En un mundo cada vez más impulsado por los datos, disciplinas como Big Data, Data Science y Data Engineering se han convertido en pilares fundamentales para las organizaciones que desean aprovechar todo el potencial de la información. Aunque en ocasiones estos términos se usan de manera intercambiable, cada uno representa un conjunto único de habilidades, aptitudes y conocimientos enfocados a fases diferentes del ciclo de vida de los datos.
Desde la extracción y almacenamiento masivo de datos, pasando por el análisis profundo y la generación de insights, hasta la creación de infraestructuras robustas que soportan este proceso, cada área juega un rol fundamental y definido.
En este artículo repasamos las principales diferencias y características de cada uno de los perfiles profesionales de estas áreas, así como las habilidades que estos expertos han de desarrollar para sobresalir en sus respectivas tareas.
¿Qué hace un experto en Big Data? Extracción y gestión de datos a gran escala
Comenzamos nuestro análisis estudiando el perfil que se encarga de tratar con los datos en las fases más tempranas del proceso, el experto en Big Data. Este profesional es el encargado de extraer y gestionar datos masivos, trabajando con fuentes diversas, tanto estructuradas como no estructuradas, para recopilar información relevante.
El objetivo principal de este perfil es organizar los datos de manera eficiente y escalable para que otros equipos puedan acceder a ellos y analizarlos. Se trata de una labor crucial que sienta las bases para que otros profesionales de los datos puedan llevar a cabo su trabajo.
Pero, ¿cuáles son las competencias y herramientas clave que debe dominar un experto en Big Data? Esta figura debe tener un sólido control de tecnologías como Hadoop y Spark, además de conocimientos en programación con lenguajes como Python. También es fundamental que maneje herramientas de visualización para presentar los resultados de manera clara y adopte una mentalidad orientada al Business Intelligence, o inteligencia de negocios, lo que le permite aportar valor estratégico a las organizaciones.
El máster en Big Data, Data Science e Inteligencia Artificial de Ntic Master y la Complutense te prepara para dominar todos los aspectos necesarios que el rol conlleva. Gracias a su enfoque práctico y actualizado, este programa permite a los futuros expertos en Big Data convertirse en profesionales versátiles y estratégicos.
¿En qué consiste el rol de un Data Scientist? Análisis e interpretación de datos
Una vez los datos han sido extraídos y organizados, llega el momento de analizarlos, interpretarlos y sacar conclusiones de valor que puedan ser usadas por las organizaciones para tomar decisiones estratégicas.
El Data Scientist desempeña un papel clave en esta fase del procesamiento de datos al aplicar avanzadas técnicas de análisis y modelos predictivos que permiten descubrir patrones y tendencias.
Este perfil profesional debe reunir una serie de cualidades, conocimientos y aptitudes, como por ejemplo el manejo de Python, habilidades avanzadas en estadística y matemáticas, conocimiento de técnicas de machine learning y experiencia en visualización de datos. También es importante el dominio de herramientas de modelado y de software especializado, como R, SQL, y frameworks de aprendizaje automático.
El programa del máster en Data Science, Big Data & Business Analytics de Ntic Master y la Complutense está diseñado para formar a los estudiantes en todas estas competencias clave. Con un enfoque práctico y orientado al análisis de grandes volúmenes de información, el máster prepara a los estudiantes para aplicar estos conocimientos en contextos empresariales reales, potenciando su capacidad para generar valor a través del análisis de datos.
¿Cuál es el trabajo de un Data Engineer? Creación de infraestructuras para datos
Atendiendo al ciclo de vida de los datos, hay un rol fundamental que podemos encontrar actuando de manera paralela a todas las fases del proceso. Hablamos de los Data Engineers. Estos profesionales se encargan de diseñar y construir la infraestructura que permite que los datos fluyan de manera eficiente desde su origen hasta su análisis.
Este rol constante y transversal requiere de una serie de aptitudes y conocimientos específicos. Entre las competencias esenciales de un Data Engineer se encuentran el dominio de arquitecturas de datos y bases de datos, tanto relacionales como NoSQL, para asegurar la correcta organización y almacenamiento de los datos. Además, el manejo de herramientas de procesamiento en tiempo real, como Apache Kafka y Apache Spark, es crucial para gestionar grandes volúmenes de datos en movimiento. También resulta vital la habilidad para implementar ingestas y lagos de datos, así como pipelines en la nube, lo cual permite la escalabilidad y accesibilidad de los datos en entornos empresariales complejos.
El contenido del programa del máster de Big Data y Data Engineering, asegura a los alumnos el dominio de todas estas habilidades y competencias clave. A través de módulos especializados y un enfoque integral y práctico, el máster capacita a los futuros Data Engineers para construir infraestructuras eficientes, escalables y alineadas con las necesidades actuales de las organizaciones en un entorno de Big Data.
Cada uno de los másteres de Ntic Master y la Complutense ofrece una formación completa que responde a las demandas del mercado actual y prepara a los estudiantes para desempeñar un rol esencial en la estrategia de datos de cualquier empresa. Tanto si tu interés está en la extracción de datos masivos, el análisis avanzado o la construcción de infraestructuras robustas, estos programas te proporcionarán todas las herramientas y conocimientos necesarios para liderar el ámbito de la gestión de datos y la inteligencia de negocios.
