LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL HA LLEGADO PARA QUEDARSE

Y eso hace que surjan multitud de «nuevos» puestos de trabajo dentro de las empresas y organizaciones.

En profesorDATA.com te ayudo a que comiences (o avances) en el camino para convertirte en uno de los profesionales más deseados casi en cualquier industria de hoy (digital o no)

Data Scientist

En español ‘Ciéntifico de Datos’, pero sí, queda raro… Su rol es el de limpiar, gestionar y organizar (grandes) conjuntos de datos, también conocidos como ‘Big Data’.

Arquitecto de Datos

Su objetivo es la creación de los «planos» de los sistemas de gestión de datos para integrar, centralizar, proteger y mantener fuentes de datos.

Estadístico

Son, históricamente, los líderes del «data»! Analizan los conjuntos de datos y realizan interpretaciones de los mismos empleando métodos y teorías del ámbito de la Estadística.

Análista de Negocio

Más conocido como ‘Business Analyst’, es la figura intermediaria entre los profesionales puros del negocio y el equipo de TI y su objetivo es el de producir mejoras en los procesos de negocio.

Analista de Datos

Posición relacionada con la recolección y procesamiento de datos desde un punto de vista del análisis estadístico para producción de información ‘útil’ en la toma de decisiones.

Ingeniero de datos

Desarrolla, construye, prueba y mantiene las arquitecturas de datos (es decir, por lo general, las bases de datos «gigantes» y los sistemas de procesamiento de gran escala)

Administrador de BBDD

Su rol se centra en asegurar que las Bases de Datos (BBDD) están disponibles a los usuarios que así lo precisen y que la información se almacena de manera segura y compacta.

Analytics Manager

Su papel es el de gestionar la labor de análistas y científicos de datos para que aporten valor a la organización y sus procesos de negocio.

Vale, ya conocemos los perfiles más habituales y demandados pero... ¿cuáles son las principales actividades y tareas de estos profesionales dentro del mundo del 'Data'?

¿Qué vas a hacer si te conviertes en uno de los ‘Jedis’ del Data?

Si quieres dedicarte y adentrarte en este maravilloso mundo necesitarás familiarizarte con estos «palabros» de la derecha…

Machine Learning

En castellano: aprendizaje automático. Es realmente un desafío resumirlo en un par de líneas pero básicamente el ML (de Machine Learning) es un conjunto de algoritmos que aprenden y mejoran “solos” gracias a la experiencia.

Storytelling y Visualización de Datos

Ver un histograma o un diagrama de cajas, así, de golpe puede ser muy muy aburrido y tedioso pero… ¿qué ocurre si le añadimos una pequeña historia (real, por supuesto) a esos gráficos?

Procesos ETL

Los procesos ETL (del inglés Extract, Transform, Load) son los que permiten a las organizaciones mover datos desde múltiples fuentes, reformatearlos y cargarlos en otra base de datos (denominadas comúnmente data warehouse) con el objeto de analizarlos. También pueden ser enviados a otro sistema operacional para apoyar un proceso de negocio.

Modelado de datos y Bases de Datos

Si trabajamos constantemente con datos, ¿qué mejor que encargarse de definir qué pueden ser datos interesantes (ahora o en el futuro), decidir el cómo y dónde guardarlos y, sobre todo, gestionar quién puede o no puede tener acceso a los mismos?

Computación "en la nube"

del inglés Cloud Computing así cómo computación distribuida (distributed-computing). Y es que los volúmenes de datos de la actualidad son tan inmensamente grandes que se precisan en ocasiones multitud de computadores trabajando en paralelo para poder llegar a resultados en un período de tiempo aceptable.

Y docenas de cosas más!

Como el manejo de herramientas de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence o BI), preparación de Dashboards para visualización de indicadores, aplicación de métodos estadísticos y modelos matemáticos a un conjunto de datos para obtener información valiosa… y otras tantas cosas más.

¿Te gustaría formar parta de una de las comunidades de estudiantes de Data Science más grandes y en español?

ALGUNAS DE LAS HERRAMIENTAS, TECNOLOGÍAS Y PLATAFORMAS QUE MANEJAMOS LOS 'DATA':

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