El big data está madurando gradualmente con una adopción variada entre diferentes sectores, pero con crecimiento en todos los casos. Esto conduce a un mercado en auge en el que la batalla por el talento ya no se libra solo en empresas de tecnología o consultoría, sino también en empresas de nicho, startups y clientes finales, constituido en un activo estratégico para todos.
Todos los estudios realizados sobre la situación del mercado dan fe de ello. El MIT Sloan Management Review ya predijo que el 40% de las empresas encuestadas estaban luchando por encontrar y retener talento en análisis de datos. Y el panorama comienza a verse aún más sombrío. International Data Corporation (IDC) predecía una necesidad de 181,000 personas con habilidades analíticas profundas, y un requisito cinco veces mayor para trabajos con la necesidad de habilidades de interpretación y gestión de datos.Con estas predicciones, sus claros trabajos ciertamente no escasearán para los profesionales de datos y análisis, algo que está animando a los jóvenes a seguir esta trayectoria profesional para un futuro seguro.
Pasos a seguir para una carrera en inteligencia de datos
Big data es un término muy genérico que cubre todas las disciplinas relacionadas con los datos y la analítica, que incluyen: gobernanza de la información, procesamiento y arquitectura de datos, visualización de información, analítica avanzada e inteligencia artificial, gestión de infraestructura y expertos funcionales. Expertos que saben encontrar las aplicaciones empresariales de alto potencial que ofrece la tecnología. Necesitamos identificar la disciplina que más nos motiva y encontrar trayectorias formativas específicas.
Las fuentes de profesionales son cada vez más heterogéneas, debido al impacto transversal de la tecnología en los negocios. En nuestros últimos proyectos de inteligencia artificial, en los que se aplica el procesamiento del lenguaje natural (PNL), incluso hemos estado utilizando lingüistas informáticos. Sin embargo, en este artículo nos centraremos en los perfiles actuales más buscados: arquitectos de datos y analistas de datos, que son los pilares del procesamiento y la arquitectura de datos; y científicos de datos, que se centran en el campo de la analítica avanzada.
Los perfiles de arquitectos y analistas de datos tienden a seguir una carrera profesional en TI o Ingenierías de Telecomunicaciones, pero las personas con muchas otras especializaciones pueden adaptarse a este campo si demuestran un gran conocimiento e interés en la programación y la tecnología. Esto incluye a personas que se especializan en la industria y la ingeniería civil.
Los científicos de datos tienden a haber estudiado Estadística, Matemática Aplicada o Física, o tienen conocimiento de varios lenguajes de programación, el más común de los cuales es R y, cada vez más, Python.
De cualquier manera, hoy en día existen competencias transferibles que abarcan todos los perfiles, como el afán de aprender, la capacidad de adaptación en un entorno tecnológico muy dinámico y en constante evolución, y la capacidad de compartir y participar en comunidades de expertos con una facilidad cada vez mayor, para ejemplo:
Meet Up www.meetup.com , que organiza reuniones en las principales ciudades.
Kaggle “El hogar de la ciencia de datos y el aprendizaje automático” www.kaggle.com : especialmente diseñado para científicos de datos.
Github “Built for Developers” www.github.com que está dirigido a arquitectos y analistas de datos, aunque está abierto a todos los desarrolladores, no solo a los especializados en Big Data.
Si realmente deseas convertirte en un experto y ser contratado (y pagado) como tal, debes poder demostrar tus conocimientos a través de lo que aportas a estas comunidades.
En cualquier caso, los profesionales que se incorporan al mercado laboral y los interesados en un cambio de carrera tienen acceso a universidades y escuelas. Lógicamente, estas instituciones están al día con las posibilidades del mercado y ofrecen un amplio abanico de especializaciones vinculadas al big data, la ciencia de datos y el aprendizaje automático como ya lo hacen algunos de nuestros Smartphones con inteligencia artificial.
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Como mencionamos anteriormente, es importante comprender hacia qué rol te gustaría que progresara tu carrera y elegir el máster que mejor se adapte a tus intereses. Ten en cuenta que todos ofrecerán una visión general genérica, que luego se especializará más en un área específica. Por esta razón, debes tener al menos un conocimiento sólido del programa que se ofrece y su especialización, prestando especial atención a la cantidad de trabajo práctico que se lleva a cabo como parte del programa.
