{"id":26016,"date":"2018-10-15T10:29:06","date_gmt":"2018-10-15T08:29:06","guid":{"rendered":"http:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=26016"},"modified":"2018-10-04T11:44:06","modified_gmt":"2018-10-04T09:44:06","slug":"tres-opciones-para-formarse-en-big-data-aunque-no-sepas-matematicas-ni-programar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miradordeatarfe.es\/?p=26016","title":{"rendered":"Tres opciones para formarse en \u2018big data\u2019 (aunque no sepas matem\u00e1ticas ni programar)"},"content":{"rendered":"
\n
\n
\n

Las universidades lanzan sus primeros grados en anal\u00edtica de datos, mientras el mercado laboral demanda cada vez m\u00e1s profesionales especializados en este campo<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

<\/p>\n

\n
\n

Basta con teclear las palabras \u201cbig data<\/em>\u201d en el buscador de cualquier plataforma de empleo para ver c\u00f3mo las ofertas de trabajo se multiplican: casi 500 en Infojobs, m\u00e1s de 1.500 en LinkedIn…<\/p>\n

Se buscan desarrolladores, analistas, programadores, jefes de proyecto, consultores, ingenieros. Todos ellos con el apellido big data<\/em>. Los datos son el nuevo petr\u00f3leo<\/a>, pero lo complicado para las empresas no es dar con ellos, sino encontrar a un profesional capaz de almacenarlos, estructurarlos y analizarlos. Despu\u00e9s de que en los \u00faltimos a\u00f1os hayan proliferado los cursos y los m\u00e1steres de especializaci\u00f3n<\/a>, ahora llegan nuevos grados universitarios que prometen formar a los buscadores de oro de la era digital.<\/p>\n

La frase no hace m\u00e1s que repetirse: no hay suficientes expertos en big data<\/em> para cubrir la demanda de las empresas. El mercado laboral pide cada vez m\u00e1s profesionales que sepan tratar la enorme cantidad de informaci\u00f3n que generamos a cada paso digital que damos: visitas, compras, fotos, b\u00fasquedas, ubicaciones, comentarios en redes sociales\u2026 El informe anual de LinkedIn de 2017 sobre los empleos m\u00e1s emergentes se\u00f1alaba que tres de los puestos con m\u00e1s demanda en Estados Unidos eran posiciones relacionadas con los datos masivos. IBM pronostica que la demanda de este tipo de profesionales crecer\u00e1 un 28% de aqu\u00ed a 2020. Y en Espa\u00f1a, el \u00faltimo estudio sobre las posiciones y competencias m\u00e1s demandadas<\/a> que elabora la escuela de negocios EAE coloca al experto en big data<\/em> como el segundo profesional m\u00e1s solicitado y el primero en la lista de los puestos que m\u00e1s cuesta cubrir.<\/p>\n

Ese desfase entre la oferta y la demanda, unido a la promesa de elevados sueldos, ha disparado la oferta formativa relacionada con el big data<\/em>. Se ofrecen desde grados de cuatro a\u00f1os hasta cursos intensivos de apenas tres meses. Los hay solo para ingenieros y matem\u00e1ticos y los hay abiertos a todo tipo de perfiles. Quienes los cursan son tanto reci\u00e9n graduados como profesionales en busca de reciclaje. Las nomenclaturas, como en cualquier campo de reciente creaci\u00f3n, se entremezclan: anal\u00edtica, programaci\u00f3n, inteligencia de negocio, ciencia de datos. Y la lista de habilidades y herramientas que aprender no hace m\u00e1s que crecer: Hadoop, data mining<\/em>, R, Python, visualizaci\u00f3n\u2026<\/p>\n

Entre tanta mara\u00f1a de conceptos y de oferta, \u00bfpor d\u00f3nde empezar si uno quiere orientarse al mundo del big data<\/em>? Ignacio G\u00f3mez, director del m\u00e1ster en Gesti\u00f3n y An\u00e1lisis de Grandes Vol\u00famenes de Datos de la Escuela de Negocios y Direcci\u00f3n<\/a>, recomienda comenzar aclarando ideas. \u201cHay varios t\u00e9rminos que est\u00e1n relacionados y que no son lo mismo, pero que se tienen a mezclar\u201d, explica. \u201cPor un lado est\u00e1 el big data<\/em>, un concepto inform\u00e1tico que se refiere al almacenaje de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Y por otro lado est\u00e1 la anal\u00edtica de big data<\/em>, que tambi\u00e9n se suele denominar ciencia de datos o data science<\/em>. Se trata de convertir en informaci\u00f3n esos datos que almacena el big data<\/em>\u201d.<\/p>\n

