Los profesionales en big data tienen conocimientos cada vez relevantes que sirven de gran ayuda
Los analista en big data requiere conocimientos en el sistema; el big data es uno de las tecnologías claves más importantes para las empresas y su transformación; de hecho, son tantos los buenos fundamentos que este aplica, que se ha convertido en perfiles muy demandados por las compañías.
Un informe elaborado por IDC España ha expuesto que en los próximos tres años será una de las tendencias más importantes; por lo tanto, marcaran los crecimientos de las compañías tecnológicas; a esto se le suma el Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial, la Robotica y Blockchain.
Tecnología clave para la transformación en las empresas
Un analista en big data es considerado por la parte de los perfiles de profesionales con más posibilidades dentro del mundo de la tecnología.
Uno de los principales rasgos del sector IT es la creación y nuevas demandas de profesiones. Sin embargo, el big data crecerá a un 20,4% hasta 2020, y donde un 40% de las empresas nacionales tendrán tecnologías de big data implantadas dentro de sus sistemas IT.
Big data es uno de las #tecnologías claves más importantes para las empresas y su #transformación Clic para tuitear¿Qué perfil exacto debe cubrir el analista en big data?
El big data es una tecnología muy amplia que tiene ramas a diversos perfiles dentro del mundo de análisis de dato y se distinguen en tres partes:
- Arquitecto de datos: Su responsabilidad es la arquitectura en las tecnologías que debe soportar el proceso de big data.
- Científico de datos: El rol que cumple el científico de datos es el análisis de datos en busca de respuestas de los problemas cotidianos en modelos y tendencias de los datos mediante herramientas de machine learning.
- Analista de Datos: Es el perfil encargado en el análisis de datos cualitativos y cuantitativos.
El profesional en analista de datos debe tener conocimientos muy relevantes en el sistema de big Data para realizar estas funciones. Como se ha especificado anteriormente, el big data tiene diferentes distribuciones como:
- Hadoop, Hive o Pig.
- Lenguajes de base de datos como: SQL o PL/SQL.
- Conocimiento en lenguajes estadísticos como: Phyton o R, c
- Compresión de técnicas de manipulación de datos como: data wrangling, data munging o data tyding.
También debe tener conocimiento pdel mundo cloud y las diferentes soluciones del mercado que proporcionan los principales proveedores, como:
- Amazon, Google o Microsoft,
Ya que serán pieza clave en la evolución del big data y la gestión de la información de las compañías en un futuro muy cercano.
Fuente/ hipertextual.com