Guía para aprender Big Data desde 0. ¿Cómo convertirse un experto en Big Data?

El boom de internet y de los dispositivos inteligentes ha hecho que dejemos un rastro de información especialmente útil para empresas. Aunque la única forma de que verdaderamente puedan aprovechar todos esos datos es gracias al Big Data y sus profesionales.

Es algo que ya sabes, por eso ahora necesitas saber cómo aprender Big Data desde 0. Qué pasos hay que seguir, cuáles son las mejores opciones o incluso cuáles son las razones por las que adentrarse en este sector.

Y todo eso lo vamos a ver aquí, así que solo tienes que seguir leyendo.

¿Por qué estudiar Big Data?

Por qué estudiar Big Data

La principal razón por la que estudiar Big Data es la alta demanda de profesionales en la materia que hay actualmente. Todas las grandes empresas necesitan a personal especializado en recopilar y estudiar grandes volúmenes de datos, ya que se ha convertido en algo imprescindible para mejorar su modelo de negocio y poder mantener su competitividad.

Es un sector con muchas salidas profesionales, aunque entre sus perfiles más demandados están los de Ingeniero de Datos (Data Engineer), Analista de Datos (Data Analyst), Arquitecto de Datos (Data Architect), Científico de Datos (Data Scientist) o el Director de Datos (Data Chieff Officer).

Puestos solicitados y que figuran entre los perfiles mejor pagados de España dentro del sector tecnológico. De hecho, los salarios en este sector pueden llegar a los 50.000 euros netos al año, o incluso ir más allá.

Son perfiles con acceso a muy buenas condiciones laborales y que, por encima de todo, están preparados para adaptarse a cualquier novedad en el ámbito tecnológico. El desarrollo de las Inteligencias Artificiales o el propio consumo de contenidos en internet hacen necesaria la existencia de más y más profesionales en el sector. Estudiar Big Data no es solo tener acceso a un buen salario o un buen trabajo, es una garantía de futuro.

¿Dónde estudiar Big Data?

La mejor manera de aprender Big Data es por fases. Lo ideal es comenzar haciendo cursos gratuitos, repasando tutoriales en YouTube y consumiendo material gratuito que haya en la red, tanto libros como vídeos o incluso ejercicios.

Con esto puedes tener una formación básica bastante amplia y sólida. Algo conveniente para dominar conceptos esenciales, familiarizarse con el entorno y entender realmente qué es y cómo se trabaja con el Big Data.

Pero eso es solo la base. La mejor forma de aprender Big Data y dominarlo es hacer cursos de pago. Aquí ya entramos en materia especializada, con cursos que van desde un enfoque global hasta otros más específicos.

Son necesarios, porque te enseñan realmente la realidad del sector y cómo se trabaja. Con ellos perfilas y dominas todos los conceptos y tecnologías, conoces las herramientas, aprendes a usarlas e incluso te preparas para evolucionar al mismo ritmo que el sector.

Realizar cursos en Big Data al final es la mejor forma de aprender. La vía autodidacta y gratuita es buena para empezar a andar, pero, para volar necesitas rodearte de profesores profesionales y formaciones de calidad y avanzadas.

➡️ Por eso, te recomendamos echar un vistazo a nuestra selección con  los mejores Másters en Big Data.

¿Cómo convertirse en un experto en Big Data?

Para ser un verdadero experto en Big Data tienes que formarte con los mejores cursos, aunque el camino para la capacitación sin duda es cursar un Máster de calidad.

Vamos a qué opciones tienes a tu disposición:

Los másters de Big Data en Live Streaming

son la opción que más se elige cuando se puede dedicar mucho más tiempo a la formación. Esta opción formativa exige estar presente en las clases en directo para poder avanzar con más facilidad en el temario, aunque algunos de estos cursos ofrecen la posibilidad de ver algunas de las clases tras emitirse.

Suelen brindar completas plataformas online en las que conectar con otros alumnos para comentar ejercicios, colaborar en proyectos conjuntos, preguntar dudas o incluso concertar tutorías virtuales con los profesores.

Muy interesante para estudiar desde casa. Su duración puede ir desde las 300 h hasta las 750 h.

¿Y sus precios?

Presentan una horquilla igual de amplia, depende de la reputación del centro, la calidad de sus profesores, instalaciones, etc…

La horquilla aproximada se sitúa entre los 3000€ hasta los 15000€.

Cursos de vídeo bajo demanda

La principal diferencia con los másters es que aquí las clases no se ofrecen en directo, sino que se facilitan a través de vídeos disponibles en internet. Esto permite al estudiante avanzar a su ritmo, sin restricciones horarias. Tampoco dotan de una titulación oficial y no es posible tener soporte con el profesor directamente.

Una fórmula más flexible, aunque sujeta a un calendario de entregas y de comienzo y final de curso. Facilita también acceso a plataformas virtuales para contactar con otros estudiantes o concertar tutorías con profesores, ejercicios prácticos, toneladas de materiales y recursos para entender cada concepto y dominarlo.