Esa distinci\u00f3n se aprecia tambi\u00e9n en las dos grandes categor\u00edas de profesionales que se van perfilando en este campo: los expertos en big data<\/em> \u2014\u201cinform\u00e1ticos especializados en bases de datos, es decir, en la infraestructura necesaria para almacenar grandes vol\u00famenes de datos\u201d, en palabras de G\u00f3mez\u2014 y los analistas o cient\u00edficos de datos, encargados de extraer informaci\u00f3n del dato<\/a>. Aunque la parte t\u00e9cnica, de nuevo, se confunde con la del negocio: si los expertos necesitan entender las necesidades de las empresas para detectar qu\u00e9 informaci\u00f3n es realmente valiosa para ellas, los directivos y los gestores precisan igualmente formaci\u00f3n en el campo del big data<\/em> para as\u00ed poder aprovechar su potencial.<\/p>\n

\u201cHay mucha formaci\u00f3n que est\u00e1 orientada a gestores, pero en la que se habla m\u00e1s de negocio que de tecnolog\u00eda\u201d, se\u00f1ala G\u00f3mez. Eso no es malo per se<\/em>, pero para elegir camino es necesario tener claro el objetivo \u2014\u00bfquieres enfocarte a la parte t\u00e9cnica o a la de gesti\u00f3n?\u2014 y el perfil de cada uno, pues algunos programas exigen una formaci\u00f3n previa en matem\u00e1ticas, ingenier\u00eda o estad\u00edstica. Aqu\u00ed tres opciones para estudiar y especializarse en big data<\/em>:<\/p>\n

1. Grado: cuatro a\u00f1os para formar a los ingenieros del futuro<\/h3>\n

Hasta ahora, la formaci\u00f3n en big data<\/em> se ha enfocado en tomar perfiles t\u00e9cnicos que ven\u00edan de otros mundos (reci\u00e9n graduados o profesionales que estudiaron inform\u00e1tica u otra ingenier\u00eda, matem\u00e1ticas\u2026) y darles una p\u00e1tina de conocimiento en big data<\/em>; no en vano, el experto en este campo necesita en su d\u00eda a d\u00eda destilar una particular mezcla de programaci\u00f3n, matem\u00e1ticas y estad\u00edstica. Pero han comenzado ya a surgir los primeros grados universitarios en big data<\/em> \u2014la Universidad de Valladolid fue la primera en Espa\u00f1a\u2014, la mayor\u00eda de ellos orientados a la ciencia de datos.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n
\n
\n

\u00bfUn \u2018boom\u2019 o una burbuja?<\/span><\/h4>\n<\/header>\n
\n

El big data<\/em> ha irrumpido como un hurac\u00e1n en las conversaciones sobre tecnolog\u00eda y digitalizaci\u00f3n\u2026 y tambi\u00e9n en el debate sobre c\u00f3mo ser\u00e1 el mercado laboral del futuro. Pero, \u00bfrealmente hay tanta necesidad de expertos en datos? \u00bfO el big data<\/em> es algo remoto que solo practican los gigantes tecnol\u00f3gicos en Silicon Valley, un concepto ajeno a la realidad de las pymes espa\u00f1olas?<\/p>\n

\u201cNo veo burbuja por ninguna parte. Todo es digital, todo son datos\u201d, afirma Teresa Sancho, de la UOC. \u00c1lvaro Ja\u00e9n, profesor en Neoland, a\u00f1ade: \u201cLa masa de datos que hay es tan ingente que no hay profesionales suficientes. Aunque como toda novedad, los proyectos de momento son muy espor\u00e1dicos y en grandes empresas\u201d.<\/p>\n

Los expertos coinciden, sin embargo, en que el big data<\/em> necesita todav\u00eda aterrizar. \u201cEs cierto que el trabajo no siempre est\u00e1 en Espa\u00f1a. Aqu\u00ed hay un tejido empresarial que, de momento, no tiene capacidad para aplicar big data<\/em>\u201d, admite Francisco Santos, de la Escuela de Negocios y Direcci\u00f3n. Por el momento, los perfiles m\u00e1s demandados son los expertos en tratar el dato y almacenarlo. La anal\u00edtica se prev\u00e9 que explotar\u00e1 cuando las pymes y, sobre todo, la administraci\u00f3n comiencen a gestionar datos. Eso, unido al aumento de los programas formativos, equilibrar\u00e1 la demanda con la oferta y afectar\u00e1 a los sueldos. \u201cAhora, los profesionales que hay est\u00e1n entrando a las empresas grandes, que son las que tienen unidades especializadas y pueden pagar esos salarios\u201d, explica Carlos Caza\u00f1a, de Neoland. \u201cPero en cuanto se vayan formando m\u00e1s profesionales, habr\u00e1 m\u00e1s oferta y los sueldos bajar\u00e1n\u201d.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

\u201cEl big data<\/em> se refiere a vol\u00famenes enormes de datos, pero hay empresas que, sin tener tant\u00edsima informaci\u00f3n, tambi\u00e9n pueden trabajar con esa misma l\u00f3gica de tomar decisiones en base a la evidencia y a los datos, y no solo al criterio y la experiencia personales. Esa es la l\u00f3gica de la nueva oferta formativa\u201d, explica Teresa Sancho, directora del nuevo grado online<\/em> en Ciencia de Datos Aplicada que la Universitat Oberta de Catalunya (UOC)<\/a> lanzar\u00e1 en febrero. El objetivo es formar desde cero a cient\u00edficos de datos capaces de \u201cconocer el ciclo de vida de los datos y estar preparados para abordar problemas complejos con las herramientas disponibles, que son muchas, de forma adecuada\u201d.<\/p>\n

