{"id":164268,"date":"2022-07-28T13:30:58","date_gmt":"2022-07-28T12:30:58","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=164268"},"modified":"2026-02-09T15:40:26","modified_gmt":"2026-02-09T14:40:26","slug":"profesiones-del-big-data-y-competencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/profesiones-del-big-data-y-competencias","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1les son las profesiones del Big Data y las competencias necesarias?"},"content":{"rendered":"

Los perfiles profesionales del Big Data son tan diversos como numerosos: Data Scientist, ML Engineer, Ingeniero de megadatos… Descubre todo lo que necesitas saber sobre estas diferentes profesiones y c\u00f3mo adquirir las competencias necesarias para ejercerlas.\n<\/strong><\/p>\nLas nuevas tecnolog\u00edas crean enormes vol\u00famenes de datos, y el mundo ha entrado en la era del Big Data. Los megadatos ofrecen innumerables oportunidades para las empresas de todos los sectores, pero tambi\u00e9n suponen un nuevo reto.\n\nLas empresas necesitan nuevas herramientas y tecnolog\u00edas para explotar esa informaci\u00f3n, analizarla y utilizarla para tomar mejores decisiones. Pero, sobre todo, necesitan las competencias de los profesionales del Big Data.\n\nAs\u00ed que, si todav\u00eda eres estudiante, est\u00e1s buscando un cambio de carrera o est\u00e1s en busca de trabajo, el Big Data es una excelente opci\u00f3n profesional para la d\u00e9cada de 2020 y m\u00e1s all\u00e1. En todos los sectores, las empresas est\u00e1n captando expertos y la demanda sigue siendo muy superior a la oferta.\n\nLos salarios son, por tanto, muy elevados y las perspectivas de desarrollo son enormes<\/a>. Descubre, en este dosier, todos los perfiles profesionales del Big Data y las aptitudes necesarias para ejercerlos…\n

\u00bfPor qu\u00e9 elegir un trabajo en Big Data?<\/h3>\nLos empleos de Big Data son los empleos del futuro<\/strong>, por varias razones. En este momento, el Big Data y la Data Science est\u00e1n en la cima de la agenda del sector inform\u00e1tico.\n\nLos profesionales m\u00e1s cualificados est\u00e1n muy solicitados, especialmente los arquitectos e ingenieros Big Data. Las ofertas de empleo proliferan y estos expertos pueden elegir la empresa<\/strong> en la que prefieren trabajar.\n\nAdem\u00e1s, el Big Data abarca una gran variedad de tecnolog\u00edas y profesiones. Es un ecosistema completo, y perfiles muy diferentes pueden encontrar un puesto que encaje con sus competencias y los complemente.<\/strong>\n\nLos elevados salarios tambi\u00e9n son un argumento de peso<\/strong>. Los ingenieros y otros expertos en Big Data son escasos, y las empresas no dudan en ofrecer salarios muy atractivos para asegurarse sus servicios. Las grandes multinacionales de Silicon Valley, como GAFAM, pagan salarios especialmente astron\u00f3micos a sus Data Scientists.\n

\u00bfCu\u00e1les son los diferentes trabajos del Big Data?<\/h3>\nYa hay muchos puestos de trabajo en el sector del Big Data, y a medida que se desarrolla la tecnolog\u00eda est\u00e1n surgiendo nuevos puestos<\/strong>. A veces puede ser dif\u00edcil para un reci\u00e9n llegado orientarse, pero aqu\u00ed te proponemos descubrir algunos de los principales perfiles profesionales de este campo.\n

