Convirtiéndose en un Analista de Big Data: Paso a Paso
El análisis de Big Data es un área relativamente nueva, pero bastante demandada en el mercado laboral. La demanda de científicos de datos está en constante crecimiento. Los Big Data son conjuntos de datos de tamaño muy grande, que también se caracterizan por su diversidad y alta tasa de actualización. Un analista de Big Data es un especialista que identifica e investiga patrones en los datos utilizando herramientas de software especiales.
Visión general de Big Data y AI
La generación y el intercambio de Big Data a través de dispositivos ocurre en casi todas las esferas sociales. Los Big Data son utilizados por gigantes como Google, Uber, IBM, Amazon para optimizar la experiencia del cliente, reducir el riesgo de fraude y amenazas de seguridad de los datos. Los especialistas en Big Data que han realizado cursos de Big Data y AI son necesarios en: marketing, tecnología de búsqueda, ventas al por menor, redes sociales, videojuegos, personalización, tecnología del habla, instituciones financieras y sistemas de recomendación.
Habilidades que obtendrás
No es necesario que un analista tenga una licenciatura en tecnología de la información. Sin embargo, un analista de datos debe entender los procesos de negocio, comprender la estadística, realizar aprendizaje automático y ser capaz de trabajar con herramientas.
Tipos de análisis de datos:
Descriptivo: para recolectar características, procesar la información obtenida.
Predictivo: se dirige a predecir resultados futuros.
Diagnóstico: ayuda a detectar errores en los datos.
Prescriptivo: incluye los tipos de análisis de información mencionados anteriormente.
Las tareas del analista también incluyen tareas de Inteligencia de Negocios (BI) y optimización de procesos en producción. Un especialista debe conocer los métodos de análisis de procesos de negocio: SWOT, ABC, IDEF, BPMN, MTP, PDCA, EPC y otros.
Habilidades básicas de un analista de datos:
Capacidad para extraer datos de diversas fuentes (Hadoop, MS SQL, MySQL, etc.).
Procesar información usando Scala, R, Python o Java.
Visualizar datos estructurados usando Qlik, Plotly o Tableau.
Generar investigaciones que se ajusten a la categoría del problema empresarial.
Proporcionar hipótesis en línea con los objetivos empresariales.
Además, el analista puede usar Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.
Los especialistas en Big Data necesitan poder construir modelos gráficos utilizando redes bayesianas y neuronales, agrupación y tipos de análisis. Un Científico de Datos, Analista de Datos o Ingeniero de Datos debe tener habilidades para trabajar con Data Lakes, así como seguridad y Gobierno de Datos. Convertirse en un experto te ayudará a desarrollar cada una de estas habilidades en profundidad.
Por qué aprender Big Data y AI?
En la era de la transformación digital, cuando la cantidad de datos se duplica cada dos años, el arte de analizarlos y usarlos se ha convertido no solo en una habilidad importante sino también en una ventaja competitiva clave. En los diferentes campos, tradicionalmente basados en conocimientos y experiencia, el curso de Big Data y aprendizaje automático abre nuevos horizontes. Con la capacidad de analizar datos en profundidad, tenemos una herramienta que nos permite no solo responder a las necesidades educativas actuales, sino también predecirlas, adaptándonos a las realidades cambiantes más rápido que nunca.
Oportunidades de Carrera y Roles Laborales
Echemos un vistazo a los roles principales y vacantes en Big Data y Ciencia de Datos.
Científico de datos
Un científico de datos es un especialista que analiza los datos y desarrolla el aprendizaje automático con Big Data para resolver problemas comerciales. Las responsabilidades clave incluyen:
Recolección y procesamiento de datos.
Desarrollar y probar modelos de aprendizaje automático.
Visualizar datos y presentar resultados.
El científico de datos debe tener un sólido conocimiento de estadísticas, programación y aprendizaje automático.
Ingeniero de datos
El ingeniero de datos es responsable de construir y mantener la infraestructura para el procesamiento de datos. Las responsabilidades clave incluyen:
Desarrollar y apoyar los procesos ETL (Extract, Transform, Load).
Trabajar con bases de datos y almacenes de datos.
Optimizar el rendimiento de los sistemas de procesamiento de datos.
El ingeniero de datos juega un papel clave en asegurar que los datos estén disponibles y listos para su análisis.
Ingeniero de Big Data
El ingeniero de Big Data desarrolla y mantiene sistemas para procesar grandes cantidades de datos. Las responsabilidades clave incluyen:
Trabajar con sistemas distribuidos como Hadoop y Spark.
Optimizar el rendimiento y escalabilidad de los sistemas.
Asegurar la seguridad y fiabilidad de los datos.
El ingeniero de Big Data debe tener un conocimiento profundo de la informática distribuida y Big Data.
Ingeniero de aprendizaje automático
El ingeniero de aprendizaje automático se especializa en el diseño e implementación de modelos de aprendizaje automático. Las responsabilidades clave incluyen:
Desarrollo y optimización de algoritmos de aprendizaje automático.
Implementación de modelos en sistemas de producción.
Monitoreo y mantenimiento de los modelos.
El ingeniero de aprendizaje automático debe tener un sólido conocimiento de aprendizaje automático y programación.
Demanda de la industria
Big Data y AI son dos campos en rápido desarrollo que juegan un papel clave en el mundo actual. Big Data se refiere al procesamiento y análisis de enormes cantidades de datos que no pueden ser procesados con métodos tradicionales. La Ciencia de Datos, por otro lado, implica el uso de métodos estadísticos, aprendizaje automático y otras tecnologías para extraer conocimientos e ideas de los datos. Estos campos son de gran importancia para los negocios, la ciencia y la tecnología ya que permiten una toma de decisiones mejor informada y el desarrollo de productos y servicios innovadores!
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