No se trata de una simple moda, o de un conjunto de tecnologías punteras en un contexto determinado. El Big Data representa la mayor ventana de oportunidades tanto para empresas como para profesionales.
En los próximos años el sector privado —y también el público— harán de los datos su lenguaje básico, en busca de el mejor servicio al cliente y la mayor optimización de recursos. Por eso no se ha de desestimar.
Hoy en MÁSMÓVIL Negocios recuperamos esta temática no para explicar sus fundamentos, sino para dar herramientas que permitan a interesados dar los primeros pasos en dicha tecnología.
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Big data: una tendencia laboral creciente
La humanidad genera cada año más datos y los ingenieros están tratando de resolver cómo procesarlos. Es ahí donde las empresas encontrarán un incentivo en el futuro para reorientar su búsqueda de talento.
De hecho, de acuerdo con el último informe EPyCE, en el presente las profesiones más demandadas ya están relacionadas de alguna forma con el Big Data: ingeniero informático (7,53%), científico de datos (6,45%) y programador informático (5,38%).
Este estudio estima que en torno a un 20% de las candidaturas laborales en 2022-2023 corresponderán al mencionado campo de los datos
"Las grandes organizaciones entienden la importancia de las soluciones de gestión de datos y están dando pasos en la dirección correcta pero todavía tienen un largo camino por recorrer", opina Fernando Meco, responsable de Marketing Science en SAS
Es decir, que, aunque el Big Data es el objetivo a perseguir, todavía queda tiempo para que los datos se conviertan en el estándar mínimo. Y por eso, desde los departamentos de recursos humanos se hace tanto hincapié en la formación.
Perfiles y estrategias
¿En qué materia exactamente se ha de formar uno? El mundo de los datos no precisamente pequeño y en la última década no han dejado de florecer profesiones distintas.
Gustavo Ramírez, Director del Máster Big Data & Analytics de EAE lo resume en tres perfiles:
- Perfil de negocio con visión tecnológica: "responsables de marketing, supply chain, finanzas, etc., que entiendan el potencial valor agregado a los productos y servicios existentes y las oportunidades de mejoras de procesos".
- Perfil de traductor de datos: "profesionales mixtos con experiencia en áreas de negocio pero que entiende cómo funcionan las herramientas tecnológicas".
- Perfil de Desarrolladores: "todos aquellos capaces de llevar a cabo estos proyectos en las distintas tecnologías y lenguajes de programación. Dentro de estos perfiles hay distintos mix de habilidades técnicas y de entendimiento de negocio".
Las necesidades actuales de las empresas requieren de soluciones holísticas, y de ahí que los profesionales más demandados deban poseer competencias diversas relacionadas con la tecnología y los datos.
"En este momento, a nivel tecnológico hay una gran demanda de perfiles de Data Science (Pyton, R, Dataiku, etc.), perfiles de gestión de datos (Datawarehousing, ETL, etc.) y perfiles de visualización de datos (PowerBI, Qlik, Tableau,etc...)", añade Ramírez.
Con datos en la mano, LinkedIn señala profesiones concretas cuya demanda no ha parado de crecer en el último lustro:
- Especialista en Supply Chain
- Programador Blockchain
- Marketing Analyst
- Data Analyst
- Data Scientist
- Especialista en Agile/Scrum
- Especialista en UX (User Experience)
- Cloud Computing
- Experto en Full Stack
- Desarrollador de soluciones Big Data
Tres caminos Big Data con un mismo destino
Tal y como sucede con otras ramas, para acceder al Big Data se puede acudir a distintos productos formativos: el grado, el máster y el curso.
Dependiendo de el tiempo disponible, de los recursos y del peso que se le quiera dar a los datos en el currículum, cada interesado escoge una estrategia. Así, ninguna es errónea si encaja con el contexto del postulado.
La opción lenta: el grado
Si bien la mayoría de los profesionales que actualmente se dedican al Big Data se han formado teniendo que adaptar su carrera laboral, en los próximos años el talento será cocinado íntegramente en pos de los datos.
En España fue la Universidad de Valladolid la primera que se atrevió a incluir en su oferta un grado de Big Data, pero a ellas se han unido otras tantas desde entonces. En la actualidad, casi todas las comunidades ofrecen propuestas de esta índole.
Al margen de una lista —resumida a los títulos solo más destacados—, para aquellos que quieren dar el salto desde un campo aledaño, los expertos recomiendan dar prioridad a la informática sobre las matemáticas.
En el caso de hacerlo así, la formación posteriormente se puede finalizar con un máster ya sí especializado en Big Data.
"Existe un grado en matemáticas e informática que yo creo que es la mejor solución para todo el que quiera dedicarse a esto de los datos", explica Jordi Vitrà, profesor de la Universidad de Barcelona.
"Hay muchas ramas en este sector, pero para tener más opciones de trabajar yo estudiaría 'mates' con informática y luego haría un máster de especialización en la parte del 'big data' que más me gustase".
Grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) - Universitat Oberta de Catalunya
Título propio que se imparte de forma online y el próximo curso da comienzo en febrero de 2021. Las matrículas se presentan o bien a partir de abril o bien a partir de noviembre.
Entre sus materias cuenta con temas como estadística, minería, programación, captura, Big Data, álgebra lineal o ciencia de datos, entre otros. Obtén más información y apúntate desde [este enlace].
Grado en Ingeniería Matemática en Ciencia de Datos – Universidad Pompeu Fabra
En apenas tres años ha logrado llamar la atención de miles de estudiantes. Este título propio goza de una gran credibilidad y ofrece las competencias necesarias para la interpretación holística de los datos.
