Estudiar Big Data puede ser una de las mejores decisiones ya que la revolución tecnológica ha traído estabilidad al sector, incluso en tiempo de COVID-19. Aunque el crecimiento del mercado no es el esperado, sigue aumentando cada día y la demanda de profesionales para que soporten este sector no para de crecer. Hablando específicamente de Big Data, podemos ver cómo cada vez hay más ofertas con mejores salarios y beneficios ¿la razón? no hay suficiente cantidad de profesionales con conocimientos técnicos y experiencia que puedan cubrir las vacantes.
En internet podrás ver estudios como los de Stack Overflow o Michael Page en los que evidencian el rango salarial de un profesional del Big Data, el cual empieza desde los 30.000€ anuales para perfiles junior, con una tendencia al alza que no para de crecer. Esta es una de las motivaciones principales para que personas de otros sectores decidan reciclarse y empezar en Big Data, pero, ¿cómo empezar a estudiar Big Data?
¿Qué es Big Data y cómo funciona?
Antes de profundizar acerca de las herramientas y recursos para estudiar Big Data, debes conocer que esta se define como una tecnología creada para analizar y explotar grandes volúmenes de datos. El Big Data se caracteriza por tres aspectos:
- Volumen: la cantidad de datos con los que se trabaja puede llegar al nivel de los petabytes, pueden ser datos estructurados o no estructurados de cualquier fuente disponible.
- Velocidad: las herramientas con las que se trabaja en Big Data y los lenguajes de programación usados permiten analizar y visualizar millones de datos en cuestión de minutos, la mayoría de modelos Big Data procesan y muestran datos en tiempo real a los usuarios.
- Variedad: las fuentes de datos para procesar son infinitas, pueden ser desde tweets hasta comentarios en un foro, los cuales son procesados para asignarle un significado y así crear modelos de visualización e incluso de predicción.
¿Qué conocimientos necesito para estudiar Big Data?
Si lo que buscas es dominar por completo el ecosistema Big Data, debes saber que la barrera de entrada para estudiar Big Data desde cero es un poco más alta comparada con otras especialidades de la tecnología.
- Conocimientos de programación: lo primero que debes conocer para estudiar Big Data, es que es necesario tener conocimientos por lo menos básicos de programación. Hay muchas herramientas que no te exigen picar ni una línea de código, pero hay otras en la que el uso de lenguajes como Python y R es fundamental para su funcionamiento. No es necesario que seas un programador, pero es muy recomendable que antes hayas picado unas cuantas líneas de código y si es en lenguajes usados en big data, mucho mejor.
- Conocimientos matemáticos: las personas que han estudiado matemáticas o carreras afines tienen una mayor facilidad de entrar al sector, ya que para poder procesar millones de datos y analizarlos, es fundamental tener conocimientos de estadística, álgebra, cálculo y geometría. A diferencia de los conocimientos de programación, los conocimientos matemáticos no son necesarios para empezar, pero sí tendrás que desarrollarlos en tu camino mientras dominas el Big Data.
¿Qué herramientas se usan en Big Data?
Cada empresa o profesional de los datos tiene su propio set de herramientas específicas para sus proyectos, pero claramente hay una tendencia si evaluamos en detalle el sector. Dentro de las herramientas que debes dominar si te interesa estudiar Big Data, encontrarás lenguajes de programación, herramientas de explotación de datos, herramientas de visualización de datos e incluso herramientas para llevar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning a tus proyectos Big Data. Las principales herramientas usadas en el sector son:
- Hadoop
- Kubernetes
- Spark
- Scala
- Tableau
- Numpy
- R
- Python
- Anaconda
- Tensor Flow
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