Data Analyst o analista de datos<\/h4>\nLa funci\u00f3n del Data Analyst<\/a> es analizar los datos de su empresa. Busca extraer \u00abinsights\u00bb a partir de informaci\u00f3n bruta almacenada en las bases de datos, con el objetivo de resolver los problemas de su empresa.\n\nTambi\u00e9n crean informes para compartir sus conclusiones con la direcci\u00f3n y otros departamentos de la empresa. El Data Analyst debe tener conocimientos<\/strong> de an\u00e1lisis, estad\u00edstica, algoritmos y visualizaci\u00f3n de datos.\n\n\n
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Data Scientist o cient\u00edfico de datos<\/h4>\n\n
El Data Scientist<\/a><\/div><\/div>\n es el puesto fundamental del Big Data<\/strong>. Al igual que el Data Analyst, se encarga de recopilar y analizar series de datos sin procesar para ayudar a los directivos a tomar mejores decisiones y resolver problemas.\n\nSin embargo, tambi\u00e9n utiliza modelos de Machine Learning<\/a> e inteligencia artificial para automatizar el an\u00e1lisis y explorar los datos m\u00e1s en profundidad. El Data Scientist recopila y crea modelos estad\u00edsticos. Se trata de un experto muy cualificado desde el punto de vista t\u00e9cnico y con conocimientos empresariales.\n\n\n
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Arquitecto de Big Data<\/h4>\nEl arquitecto de Big Data entiende y domina toda la infraestructura de las bases de datos<\/b>. Trabaja con los Data Engineers para optimizar el rendimiento de los workflows de datos, y tambi\u00e9n debe probar y dise\u00f1ar nuevos prototipos de bases de datos para satisfacer las necesidades de la empresa.\n\nGracias a sus conocimientos en lenguajes inform\u00e1ticos del Big Data<\/b>, organiza y mantiene la informaci\u00f3n en bases de datos relacionales y directorios empresariales. Desarrolla estrategias de arquitectura de datos para cada \u00e1rea de actividad de la empresa.\n

Gestor de bases de datos o Database Manager<\/h4>\nEl gestor de bases de datos dirige todo el equipo de \u201cdatabase\u201d<\/b> y es responsable de las bases de datos de la empresa. Tiene un alto nivel de conocimientos de gesti\u00f3n de proyectos y debe ser capaz de diagnosticar los problemas y resolverlos.\n\nDebe supervisar el presupuesto y las necesidades de personal, y procesar las solicitudes de datos de la empresa. Su funci\u00f3n es revisar el uso de los datos y evaluar las fuentes de datos<\/b> para su optimizaci\u00f3n. Por tanto, es un experto con capacidad de liderazgo y gesti\u00f3n.\n

Ingeniero de Big Data o ingeniero de megadatos<\/h4>\nEl ingeniero de Big Data<\/b> debe descubrir nuevas fuentes de datos. Su funci\u00f3n tambi\u00e9n es transformar y \u201climpiar\u201d los datos<\/b>, prepararlos para que los analistas y Data Scientists puedan utilizarlos.\n\nTambi\u00e9n act\u00faa como intermediario entre los directivos de la empresa y los Data Scientists.<\/b> Al garantizar una comunicaci\u00f3n clara y transparente, se asegura de que los Data Scientists comprendan los objetivos de la organizaci\u00f3n.\n\n\n
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Ingeniero de Machine Learning o ingeniero de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h4>\nUn ingeniero de Machine Learning desarrolla nuevos software de an\u00e1lisis de datos<\/strong> para su empresa. Esos modelos, algoritmos, software y otras herramientas automatizan el an\u00e1lisis del Big Data.\n\nDe este modo, todos los empleados de los distintos equipos de la empresa pueden acceder a las ventajas del an\u00e1lisis de datos<\/strong> sin tener que recurrir a los Data Scientists.\n

Administrador de base de datos<\/h4>\nEl administrador de base de datos es responsable de gestionar los cambios en la base de datos<\/b> de su empresa. Su funci\u00f3n es garantizar que la base de datos permanezca estable y disponible en todo momento, y que se efect\u00faen copias de seguridad con regularidad.\n\nTambi\u00e9n es el que garantiza la seguridad de los \u201clagos de datos\u201d<\/b> (data lakes). Este trabajo es para personas especialmente meticulosas y atentas.\n

Business Analyst o analista de negocio<\/h4>\nLa funci\u00f3n del Business Analyst es similar a la del Analista de datos<\/a>. Sin embargo, el analista de negocio est\u00e1 especializado en un campo concreto<\/strong> : el sector de actividad de la empresa.\n\nEste profesional es quien ampl\u00eda la productividad de un proceso empresarial. Tambi\u00e9n act\u00faa como v\u00ednculo entre la direcci\u00f3n<\/strong> de la empresa y el equipo inform\u00e1tico.\n

