Estudiar Big Data puede ser una de las mejores decisiones que puedas tomar, ya que la revolución tecnológica ha traído estabilidad al sector, incluso en tiempos de COVID-19. El crecimiento del mercado sigue aumentando cada día y la demanda de profesionales en este sector no para de crecer. En Big Data, podemos ver cómo cada vez hay más ofertas con mejores salarios y beneficios. ¿La razón? No hay suficientes profesionales con conocimientos técnicos y experiencia que puedan cubrir las vacantes.
En internet podrás ver estudios, como el de Michael Page, en los que evidencian que el rango salarial de un profesional del Big Data empieza desde los 30.000€ anuales para perfiles junior, con una tendencia al alza. 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 en 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 sabes antes de estudiar Big Data es que es necesario tener conocimientos, al menos básicos, de programación. Hay muchas herramientas que no te exigen picar ni una sola línea de código, pero hay otras en la que el uso de lenguajes como Python y R es fundamental. No es necesario que seas programador, pero es muy recomendable que sepas algo 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 para entrar en el sector, ya que, para 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.
Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning
De forma más específica, para cada una de estas disciplinas, que están estrechamente relacionadas, deberías saber:
- Big Data:
- Herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos, como Hadoop y Spark.
- Lenguajes de programación como Python, R y SQL.
- Herramientas de visualización de datos, como Tableau y D3.js.
- Inteligencia Artificial:
- Habilidades en matemáticas y estadísticas.
- Lenguajes de programación, como Python, Java y C++.
- Herramientas populares, como TensorFlow y Keras.
- Machine Learning:
- Conocimientos en técnicas de preprocesamiento de datos, selección de características, validación cruzada, ajuste de modelos y optimización de hiperparámetros.
¿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
¿Quieres adquirir todos estos conocimientos en el menor tiempo posible? Descubre nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, un programa intensivo e íntegro diseñado con una metodología propia, teórica y práctica, que te servirá para aprender a dominar las herramientas y las tecnologías más usadas en el sector para darle el giro que tanto buscas a tu perfil profesional. ¡En pocos meses serás capaz de cambiar tu vida!
