Big Data seleccionada en la organización.

Por lo tanto, Big Data Consultant debe tener gran conocimiento sobre las tecnologías Big Data, sus procesos de implantación y costes así como tener gran experiencia y competencias en el mundo de los negocios.

Data Analyst

Este tipo de perfiles están más enfocados al Business Intelligence, entre sus tareas están las de producir informes, saber diseñar y localizar indicadores clave para el negocio, realizar visualización de datos y el manejo de herramientas de inteligencia de negocio como Tableau, PowerBI, SAP (Hanna), Qlik, Tibco Spotfire, Pentaho, etc…

Business Analyst

En analista de negocios es el encargado de gestionar la relación entre la empresa y los departamentos de TI mediante la analítica de datos para evaluar los procesos de una compañía, además debe saber gestionar el cambio realizando recomendaciones e informes basados en el dato y entregar estos informes a la ejecutiva de una compañía así como otras partes interesadas.

Uno de sus grandes retos es saber comunicar las mejoras de eficiencia y productividad que se pueden obtener en una compañía si se adoptan estrategias basadas en los datos, para ello, también deben saber buscar el punto de equilibrio financiero-tecnológico de una empresa para que estos cambios basados en el dato sean viables.

Empleabilidad

Si tras leer los muchos y diversos perfiles en los que puedes encajar tras realizar tus estudios en Big Data estás pensando en formarte en este sector, estás de suerte, ya que los datos referentes a empleabilidad en este sector son bastante favorables. En 2015 la consultora Gartner pronosticó que para ese año se crearían 4.4 millones de puestos de trabajo en torno al Big Data.

Un estudio realizado por Universia en enero de 2018 informa de que la tercera profesión con la empleabilidad más alta es “Experto en Minería de Datos y Big Data” con un 89% de empleabilidad. A nivel nacional, según Europapress en sólo España se crearán 1.25 millones de empleos en 2022 de especialistas de “Big Data”, software o ciberseguridad.

Ante estos datos tan esperanzadores, desde IMF Business School te animamos a formar parte de un sector en constante crecimiento, que día a día requiere de profesionales cada vez más especializados y en el que las oportunidades de trabajo son innumerables.

Juan Manuel Moreno, tutor del Master en Big Data y Business Analytics de IMF Business School 

 

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Equipo de profesionales formado esencialmente por profesores y colaboradores con amplia experiencia en las distintas áreas de negocio del mundo empresarial y del mundo académico. IMF Business School ofrece una exclusiva oferta de postgrados en tecnología en colaboración con empresa como Deloitte, Indra o EY (masters en Big Data, Ciberseguridad, Sistemas, Deep Learning, IoT) y un máster que permite acceder a la certificación PMP/PMI. Para ello IMF cuenta con acuerdos con universidades como Nebrija, la Universidad de Alcalá y la Universidad Católica de Ávila así como con un selecto grupo de universidades de Latinoamérica.
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Te contaremos cuáles son las principales salidas profesionales que hay en el mundo del Big Data y las razones por las que son tan demandadas.