Visualizador de Big Data<\/h4>\nEl visualizador de Big Data est\u00e1 especializado en la visualizaci\u00f3n de datos o Dataviz<\/a>. Con la ayuda de programas inform\u00e1ticos, crea presentaciones visuales de los resultados del an\u00e1lisis de datos. Por tanto, act\u00faa en colaboraci\u00f3n con los Data Analysts y Data Scientists.\n\nTambi\u00e9n es responsable de la adquisici\u00f3n, gesti\u00f3n y documentaci\u00f3n de datos<\/strong>. Trabaja en estrecha colaboraci\u00f3n con los clientes y los diferentes equipos para dirigir el an\u00e1lisis de datos en la direcci\u00f3n correcta.\n

Data Warehouse Manager<\/h4>\nEl Data Warehouse Manager tiene una funci\u00f3n similar al del gestor de la base de datos. Tambi\u00e9n tiene que desarrollar e implementar nuevas estrategias de gesti\u00f3n de datos.<\/b>\n\nSu misi\u00f3n es coordinar y gestionar todas las soluciones de gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n<\/b>. Tiene que realizar tareas de sourcing, migraci\u00f3n de datos, dise\u00f1o e implementaci\u00f3n.\n

Data Modeler<\/h4>\nUn Data Modeler se encarga de que las pr\u00e1cticas de codificaci\u00f3n<\/b> dentro de la empresa sean coherentes en los diferentes modelos de datos. Puede sugerir la reutilizaci\u00f3n de modelos en diferentes entornos, cuando sea posible.\n\nEste experto tambi\u00e9n desarrolla nuevos modelos<\/b> seg\u00fan las necesidades y normas de la empresa. Revisa los programas inform\u00e1ticos existentes para mejorar su eficacia y optimizar su rendimiento.\n

\u00bfQu\u00e9 le depara el futuro a las profesiones del Big Data?<\/h3>\nLa era del Big Data ha sido impulsada principalmente por la explosi\u00f3n de datos personales en la nube. Sin embargo, ese volumen de datos seguir\u00e1 creciendo en los pr\u00f3ximos a\u00f1os<\/strong>.\n\nLa raz\u00f3n principal es el aumento del n\u00famero de dispositivos conectados<\/strong> a Internet, especialmente los dispositivos port\u00e1tiles como los smartphones y los smartwatches.\n\nAl mismo tiempo, surgir\u00e1n nuevas tecnolog\u00edas<\/strong> para el an\u00e1lisis de datos. Las existentes se actualizar\u00e1n. Actualmente, SQL se considera la herramienta est\u00e1ndar<\/a> para la manipulaci\u00f3n de bases de datos. Sin embargo, Spark es un serio competidor.\n\nEl aumento del volumen de datos tambi\u00e9n dar\u00e1 lugar a nuevos retos vinculados<\/strong> con la seguridad de los datos personales. Las leyes son cada vez m\u00e1s estrictas, especialmente en Europa con la adopci\u00f3n del RGPD.\n\nPara hacer frente a todos estos retos, los profesionales del Big Data ser\u00e1n cada vez m\u00e1s demandados<\/strong>. Por tanto, las profesiones del Big Data tienen un futuro brillante por delante.\n

