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Los profesionales expertos en ciencia de datos que buscan las empresas españolas

La demanda de especialistas en "Big Data" es tan grande que no hay cómo cubrirla.


Hombre analizando mapa mundialReunir, seleccionar, examinar y saber interpretar datos para poder usarlos de forma estratégica serán las habilidades más buscadas por empresas de todo el mundo en los próximos años. Por eso, todas las profesiones relacionadas con el big data están siendo tan demandadas que incluso es posible que no haya suficientes profesionales para cubrir esta demanda.

Así lo indicó el estudio 'Forecast: Enterprise Software Markets, World-wide, 2014-2021', publicado en 2017 por la consultora Gartner, que ya advirtió de que el mercado mundial de macrodatos se había duplicado en cuatro años y que la demanda de servicios se había incrementado de tal forma que ya eran necesarios cinco millones de puestos de trabajo en todo el mundo para satisfacer las necesidades del sector. De hecho, los perfiles profesionales vinculados al big data y la ciencia de datos serán los más demandados en los próximos años en España, según el informe EPYCE 2018: Posiciones y competencias más demandadas, de la EAE Business School.

Los más buscados

Las pymes buscan profesionales "que puedan recoger los datos de la empresa, almacenarlos, garantizar su seguridad y tratarlos adecuadamente, y que sean capaces de responder a las preguntas que plantea la dirección", señala Teresa Sancho, directora del grado de Ciencia de Datos Aplicada (Applied Data Science) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

"En este caso, se busca una persona versátil que tenga la formación necesaria para abordar todo el ciclo de vida de los datos y que sea capaz de dar respuesta al reto que se plantea. Sin embargo, las grandes compañías buscan especialistas que desarrollen su trabajo en un área específica", apunta.

Aunque en una formación de grado se puede definir un itinerario más orientado a la gestión de proyectos y la toma de decisiones y otro más orientado a la creación de las infraestructuras tecnológicas para desarrollar este tipo de proyectos, es en las especializaciones de posgrado donde es posible especializarse en estos cinco perfiles:

El mánager o consultor. Tiene un rol directivo que implica la toma de decisiones. Plantea el proyecto y organiza los equipos definiendo objetivos y fases, además de presentar los resultados. "Se encarga del buen funcionamiento del proyecto, actuando de intermediario entre el equipo de analistas, científicos y arquitectos de datos y el cliente. Debe comprender el problema que es necesario resolver y las preguntas que hay que responder. También conoce la tecnología, aunque no se encarga de su desarrollo", explica Jordi Casas, director del máster universitario de Ciencia de Datos (Data Science) de la UOC.

El analista de datos (data analyst). Es el profesional que procesa los datos con los que ya cuenta la empresa. Su labor es experimentar y visualizar lo que aportan esos datos.

El cientííco de datos (data scientist). Se encuentra en un nivel superior al analista de datos, por lo que es capaz de hacer aportaciones en los algoritmos para proporcionar soluciones particulares a un problema específico. Si los algoritmos que existen no sirven para contestar la pregunta de forma adecuada, puede plantear modificaciones en estos o diseñar nuevos algoritmos. Según explica Casas, entre sus tareas habituales está la creación de modelos de aprendizaje automático para, por ejemplo, predecir el consumo de un determinado producto o el comportamiento de un cliente.

El arquitecto o ingeniero de datos (data architect o data engineer). Su labor es encargarse de las plataformas de datos. Se ocupa del sitio donde están los datos, lo que significa que se encarga de la plataforma y el hardware, además de la seguridad del sistema.

El arquitecto o ingeniero de macrodatos (big data architect o big data engineer). La diferencia con el anterior es que los sistemas con los que trabaja se caracterizan por manejar un volumen de datos mucho mayor, puesto que está especializado en grandes volúmenes.

Fuente: El Economista