¿Qué es un experto en Big Data?

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Big data vs analítica de datos

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión que se plantea a las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

¿Es el big data una buena carrera?

Dependiendo del puesto específico y de su nivel de conocimientos y formación, los puestos de trabajo de big data son muy lucrativos. La mayoría paga entre 50.000 y 165.000 dólares al año. El big data no solo es una carrera gratificante que te expone a lo último en tecnología, sino que también te proporciona una buena vida para ti y tu familia.

¿Qué es un experto en datos?

1. La persona o personas que conocen la estructura, el tamaño y el formato de los datos, de dónde se extraen y cómo se capturan. Más información en: Un marco para utilizar la analítica para tomar decisiones. Los expertos en la materia y los expertos en datos deben comprender el marco técnico subyacente.

¿Cómo puedo convertirme en un experto en big data?

Para hacer carrera en este ámbito, es esencial tener un buen conocimiento de las siguientes habilidades y tecnologías: algoritmos y estructuras de datos, SQL, conocimientos de programación en Python y Java, plataformas en la nube y sistemas distribuidos, y canalizaciones de datos.

Ventajas de los grandes datos

Con la llegada de la ciencia de los datos y el big data como opción profesional 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 otras 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.

¿Necesita el big data programación?

Habilidad esencial de Big Data #1: Programación

Aprender a programar es una habilidad esencial en el arsenal del analista de Big Data. Es necesario codificar para realizar análisis numéricos y estadísticos con conjuntos de datos masivos. Algunos de los lenguajes en los que debería invertir tiempo y dinero para aprender son Python, R, Java y C++, entre otros.

¿Están bien pagados los científicos de datos?

Con menos de un año de experiencia, un científico de datos de nivel inicial puede ganar aproximadamente 500.000 rupias al año. Los científicos de datos con 1 a 4 años de experiencia pueden esperar ganar unas 610.811 rupias al año.

¿Son ricos los analistas de datos?

Un científico de datos con bastante experiencia puede ganar hasta 800.000 dólares en Estados Unidos, y en la India, casi 90 lakh de rupias al año.

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Los analistas de big data son responsables de utilizar la analítica de datos y el CRM para evaluar el rendimiento técnico de una organización y ofrecer recomendaciones sobre las mejoras del sistema. Estos analistas pueden centrarse en cuestiones como la transmisión de datos en directo y las migraciones de datos. Los analistas de big data pueden trabajar para varias empresas, incluidas las de servicios financieros y los proveedores de servicios tecnológicos. Las responsabilidades del puesto pueden incluir la colaboración con personal como los científicos de datos y los arquitectos de datos para garantizar una implementación racionalizada de los servicios, la elaboración de perfiles de la información de origen y la fijación de características, y la ejecución de procesos de big data como el análisis sintáctico, el filtrado, la connotación del texto y el enriquecimiento.

Los analistas de big data pueden ser responsables de dirigir talleres interfuncionales y de diseño, así como sesiones de elicitación. Estos analistas también pueden ser responsables de crear objetivos empresariales, mejores prácticas de trabajo y requisitos técnicos. Los analistas de big data deben ser capaces de determinar tendencias en conjuntos de datos, leer con precisión modelos de datos y códigos, y desarrollar reglas de datos a partir de sus análisis. Estos analistas también deben ser capaces de desarrollar soluciones para el procesamiento de datos distribuidos en tiempo real, así como pipelines computacionales.

¿Es el de científico de datos un buen trabajo?

Afortunadamente, la respuesta para muchos es un rotundo sí. Glassdoor etiquetó la “ciencia de datos” como la tercera carrera más deseada en Estados Unidos, con un salario medio de científico de datos de 108.000 dólares. … En 2019, LinkedIn clasificó la ciencia de datos como el trabajo más prometedor en los Estados Unidos e informó de un aumento del 56% en las ofertas de trabajo.

¿Qué hace realmente un científico de datos?

El papel de un científico de datos combina la informática, la estadística y las matemáticas. Analizan, procesan y modelan los datos y luego interpretan los resultados para crear planes de acción para las empresas y otras organizaciones.

¿Es difícil ser científico de datos?

Como cualquier otro campo, con la orientación adecuada la Ciencia de Datos puede convertirse en un campo fácil de aprender, y uno puede construir una carrera en el campo. Sin embargo, al ser tan vasto, es fácil que un principiante se pierda y pierda de vista, lo que hace que la experiencia de aprendizaje sea difícil y frustrante.

Definición de big data

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas de ellos casi inmediatamente, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa reunía información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

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