\u00bfC\u00f3mo acceder a un puesto de trabajo de Big Data?<\/h3>\nSi sue\u00f1as con trabajar en el campo del Big Data, hay varios consejos que puedes poner en pr\u00e1ctica. En primer lugar, no le des demasiada importancia a los \u00abt\u00edtulos\u00bb<\/strong> que se dan a esos perfiles profesionales.\n\nEn realidad, esos perfiles profesionales son nuevos y su definici\u00f3n a\u00fan no es universal. La funci\u00f3n que se da a un mismo trabajo puede variar de una empresa a otra. Sin embargo, pueden existir dos t\u00edtulos diferentes para designar a las mismas responsabilidades.\n\nNo obstante, para filtrar las numerosas ofertas de empleo, f\u00edjate en criterios concretos<\/strong>, como la lista de tareas que quieres realizar o los sectores de actividad que te interesan. Esto te ayudar\u00e1 a encontrar un trabajo que realmente te convenga.\n\nSi tienes la mente abierta, puede ser una buena idea elegir un sector espec\u00edfico<\/strong> para encontrar un trabajo como profesional del Big Data. As\u00ed podr\u00e1s adquirir habilidades relacionadas con ese sector espec\u00edfico, adem\u00e1s de tus habilidades en Data Science, para ofrecer una doble especializaci\u00f3n muy interesante para los empleadores.\n\nLo m\u00e1s importante es adquirir competencias s\u00f3lidas para trabajar en el campo de la Data Science. Despu\u00e9s, podr\u00e1s adaptarte a las exigencias de una empresa simplemente aprendiendo nuevas competencias en un campo en constante cambio.<\/strong>\n\nAs\u00ed que lo primero que hay que hacer es entender los fundamentos de las bases de datos y aprender a gestionar grandes vol\u00famenes de datos. Tambi\u00e9n se valorar\u00e1 el conocimiento de lenguajes de programaci\u00f3n clave como Python<\/a>, Java, C o Scala.\n\nTambi\u00e9n es muy \u00fatil una base s\u00f3lida en matem\u00e1ticas<\/strong>, estad\u00edstica y \u00e1lgebra lineal. Si a\u00f1ades proyectos concretos y estudios de casos a tu CV, demostrar\u00e1s al empleador que tienes experiencia en el mundo real, lo que puede marcar la diferencia con respecto a otros candidatos.\n\nDestaca todas tus competencias, ya sean relacionadas con la tecnolog\u00eda como con cualquier otra \u00e1rea que pueda ser relevante para la empresa a la que intentas convencer. Pueden ser cualidades personales o \u00absoft-skills\u00bb<\/strong>. De hecho, los perfiles profesionales del Big Data requieren sobre todo una personalidad dispuesta a explorar y consultar datos.\n\nPlant\u00e9ate leer todos los blogs, art\u00edculos y libros<\/strong> que puedas sobre tecnolog\u00edas del Big Data. Aseg\u00farate de estar siempre al d\u00eda en este campo en constante evoluci\u00f3n.\n

\u00bfC\u00f3mo se adquieren las competencias necesarias para las profesiones del Big Data?<\/h3>\nEn la actualidad, existe una amplia gama de cursos<\/strong> para los perfiles profesionales del Big Data. Sin embargo, muchas de las organizaciones que ofrecen esos programas se limitan a \u00absubirse al carro\u00bb<\/strong> de lo que est\u00e1 de moda.\n\nComo se puede ver, los expertos en Big Data est\u00e1n muy solicitados y esta gran demanda ofrece oportunidades para escuelas, universidades, centros de formaci\u00f3n e instituciones privadas. Por eso no es de extra\u00f1ar ver cursos<\/strong> dedicados a los megadatos por todas partes.\n\nSin embargo, los perfiles profesionales relacionados con el Big Data requieren competencias t\u00e9cnicas muy especializadas y transversales. Solo los perfiles m\u00e1s cualificados y con m\u00e1s talento<\/strong> podr\u00e1n dar la talla y llamar la atenci\u00f3n de las grandes empresas. A pesar de la gran demanda, los \u201cData Scientists domingueros\u201d no enga\u00f1an a nadie.\n\nPor tanto, es muy importante elegir una formaci\u00f3n realmente certificada, que garantice la adquisici\u00f3n de las competencias que buscan las empresas. Esto es exactamente lo que ofrece Liora.<\/strong>\n\nNo esperes m\u00e1s y sigue uno de nuestros cursos<\/b> de Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer, Data Management o ML Engineer. Todos nuestros cursos permiten obtener un t\u00edtulo certificado por la Universidad de la Sorbona<\/b>.\n\nM\u00e1s de 1500 antiguos alumnos<\/b> trabajan ahora en Big Data, gracias a nuestra formaci\u00f3n pr\u00e1ctica y casos de uso empresarial. Adem\u00e1s, nuestra escuela a distancia ya ha conquistado a numerosos grupos industriales: AXA, Safran, Soci\u00e9t\u00e9 G\u00e9n\u00e9rale, BNP, Allianz, etc.\n\nAhora ya lo sabes todo sobre los perfiles profesionales del Big Data. Descubre m\u00e1s sobre por qu\u00e9 y c\u00f3mo empezar un curso de Big Data<\/b><\/a>, y qu\u00e9 competencias poco comunes debes conseguir para destacar<\/b><\/a>.\n\n\n
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