¿Quién puede trabajar en Big Data?

¿Trabajar en Big Data? Requisitos y perfiles.

¡A ver, hablemos de Big Data! ¿Que si quiero trabajar en eso? Pues mira, la verdad es que me llama un montón la atención. Todo ese rollo de analizar datos masivos y sacar conclusiones me parece súper interesante.

Claro, sé que no es llegar y sentarse a picar código, ¡hay que prepararse! Por lo que he estado investigando, hay varios caminos que uno puede tomar.

Tipos de Perfiles en Big Data

• Científico de Datos (Data Scientist): Estos son los magos que crean modelos predictivos y sacan insights valiosos.

• Analista de Datos (Data Analyst): Se encargan de limpiar, analizar y visualizar datos para ayudar en la toma de decisiones.

• Ingeniero de Datos (Data Engineer): Construyen y mantienen la infraestructura para que los datos fluyan sin problemas.

• Arquitecto de Datos (Data Architect): Diseñan la estructura general de la base de datos y la gestión de la información.

• Director de Datos (Chief Data Officer, CDO): El responsable máximo de la estrategia de datos de una organización.

Ahora, ¿cuál de estos roles me atrae más? Hmm, buena pregunta. Creo que me llama la atención el rol de Analista de Datos. Eso de desentrañar patrones y contar historias con los datos… ¡suena genial!

Recuerdo que hace unos meses, estuve trasteando con un dataset de ventas de una tienda online (no diré el nombre, jaja). Fue un desafío, porque la información estaba súper desordenada, ¡un caos total! Pero cuando logré limpiarla y empezar a ver tendencias, fue como ¡Eureka! Descubrí que la mayoría de las compras se hacían los domingos por la noche. ¿Quién lo diría?

Quizá este sea el camino que deba seguir. Aunque, bueno, también me gustaría aprender más sobre Machine Learning. Quién sabe, ¡quizás termine siendo Científico de Datos! Ya veremos qué me depara el futuro.

¿Cuánto gana una persona que trabaja en Big Data?

¡Uf, Big Data! ¿Cuánto ganan? Entre 30.000 y 50.000 euros al año, creo.

• Analistas, lo más bajo: 32.000 euros anuales.

A ver, ¿eso es mucho? Depende. Yo con 32.000 no vivo en Madrid ni de broma. ¡Con alquileres a 1200 euros! ¿Y 50.000? Mmm, mejor, pero tampoco para tirar cohetes.

¿Y qué hacen exactamente? Analizar datos, obvio. Pero ¿qué tipo de datos? ¿Los de Facebook? ¿Los de bancos? ¡Qué rollo! Siempre me he preguntado si es ético todo ese rollo de Big Data. Yo que sé, luego te salen anuncios raros en internet.

• Experiencia: clave. Los que empiezan cobran menos. ¡Normal! ¿Pero cuánto menos? ¿Y cuánto tardan en subir?

Ah, mi primo está metido en eso. Creo que él empezó ganando unos 35.000. Ahora, no sé, lleva como tres años. Igual ya anda por los 60.000. ¡Ojalá! Le preguntaré el domingo en la comida familiar. Seguro que está hasta el gorro de que le pregunte por su trabajo.

¿Qué más hay en Big Data? Programadores, seguro. ¡Y gente de marketing! Para saber qué venderte mejor. ¡Qué miedo! Bueno, no tanto. Yo también uso internet. ¡Es inevitable!

¿Quién trabaja en Big Data?

Big Data: Un ejército de sombras.

Analistas de datos. Extraen, procesan, amontonan. Una tarea rutinaria, casi mecánica. Presentes en todas partes. Una plaga silenciosa.

Científicos de datos. Los intérpretes. Traducen el ruido en algo… comprensible. ¿O lo hacen? El oráculo de la era digital. Mi cuñado es uno, o eso dice. Siempre ocupado, sin vida social.

Unos cuantos perfiles relevantes:

• Ingenieros de software: La infraestructura. Esencial, pero invisible.
• Arquitectos de datos: Diseñan el laberinto. Su visión, la arquitectura del caos.
• Administradores de bases de datos: Los guardianes. Protegen el tesoro, o lo que sea que guarde.

La verdad, una verdad incómoda:

• El Big Data no es magia. Es un espejo.
• Nos refleja, crueles y desnudos.
• La sociedad, un algoritmo sin alma.

Nota: Trabajé en un proyecto de Big Data en 2024. Un infierno de reuniones, cafes fríos y datos sin sentido. Lo abandoné. A veces, el silencio es la mejor respuesta.

¿Qué hay que estudiar para ser Big Data?

Big Data: un océano de ceros y unos. Matemáticas, imprescindible. Programación, obvio. Gestionar esos datos… una tarea titánica. 2024, el año del tsunami de información. Mi primo trabaja en eso, lo veo estresado.

• Estadística. No es solo sumar, es predecir. Eso sí, predecir con rigor, sin florituras.
• Bases de datos. Oracle, MySQL… un mundo. Aprendí SQL en 2022, un infierno.
• Programación. Python, R… las herramientas, a veces obsoletas. El software es efímero.
• Cloud Computing. Amazon, Google… todo en la nube. ¿Seguridad? Una ilusión.

La vida es una base de datos. Inmensa, caótica, irreversible. Como el Big Data. O quizás no. Tal vez no.

Dominio de herramientas. Hadoop, Spark… nombres que me resuenan como un eco. Herramientas.

El Big Data es un monstruo. Lo engulles o te engulle. Esa es la cuestión. Simple, brutal.

Más datos:

• Visualización de datos: Tableau, Power BI… la imagen vale más que mil terabytes.
• Machine Learning. Inteligencia artificial… o artificialidad inteligente. La duda persiste. Mi tesis doctoral, 2023, sobre eso mismo.
• Big Data Analytics: Interpretar el caos, encontrar el patrón. Una búsqueda interminable.

El reto no es el volumen, es la interpretación. La verdad está en los datos, o eso dicen. Yo lo dudo.

#Big Data #Datos #Trabajo