Experto en big data que es

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cómo convertirse en un experto en blockchain

Los analistas de datos tienen una gran demanda, al igual que los expertos en Big Data. Sin embargo, la confusión rodea los factores que diferencian ambos campos. ¿Son el mismo trabajo con dos títulos diferentes? ¿O son funciones completamente diferentes?

El análisis de datos consiste en extraer información de los datos en bruto. A los profesionales de la analítica de datos se les suele encargar una pregunta, o un conjunto de preguntas, que necesitan respuesta. Al analizar los datos para extraer ideas, los analistas de datos son capaces de influir en la toma de decisiones de las empresas y en los objetivos empresariales más amplios.

El Big Data carece de esta estructura definida. Se refiere a cantidades masivas de datos, que no tienen ninguna forma de estructura, son accesibles desde varias fuentes y se encuentran en varios formatos.  El Big Data se utiliza para orientar las decisiones estratégicas de la empresa y las decisiones empresariales más amplias. Los profesionales que trabajan en este campo pueden denominarse analistas de Big Data, expertos en Big Data o especialistas en Big Data, entre otros títulos.

Trabajar con diferentes formatos de datos y hacia diferentes objetivos es la principal divisoria de los roles. El papel de un analista de datos tiene un alcance más estrecho en comparación con el de un especialista en Big Data, ya que trabajan con un objetivo específico y utilizan los datos para apoyar este objetivo. Los analistas de datos no tienen que examinar cantidades masivas de datos no estructurados.

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Con el advenimiento de la ciencia de los datos y el big data como una opción de carrera principal, ha habido mucha confusión sobre las diferentes opciones que existen. Varias afirmaciones sugieren que los analistas de datos quedarán obsoletos después del big data, mientras que algunos afirman que el big data y la ciencia de los datos son lo mismo, o que uno es un subconjunto de otro. Cuando se trata de que un perfil elimine al otro, sólo el tiempo puede decirlo. En cuanto a las diferencias, un simple estudio fáctico de cualquiera de los dos puede revelar la verdad sobre ellos.

La ciencia de los datos lleva mucho tiempo aquí, mientras que el big data, por otro lado, es bastante nuevo, originado por la primera, con cambios significativos. El análisis de datos aprovecha las técnicas y los sistemas de software utilizados en cualquiera de las dos (y viceversa con respecto a las técnicas), pero es una historia completamente diferente.

Esto deja bastante claro el papel de cualquiera de estos tres perfiles. La diferencia más importante es la aplicación, que acota aún más las industrias que los contratan. Y la diferencia es sustancial y diversa. Ciertamente hay un solapamiento en las habilidades y requisitos y también, en el trabajo. Sin embargo, el solapamiento se debe a la base común sobre la que se asientan todos estos perfiles. Y por eso, los perfiles tienen una progresión jerárquica entre ellos.

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Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esa cifra se duplique en 2024.

Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. Este artículo le permitirá comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle.

La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de forma ingeniosa, la capacidad de ver las cosas de forma diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.

Big data se refiere a volúmenes significativos de datos que no pueden ser procesados eficazmente con las aplicaciones tradicionales que se utilizan actualmente. El procesamiento de big data comienza con datos en bruto que no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de un solo ordenador.

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Un analista de datos recopila, procesa y realiza análisis estadísticos de grandes conjuntos de datos. Descubren cómo pueden utilizarse los datos para responder a preguntas y resolver problemas. Con el desarrollo de los ordenadores y un movimiento cada vez mayor hacia la interrelación tecnológica, el análisis de datos ha evolucionado. El desarrollo de la base de datos relacional dio un nuevo aliento a los analistas de datos, lo que permitió a los analistas utilizar SQL (que se pronuncia “sequel” o “s-q-l”) para recuperar datos de las bases de datos.

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