Seguro que en algún momento te has planteado tu carrera profesional . . .
| via GIPHY | ¿Qué camino tomar? ¿Por dónde desarrollar mi carrera profesional para asegurar el éxito a corto y largo plazo? Y por supuesto, un aspecto muy importante, ¿cómo podemos aprovechar la gran demanda de profesionales tecnológicos en nuestro propio beneficio, para conseguir una remuneración lo más alta posible? |
«Publicamos los perfiles profesionales más demandados para este año, con las tecnologías aplicadas y salarios medios anuales»
Esta semana: Big Data
BIG DATA
Si hay una tecnología que ha sonado más que ninguna otra en los últimos años, esa ha sido Big Data. Se han vertido ríos de tinta sobre el Big Data, y todas las compañías han corrido a lanzar proyectos.
El problema principal con Big Data es definir qué es. Originalmente la definición era conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software tradicional de procesamiento de datos no es adecuado para manejarlos.
Pero la etiqueta Big Data se ha aplicado de manera indiscriminada a cualquier cosa que tenga que ver con procesamiento y análisis de datos, por lo que puede ser interesante definir bien a qué nos estamos refiriendo.
Encontramos en primer lugar Data Science: es un «concepto para unificar estadísticas, análisis de datos, aprendizaje automático y sus métodos relacionados» para «comprender y analizar los fenómenos reales» con datos. Los profesionales que se dedican a esto se suelen denominar Data Scientists.
Tenemos tamibién el Data Analytics, Es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, sugerir conclusiones y respaldar la toma de decisiones. Como vemos, es un proceso anterior complementario al Data Science. Los profesionales de este campo se denominan Analistas de Datos.
Y por último tenemos Big Data. Como decíamos en la introducción, se trata de volúmenes de datos tan complejos y voluminosos que los medios tradicionales de tratamiento y análisis son inadecuados. Es por tanto un contenedor que agrupa el Data Science y el Data Analysis, para volúmenes y tipologías de datos muy determinadas.
Aclarada las definiciones, vienen las herramientas. Python y Hadoop son las tecnologías estrellas en este campo, aunque para la parte de Análisis de Datos puede ser necesario adaptarse a las herramientas concretas que ya tengan instaladas las empresas.
Perfil Profesional: los perfiles profesionales van desde los desarrolladores Big Data que deben crear soluciones que exploten los datos disponibles hasta los Data Analysts, que consiguen extraer conclusiones de los grandes volúmenes de datos para que las unidades de negocio puedan ejecutar acciones sobre ellas.
Pero también Jefes de Proyecto, que puedan gestionar proyectos que normalmente implican a toda la compañía, desde la recogida de datos hasta su análisis y utilización por parte de las unidades de negocio.
Salario: Los profesionales de Big Data están en rangos salariales interesantes; profesionales con dos años de experiencia pueden estar rozando los 40.000€, para llegar hasta los 70.000€ cuando se han convertido en profesionales senior.
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La clave en el Empleo tecnológico es la adaptabilidad y la capacidad de evolución. Debemos estar muy atentos a los movimientos del mercado, formarnos de manera continua y estar dispuestos a abandonar el camino o el paradigma que hemos estado siguiendo hasta el momento si vemos que el mercado laboral toma otra dirección.
Los especialistas son muy buscados y valorados en el mercado tecnológico, pero ser especialista no debe significar encasillarse o estancarse. Es esencial la curiosidad, la experimentación, y la capacidad de detectar los cambios en el mercado lo antes posible.
Sólo así podremos asegurar una carrera profesional larga en el mercado tecnológico.
