descubre las 8 preguntas más frecuentes sobre big data

Conocer las preguntas más frecuentes sobre Big Data te ayudará a hacerte una idea de lo que te espera y si en verdad será recompensado el esfuerzo que inviertas en este proceso. En este post hemos recogido las preguntas más comunes que nos suelen hacer y algunos consejos para que te decidas de una vez a entrar a este sector lleno de oportunidades.

¿Qué es Big Data?

El Big Data es un conjunto de técnicas y herramientas para recolectar y procesar datos estructurados, semiestructurados y sin estructurar provenientes de diferentes fuentes.

El resultado de este tratamiento de datos es la base para la implementación de modelos de Machine Learning (ML), Inteligencia Artificial (AI) o simplemente para la creación de paneles de visualización que ayudan a la toma de decisiones gerenciales.

El Big Data se caracteriza por la existencia de las 3V’s: Volumen, Variedad y Velocidad. Estas características son esenciales para desplegar cualquier proyecto Big Data. En los últimos años se han acuñado otras “V” como lo son Veracidad, Valor y Variabilidad.

Cada vez son más las empresas que integran el Big Data a sus proyectos debido a los millones de datos producidos. Algunos de estos datos no siempre son aprovechados de la mejor manera y con modelos Big Data, es posible identificar nuevas oportunidades. Aunque no existe un rango mínimo de volumen de datos para que se consideren Big Data, por lo general se suelen manejar desde terabytes hasta exabytes de información.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es el conjunto de métodos matemáticos y herramientas, enfocados en resolver problemas complejos, haciendo uso de la Inteligencia Artificial.

Por ejemplo, si tratáramos de explicar la diferencia entre el sabor del vino blanco y el del vino tinto, necesitaríamos a una persona que pruebe, al menos, una cosecha de cada y describiese su experiencia. Cuantas más opciones pruebe en cada caso, más información obtendrá sobre lo que diferencia a ambos tipos de vino.

Esto es exactamente lo que hace el Machine Learning, pero de manera automática e inteligente, con un ordenador.

Todo ello funciona dándole infinidad de ejemplos al ordenador (millones de copas de vino tinto y millones de copas de vino blanco), hasta que “aprende” a distinguirlos.

Por eso, se necesitan cantidades ingentes de datos (Big Data).

¿Para qué sirve el Big data?

Esta es una de las preguntas más frecuentes sobre Big Data ya que al ser un sector tan amplio, es difícil dimensionar todas las aplicaciones que tiene. Las empresas utilizan el Big Data para potenciar sus procesos, productos e incluso para definir mejor a sus clientes.
Por ejemplo, a través de un modelo de Big Data, una empresa puede encontrar los productos más demandados por cada sector demográfico y en función de esto crear campañas de marketing segmentadas para reducir costes y obtener mejores ratios de conversión.

Además, gracias al Big Data, las empresas cuentan con datos actualizados para predecir problemas y mejorar el servicio al cliente atendiendo necesidades reales al momento.

El Big Data también tiene cabida en el sector sanitario, ya que gracias a modelos de Big Data y Machine Learning es más fácil identificar enfermedades si se elige combinar datos de síntomas, analíticas o medicación de miles de pacientes. De esta manera, es probable encontrar un patrón que ayude al diagnóstico de una enfermedad de una manera más rápida y oportuna.

El Big Data cuenta con miles de aplicaciones y muchas de ellas están al alcance de la mano. Si utilizas Google Maps, estás usando Big Data, ya que esta aplicación recopila todos los datos de los usuarios, y mapas para ofrecerte la mejor ruta a tu destino.

¿Cómo aprender Big Data?

Como el Big Data y el Machine Learning se centran en aquellos problemas que la programación no logra resolver, no se necesitan muchos conocimientos de código. Contar con unas nociones de lenguajes sencillos, como Python o R es buen punto de partida.

Python se ha convertido en el lenguaje más usado en este sector gracias a su sencillez y la facilidad que ofrece para integrar cualquier modelo de Big Data con proyectos Web o Mobile. Por otra parte, R es un lenguaje creado exclusivamente para el Big Data. Es sencillo y está enfocado al 100% en el procesamiento de datos.

Por último, es necesario tener un cierto bagaje en matemáticas (álgebra lineal, trigonometría y estadística).

¿Qué es un Data Analyst?

Un Data Analyst o Analista de Datos, es el profesional encargado de recolectar, procesar e interpretar grandes volúmenes de datos. Estas personas, se encargan de descubrir la mejor manera de utilizar los millones de datos que reciben, utilizando lenguajes de programación, herramientas y recursos como datasets.

El día a día de un Data Analyst puede variar según la empresa o industria en la que se encuentre, pero dentro de sus labores usuales se encuentran limpiar los datos que recibe, crear paneles para visualizar los datos, vigilar y mantener la conexión entre las bases de datos y los sistemas que las utilizan.

¿Cuál es el sueldo de un Big Data?

El sueldo en Big Data es uno de los más altos en el sector tecnológico. Este varía según la experiencia y la ciudad/país donde te encuentres.

Tomando como referencia el estudio de Remuneración del Sector Tecnológico en 2021 de Michael Page, estos son los sueldos para un Big Data en Madrid:

Menos de 2 años de experiencia: 40.000€ – 45.000€ anuales
De 2 a 6 años de experiencia: 45.0000€ – 55.000€ anuales
De 6 a 10 años de experiencia: 55.000€ – 65.000€ anuales
Más de 10 años de experiencia: 65.000€ – 90.000€ anuales

¿Cuáles son las salidas profesionales del Big Data?

Las salidas laborales más comunes dentro del sector Big Data son:

  • Big Data Developer
  • Data Scientist
  • Big Data Analyst
  • Big Data Architect
  • Data Engineer
  • Citizen Data Scientist
  • Chief Data Officer (CDO)

¿Qué lenguajes y herramientas se usan en Big Data?

Dependiendo del área del Big Data en el que estés trabajando, usarás una herramienta u otra, además de algunos lenguajes de programación. Estos son las más usados en el sector:

  • Hadoop
  • Docker
  • Jupyter
  • Tableau
  • D3.js
  • TensorFlow
  • Apache Spark
  • NumPy
  • Anaconda
  • Python
  • Spark
  • Scala

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