El departamento responsable de la docencia es el único a nivel estatal que posee la distinción María de Maeztu, y por tanto, uno de los mejores posicionados para la inserción laboral de los titulados.
Se puede cursar en inglés y posee uno de los precios más competitivos del mercado. Obtén más información desde [este enlace].
Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos - UC3M
La Universidad Carlos III de Madrid dispone de una las titulaciones referentes en la comunidad. Solo tiene tres años de antigüedad, pero el aval de la institución ha permitido reunir a un cupo interesante de estudiantes.
Eso sí, este grado solo se ofrece en su modalidad inglesa, y para acceder a él, además de la consecuente formación mínima, se pide un certificado B2.
Obtén más información y destalles desde [este enlace].
La opción más demandada: el máster
Es la alternativa más cara pero la más demandada por su flexibilidad. Perfiles ya formados en competencias asociadas a los datos, y empresas con recursos aptos se interesan especialmente por el máster.
A este respecto existen dos tipos de formaciones: las centradas en competencias técnicas y los enfocados en la gestión y dirección pensada para responsables y directivos.
Aquí, la selección es importante, pues el precio se puede llegar a disparar por encima de los 10.000 euros. Docentes, programas, salidas, reconocimiento; todo se ha de valorar con cuidado debido a la elevada oferta de este tipo de títulos.
Máster en Data Science - Universidad de Alcalá
La mayor virtud de este máster es su versatilidad. Está destinado tanto a profesionales que quieren especializarse en datos, como a aquellos perfiles experimentados que desean reconducir su carrera laboral.
La UAH lo ofrece en dos modalidades: una semipresencial con clases presenciales los sábados cada dos semanas, y otra global con formación online y una semana presencial intensiva en el mes de junio.
La matriculación está abierta hasta el 31 de octubre y el curso da inicio en noviembre, con fecha de finalización para el mes de octubre del año siguiente. Obtén más información en [este enlace].
Máster en Data Science y Big Data en Finanzas - Afi
En este caso hablamos de un programa que trasciende la teoría y ahonda en la práctica con casos reales y profesionales experimentados dentro del campo de los datos.
La escuela de negocios Afi promete una inserción laboral asegurada en los primeros seis meses de posesión del título, gracias al acuerdo con más de 100 convenios en empresas de reputación.
Se puede cursar sin poseer un grado o licenciatura —este solo es obligatorio para obtener la calificación de posgrado— pero se recomienda poseer una "sólida formación matemático-estadística y fundamentos tecnológicos".
Obtén más información y fechas de inscripción [este enlace].
Máster en Data Science para Finanzas - CUNEF
La analítica bursátil es un campo en el que los datos también están cobrando un gran protagonismo, y la incipiente Transformación Digital del sector promete abrir multitud de oportunidades laborales.
Durante un año, CUNEF ofrece la formación necesaria para combinar conocimientos de ciencia de datos y finanzas. Está especialmente orientado a la "gestión de activos, estudios de mercado o pricing".
Se ofrecen prácticas aseguradas en empresa al finalizar bajo un sistema garantista de calidad y resultados. Puedes obtener más información desde [este enlace].
La puerta de entrada más amable: el curso
Te interesa el Big Data, lees constantemente artículos y consideras que la formación podría mejorar tu perfil laboral. Este es el ejemplo perfecto del target hacia el que se dirigen los cursos en datos.
Representan buenos puntos de partida para profesionales que no cuentan con conocimiento matemático o estadístico, pero que desean orientar su futuro hacia esta creciente tendencia: con programas de duración sensata, y precios del todo asequibles.
En ese sentido, los cursos no dotan al estudiante de un documento avalista frente a las empresas, pero sí ofrecen los recursos necesarios para dar el salto en el futuro hacia el máster.
Programa especializado: Ciencia de Datos – Coursera
Entre la gran infinidad de MOOC's destaca el ofrecido en Coursera por la reputada Universidad John Hopkins.
Se imparte de manera completamente online y en inglés, pero dispone de subtítulos en distintos idiomas (francés, coreano, ruso, español, árabe, chino, portugués, vietnamita, japonés).
Eso sí, para acceder se recomienda tener un nivel básico en lenguaje Python, así como manejar una cierta familiaridad con el análisis de regresión. Para completarlo es necesario dedicar 11 meses (unas 7 horas a la semana). Obtén más información desde [este enlace].
Data Science Bootcamp -Neoland
La alternativa a los cursos online tradicionales la ostentan los campus. La empresa tecnológica Neoland ofrece uno de los programas de mayor referencia con una modalidad interesante: tres meses intensivos de enfoque práctico.
No se requiere experiencia previa, pues el contenido se adapta al perfil de los estudiantes en colaboración con las empresas participantes en el currículo.
Se puede impartir tanto de forma online como de manera presencial desde Madrid, en un tiempo aproximado de 432 horas (12 semanas). Obtén más información desde [este enlace].
Curso en Big Analytics – Universidad Carlos III de Madrid
Va ya por su quinta edición y presume de poseer uno de los programas más acertados y completos del panorama data.
Es impartido por la institución madrileña camina de la mano de la prestigiosa consultora Deloitte, y tiene entre sus docentes a expertos de primer nivel nacional e internacional.
"Un curso de postgrado en Big Data Analytics que combina formación teórica y práctica impartida por profesores del UC3M-Santander Instituto de Big Data (IBiDat) y profesionales del equipo de Deloitte Digital".
Consta de 120 horas que se imparten, o los jueves y viernes por la tarde, o los sábados en horario de mañana. Si tienes dudas puedes obtener más información desde [este enlace].
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