Sus niveles son más amplios, habiendo desde cursos especializados en determinados aspectos del Big Data hasta aquellos que buscan profesionalizarte al completo en este campo. Su duración puede ser de 4 horas o incluso de hasta 70 horas en función de la carga didáctica y los aspectos en los que se profundice. Sus precios se pueden mover habitualmente entre los 10 € hasta los 200 €.

¿Pueden servir para trabajar en Big Data sin tener formación previa en la materia?

Pueden servir a nivel de introductorio o adquirir capacidades más específicas, pero por lo general, las empresas te solicitarán un título habilitante.

Áreas profesionales relacionadas con Big Data

Aplicaciones del Big Data DND

El Big Data es muy amplio, pero hay varios sectores profesionales en los que cobra especial importancia:

Business Intelligence

El Business Intelligence o BI se centra en las técnicas de gestión empresarial con las que, a partir de la recogida y estudio de datos, los negocios pueden conseguir una mejor toma de decisiones.

Machine Learning

Campo de la Inteligencia Artificial con el que se consigue hacer que una máquina aprenda sobre cualquier cosa sin haber sido programada para ello.

Data Analytics

El Data Analytics se especializa en analizar datos, sobre todo del Big Data, para ayudar a las empresas a mejorar su volumen de negocio a través de una mayor eficiencia, optimización de la UX y perfeccionamiento del modelo de negocio.

Internet de las Cosas

El Internet de las Cosas o IoT se especializa en conectar dispositivos a la red de redes para facilitar su uso, abarcando desde electrodomésticos hasta pequeños aparatos para el hogar o mobiliario.

Data Science

También conocido como Ciencia de Datos, Data Science es una disciplina especializada en analizar grandes volúmenes de datos para extraer información útil y detectar patrones para la toma de decisiones.

Tecnologías Big Data

Tecnologías más empleadas en BigData

Estas son las principales tecnologías que se emplean en el Big Data. Dominarlas es esencial para todo buen profesional que se precie:

  • Python: lenguaje de programación sencillo y accesible con una enorme comunidad detrás, aunque es bastante lento. Artífice de muchas de las herramientas de Big Data modernas.
  • R: otro lenguaje de programación utilizado sobre todo para gráficos y estadísticas. Muy empleado en minería de datos, finanzas y bioinformática, es el segundo más empleado en el mundo del Big Data.
  • Hadoop: entorno de trabajo estándar del Big Data. Almacena grandes cantidades de información y sirve también para análisis y procesamiento de datos. Su popularidad es tal que hasta gigantes como Meta lo utilizan.
  • ElasticSearch: tecnología diseñada única y exclusivamente para buscar información entre grandes volúmenes de datos, sobre todo complejos. Trabaja en tiempo real con mucha rapidez.
  • Bases de datos (NoSQL): las bases de datos son esenciales para el almacenamiento y estructuración del Big Data. NoSQL es el tipo más empleado, y MongoDB la herramienta más habitual por estar orientada a documentos en lugar de a registros.
  • Apache: esta tecnología está muy presente de dos maneras. Por un lado Apache Storm, sistema de computación en tiempo real que trabaja con flujos de datos constantes. Por otro, Apache Spark, motor especializado en procesar datos con extrema rapidez.

¿Qué se necesita para aprender Big Data?

Para adentrarse en este sector y llegar a ejercer como un profesional del Big Data, es necesario no solo formarse en diferentes campos de la programación y la tecnología, sino también desarrollar ciertas aptitudes profesionales.

Esto es lo que necesitas para aprender Big Data y dominarlo con el tiempo:

  • Visión de negocio
  • Dotes comunicativas
  • Habilidades matemáticas
  • Habilidades de análisis y estadística
  • Conocimientos sobre programación informática, especial énfasis en Python o R
  • Conocimientos sobre bases de datos, sobre todo SQL
  • Familiarización con el Machine Learning (Tensorflow, Numpy, Prophet y similares)
  • Nociones sobre herramientas Hadoop (Pig, Hbase, Hive, Sqoop, etc.)
  • Nociones sobre lenguaje de manipulación de datos (data munging, data wrangling, etc.).
  • Destreza con la gestión del software en sistemas de estructuras de datos

¿Cuánto cobra un científico de datos?

El puesto de científico de datos es uno de los mejor remunerados en la actualidad. En España, el salario medio del Data Scientist ronda los 35.000 euros brutos al año, lo que significa en torno a los 2.200 euros netos al mes.

¿Es un buen salario?

Teniendo en cuenta que la media anual en el país es de 24.000 euros, desde luego que sí.

Hemos dicho la media, aunque también hay que ver los extremos. Lo máximo que puede ganar un Científico de Datos en España es de 85.000 euros brutos al año. ¿Lo mínimo? Muchos puestos de entrada y sin experiencia suelen cobrar sobre los 27.000 euros anuales.

Si miramos a otros territorios, los Data Scientists estadounidenses pueden llegar a cobrar unos 100.000 dólares anuales. En México, por otra parte, la media está sobre los 35.000 pesos al mes (1.700 euros aproximadamente). Mirando más cerca incluso, dentro de la Unión Europea, las cifras se ubican sobre los 65.000 euros al año.