Francisco Javier Lahoz Sevilla, Head of Data Engineering en Orange y Director del Máster en Big Data Management de ICEMD, El Instituto de la Economía Digital de ESIC.
Antes de fijar la mirada en concreto en la formación en Big Data, es necesario un poco de contexto. Desde hace muchos años, recién titulados y profesionales nos hemos ido formando en diferentes ámbitos con la finalidad de especializarnos, bien sea para profundizar en los conocimientos adquiridos o bien para optar a diferentes puestos o empresas. Cada vez hay más oferta formativa, presencial o a distancia, pero no todas las formaciones se ajustan a las necesidades de las empresas. Es necesario tener claros los objetivos que se buscan al embarcarse en una formación de postgrado. Parate a pensar, ¿qué conocimientos esperas adquirir?
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En Big Data una formación específica es clave
En tecnología en general y en Big Data de una forma más particular, una formación de calidad es algo más que necesaria debido a la gran cantidad de tecnologías y técnicas que engloban los proyectos de datos. Desde las tecnologías de procesamiento de datos hasta las técnicas analíticas, pasando por las diferentes opciones de almacenamiento y visualización, implican la necesidad de entender cómo poder usarlas e integrarlas para resolver distintos casos de uso.
¿Cómo saber qué especialización se adapta mejor a tus necesidades?
Esta es una de las primeras cuestiones que se suelen plantear las personas que buscan un cambio para trabajar con datos y realizar una formación en este campo. Para poder contestar esta cuestión, habría que revisar algunos de los siguientes puntos:
- Formación académica: Ingeniería, Informática, Matemáticas o Estadística.
- Background: Ingeniería del Software, Business Intelligence o Analista de Datos, por ejemplo.
- Interlocutores y/o conocimientos: Negocio o IT.
Según la formación, los conocimientos adquiridos y las áreas de negocio se podrían perfilar diferentes especializaciones:
- Data Engineer, más enfocado al tratamiento de diferentes fuentes de información con arquitecturas Big Data y familiarizado con el ciclo de vida del software.
- Data Scientist, un perfil que conoce las diversas técnicas analíticas de datos y el negocio para poder poner en valor los datos que tienen a su disposición.
Los proyectos de Big Data ya son una realidad en la mayoría de los sectores y compañías, los cuales necesitan optimizar el valor de los datos para mejorar el servicio que prestan. Estos proyectos son complejos y requieren personas cualificadas para poder abordarlos de forma exitosa. Tan solo es necesario acceder a algún buscador de ofertas para ver el número de vacantes relacionados con posiciones de Data Engineer o Data Scientist:
En conclusión: siempre es bueno estar en constante formación para adaptarse o reciclarse en las distintas tecnologías, pero la formaciónen esta disciplina te prepara para un mercado laboral con déficit de perfiles que tengan los conocimientos necesarios para afrontar proyectos reales con datos.
