Aprender big data desde cero es posible, ¿qué necesitas saber?

Hacer estimaciones más precisas, predecir eventos futuros, identificar tendencias o detectar oportunidades son algunas de las motivaciones que animan a todo tipo de profesionales a aprender big data desde cero.

Lo cierto es que, hoy día, los avances en las nuevas herramientas, centrados en la usabilidad y con curvas de aprendizaje más reducidas que nunca antes, permiten que cualquier usuario de negocio sea capaz de conducir análisis, lanzar consultas e interpretar datos estadísticos cómodamente y de manera sencilla.

Índice:

1. Aprender big data, una inversión de futuro
2. ¿En qué consiste el big data?
3. ¿Cómo aprender la tecnología de big data?
   1. Paso 1. Aprender big data desde cero
   2. Paso 2. Aprender big data desde cero

Aprender big data, una inversión de futuro

El libre acceso a la información, la accesibilidad del conocimiento y el autoservicio en el consumo de datos que muchas empresas han logrado lo que hasta hace unos años parecía algo imposible.

Se trata de una de las consecuencias de la transformación digital de los negocios, pero, existen otras, como el cambio en la composición del negocio y la incorporación de nuevos roles y responsabilidades al organigrama de la empresa.

Estas nuevas perspectivas laborales hacen que cada vez más aumente el número de personas que deseen aprender big data. Incluso la gente que viene de otros sectores y tiene poca base en materias como matemáticas o estadística quiere iniciarse en esta materia.

Las razones son obvias:

• Muy buenos salarios y gran demanda profesional.
• Una profesión en auge y presente en todos los sectores.
• Ayuda a ampliar horizontes gracias a la resolución de problemas y rompecabezas a diario.
• Desarrollo profesional y excelentes oportunidades.

En definitiva, se trata de una inversión de futuro no sólo laboral, también personal. Pero exactamente, ¿qué es el big data y qué necesitas saber antes de iniciarte en esta profesión?

¿En qué consiste el big data?

La palabra big data está de moda y se escucha en todas partes. Pero, ¿qué es esta profesión o tecnología y cómo puede ayudar a la sociedad?

Se puede definir la tecnología del big data como una especie de software diseñado especialmente para sacar lo mejor de conjuntos de datos extremadamente grandes. Es decir, obtener conocimiento y beneficio de ellos.

Para ello, este software realiza diferentes procesos como análisis de datos, procesamiento y extracción de la información de entornos digitales que acumulen que el software de procesamiento de datos tradicional nunca podría tratar.

Las empresas, negocios y organizaciones recurren a soluciones de administración de big data ya que los sistemas tradicionales no pueden almacenar, procesar y analizar cantidades masivas de datos no estructurados.

Así, al transformar los datos no estructurados en datos procesables se puede conseguir información clave sobre los negocios y clientes. Un claro ejemplo, es el uso del big data para mejorar la toma de decisiones en los negocios.

Actualmente, las empresas más preparadas son aquellas con más capacidad de respuesta y más rapidez a la hora de cambiar cosas. Así, gracias a un mejor conocimiento logran diferenciarse de sus competidores en un entorno laboral tan competitivo como el actual.

¿Cómo aprender la tecnología de big data?

¿Quieres trabajar como analista big data? ¿Deseas convertirte en científico de datos? ¿Te interesa aprovechar el valor que encierra la información para generar oportunidades comerciales y de innovación?

El plan de carrera de los profesionales de la ciencia de datos te proporcionará las herramientas y conocimientos necesarios (análisis, estadística, recopilación de información) para formarte en una profesión que te ayudará a integrarte en el mercado laboral.

Esta tecnología ayuda a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades y a explorar nuevos caminos y permite un desarrollo en cantidad de sectores y empresas.

Y es que el big data está en todos lados, desde la medicina, el deporte, el marketing o la industria automovilística, entre otros sectores. Se trata de una tecnología omnipresente que requiere de conocimientos matemáticos, de programación y habilidades relacionadas con la ingeniería o la física como la estadística y el cálculo.

Aprender big data desde cero: 2 formas de hacerlo

Puede que en este momento desconozcas lo que es una regresión, no hayas oído nunca hablar de R o Phyton ni puedas empezar a imaginar cómo resolver problemas complejos mediante algoritmos. Afortunadamente, todas estas habilidades pueden desarrollarse.

Paso 1. Aprender big data desde cero

Pese a que siempre es posible adquirir nuevas capacidades, también hace falta ser realista, ya que el tiempo y el dinero son factores limitadores que pueden retrasar o complicar el alcance de ciertas metas.

Hay que tener en cuenta que para aprender big data desde cero es preciso lo siguiente:

• Tener una base técnica, por ejemplo, en carreras técnicas como matemáticas, ingeniería o física.
• Es preferible tener cierta experiencia laboral en el campo de la estadística, el análisis de negocio o IT.
• Puede ser una ventaja tener conocimientos de la lengua inglesa. Muchas de las publicaciones y materiales de esta materia están en inglés.
• Beneficia tener una mente analítica y buena atención al detalle.

Muchos máster en big data exigen de los candidatos a alumnos aportar una titulación oficial o certificación que acredite sus conocimientos técnicos y el haber superado estudios superiores en alguna de las disciplinas mencionadas.

Se trata en muchos casos de requisitos básicos de acceso, por lo que, su carencia podría complicar, o retrasar de forma prácticamente inviable, la decisión de especializarse en data science o ciencia de datos.

Paso 2. Aprender big data desde cero

Escoger un programa sólido, una universidad consagrada y un plan de estudios que encaje con las expectativas del futuro alumno es el siguiente paso. Para superarlo hay que evaluar las diferentes ofertas de universidades y escuelas de negocios teniendo en cuenta los siguientes aspectos:

• El prestigio y reconocimiento académico y profesional de la institución.
• La calidad del programa máster en big data y data science.
• Finalmente, no podemos obviar la profesionalidad, currículum y méritos del cuadro docente.

Además de todos estos aspectos, puede ser buena idea tomar en consideración las opciones que garanticen cierta flexibilidad, como son los programas máster de big data online, que facilitan la conciliación (algo especialmente importante para profesionales en activo) y las alternativas que ofrezcan becas y ayudas para facilitar la financiación.

Si te has propuesto aprender big data desde cero, ya sabes que es posible. No dejes pasar la oportunidad y busca la fecha de comienzo de la próxima edición del mejor Máster en Big Data y Data Science.