Antes de comenzar su carrera con Big Data, necesita comprender mejor qué carrera le gustaría tomar. Aquí hay una división de varias posibilidades profesionales en un conjunto fácilmente manejable de 5 trayectorias profesionales. Si bien puede haber una protesta masiva y un pánico generalizado relacionado con esta división particular de roles, realmente sirven para clasificar las habilidades y las responsabilidades profesionales a un alto nivel, por lo que son bastante útiles para orientar a los recién llegados a las innumerables oportunidades que existen en este ámbito profesional, innumerables oportunidades que a menudo se combinan y confunden fácilmente.
Profesional de gestión de datos
administrador base Esto es esencialmente un rol de TI, similar a los datos. El profesional de gestión de datos se preocupa por la gestión de datos y la infraestructura que los soporta. Hay poco o ningún análisis de datos que tenga lugar en ese rol, y el uso de lenguajes como Python y R probablemente no sea necesario. SQL puede ser útil, así como lenguajes de consulta relacionados con Hadoop como Hive o Pig.
Tecnologías clave y habilidades para enfocarse en:
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Apache Hadoop y su ecosistema
Apache Spark y su ecosistema
SQL y bases de datos relacionales
Bases de datos NoSQL
Analista de negocios
Se hace referencia al analista de negocios en el contexto de roles relacionados estrictamente con el análisis y la presentación de datos. Esto incluye informes, paneles y todo lo que se conoce como “inteligencia empresarial”. El rol a menudo requiere interacción (o consulta de) bases de datos, tanto relacionales como no relacionales, así como con marcos de Big Data.
Tecnologías clave y habilidades para enfocarse en:
SQL y bases de datos relacionales
Bases de datos NoSQL
A menudo requiere informes comerciales y conocimientos del paquete del tablero
Los informes a menudo pueden ser de naturaleza ad hoc , y el dominio de las herramientas para adaptarse rápidamente es clave
Almacenamiento de datos
Investigador / practicante de aprendizaje automático
Los investigadores y profesionales del aprendizaje automático son aquellos que elaboran y utilizan las herramientas predictivas y correlativas utilizadas para aprovechar los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten la aplicación de análisis estadísticos a altas velocidades, y quienes manejan estos algoritmos no se contentan con dejar que los datos hablen por sí mismos en su forma actual.
Tecnologías clave y habilidades para enfocarse en:
¡Estadística!
Álgebra y cálculo (nivel intermedio para profesionales, avanzado para investigadores)
Habilidades de programación: Python, C ++ u otro lenguaje de uso general
Teoría del aprendizaje (nivel intermedio para profesionales, avanzado para investigadores)
Una comprensión del funcionamiento interno de un arsenal de algoritmos de aprendizaje automático (¡cuantos más algoritmos, mejor, y cuanto más profunda sea la comprensión, mejor!)
Ingeniero de datos
Esta es la gran carrera profesional no analítica de Big Data. ¿La infraestructura de datos mencionada en la carrera anterior? Bueno, necesita ser diseñado e implementado, y el ingeniero de datos lo hace. Si el profesional de gestión de datos es el mecánico de automóviles, la ingeniería de datos es el ingeniero automotriz. Pero no lo tuerzas; ambos roles son cruciales tanto para la entrega como para el funcionamiento continuo de su automóvil, y son de igual importancia cuando conduce desde el punto A al punto B.
Profesional orientado a datos
El profesional orientado a los datos se preocupa principalmente por los datos y las historias que puede contar, independientemente de las tecnologías o herramientas necesarias para llevar a cabo esa tarea. Pueden usar cualquiera de las tecnologías enumeradas en cualquiera de los roles anteriores, dependiendo de su rol exacto.
Tecnologías clave y habilidades para enfocarse en:
¡Estadística!
Lenguajes de programación: Python, R, SQL
Visualización de datos
Habilidades de comunicación
Este conocimiento de lo que hace cada rol y lo que se requiere de ellos lo ayudará a prepararse al enfocarse en los conjuntos de habilidades y herramientas adecuadas para el trabajo al que se dirige. Aparte de esto, aquí hay algunos consejos generales que lo ayudarán a comenzar una carrera con Big Data
Aprenda las herramientas del oficio : SAS, SPSS, R y SQL. Comience con cualquier herramienta a la que pueda acceder. Si puede dominar una herramienta y algunos módulos / técnicas de la herramienta, entonces tiene una mejor oportunidad de conseguir un trabajo y también de poder hacerlo.
Aprenda los trucos : si ha aprendido las herramientas, su trabajo está a medio hacer. Necesitas aprender los trucos del oficio. Ahora hay dos opciones antes de usted: a) Aprender de otra persona experimentada que tal vez esté allí en su organización b) Aprender de los planes de estudios profesionales. Los planes de estudio de aprendizaje sistemáticamente diseñados junto con la validación de habilidades por medio de una certificación no solo pueden ayudar a avanzar el conocimiento y las habilidades, sino que también pueden ser de gran ayuda para conseguir un trabajo. Algunos de los lugares de renombre en los que puede obtener la certificación son Coursera, EdX, Asamblea General, Data Science Council of America, Cloudera
Lea mucho sobre Analytics : únase a blogs sobre Analytics, hilos de Analytics, siga a las compañías de Analytics y manténgase al día sobre los últimos acontecimientos en Analytics. Esto lo mantendrá bien posicionado para realizar un seguimiento de cómo se aplica Analytics en diferentes dominios y funciones comerciales y aumentará su conocimiento en el campo. También estará al tanto de las ofertas de trabajo de Big Data en todas las industrias.
Las empresas tienen una gran demanda de personas con experiencia en big data. Posicionarse de tal manera que aumente sus posibilidades de tener una carrera excelente y lucrativa es primordial. Obtenga conocimiento de habilidades, herramientas, roles e industrias, y estará listo para una carrera larga y productiva en Big Data.