En la Universidad Pompeu Fabra (UPF), los alumnos de la primera promoci\u00f3n del grado en Ingenier\u00eda Matem\u00e1tica en Ciencia de Datos<\/a> acaban de comenzar su segundo curso. Y ya hay empresas pidiendo becarios. \u201cLes hemos pedido que esperen hasta que est\u00e9n en tercero\u201d, cuenta Xavier Binefa, coordinador del programa. \u201cLa sociedad en la que estamos requiere de un tipo de profesional que no existe. Y el ingeniero del futuro es un ingeniero digital\u201d, resume el profesor. \u201cEl cient\u00edfico de datos debe ser un profesional capaz de extraer conclusiones inteligentes de los datos, que ayude a la sociedad a entender cu\u00e1l es su realidad\u201d. La titulaci\u00f3n ha conseguido incluso atraer a las chicas, que ocupan casi la mitad de las plazas, a pesar del problema generalizado de escasez de vocaciones cient\u00edficas femeninas<\/a>.<\/p>\n

2. M\u00e1ster: la opci\u00f3n m\u00e1s habitual<\/h3>\n

El m\u00e1ster ha sido hasta el momento la v\u00eda m\u00e1s com\u00fan para especializarse en big data<\/em>. Pero si la formaci\u00f3n de grado est\u00e1 m\u00e1s orientada a la anal\u00edtica y a formar perfiles con una s\u00f3lida base t\u00e9cnica, en el posgrado la oferta se divide en dos tipos. Por un lado, los programas enfocados a aprender las competencias t\u00e9cnicas: programaci\u00f3n, estad\u00edstica, modelos predictivos… La mayor\u00eda est\u00e1n orientados a perfiles cient\u00edficos (inform\u00e1ticos, matem\u00e1ticos, estad\u00edsticos\u2026), aunque puntualmente algunos admiten tambi\u00e9n a licenciados en ADE. Y por otro, los posgrados de management<\/em> y direcci\u00f3n, que pretenden formar a directivos y mandos intermedios para que sean capaces de ver el potencial empresarial del big data<\/em> y se familiaricen con sus herramientas y lenguajes. Los precios pueden rondar entre 3.000 y 6.000 euros en universidades y a partir de 10.000 en escuelas de negocio.<\/p>\n

Francisco Santos, director de la Escuela de Negocios y Direcci\u00f3n, apunta varias recomendaciones para quienes quieran elegir un programa de posgrado<\/a>: \u201cEs importante analizar las salidas profesionales que ofrece el t\u00edtulo. Para los j\u00f3venes, adem\u00e1s, las pr\u00e1cticas son fundamentales porque si no tienen una experiencia laboral previa, necesitan tener un contacto con el mundo real. Tambi\u00e9n hay que analizar el cuadro docente (que los profesores ejerzan en aquello de lo que hablan) y la estructura de contenidos, que debe ajustarse y tener sentido dentro del mundo de la empresa, pues hay m\u00e1steres que son un popurr\u00ed, se sale sabiendo mucho de todo y especializado en nada\u201d.<\/p>\n

3. Cursos: una puerta de entrada a los datos<\/h3>\n

La formaci\u00f3n intensiva y enfocada a trav\u00e9s de cursos abre otra v\u00eda para especializarse en big data<\/em>. Ese es el camino que sigui\u00f3 \u00c1lvaro Ja\u00e9n para reciclarse laboralmente tras a\u00f1os trabajando en el sector tur\u00edstico. \u201cEmpec\u00e9 a leer art\u00edculos sobre ello y quise meterme para sacarle el jugo a todos esos datos que las empresas ten\u00edan, pero no sab\u00edan c\u00f3mo utilizar\u201d, explica. Hizo un curso de la Fundaci\u00f3n Telef\u00f3nica, despu\u00e9s un m\u00e1ster y entr\u00f3 a trabajar en el \u00e1rea de big data<\/em> de la compa\u00f1\u00eda telef\u00f3nica.<\/p>\n

Ahora, Ja\u00e9n est\u00e1 a punto de comenzar a dar clase en el nuevo curso de data science<\/em><\/a> que la empresa Neoland lanza este mes. Se trata de un bootcamp<\/em>: un curso intensivo que en tres meses promete formar profesionales capaces de trabajar en proyectos de big data<\/em>, sin importar la experiencia o la formaci\u00f3n previa de los alumnos. \u201cEstamos en contacto con empresas de diferentes sectores. Las compa\u00f1\u00edas nos marcan el tipo de conocimientos que deben tener los alumnos que buscan y con ellas creamos un temario conjuntamente\u201d, explica Carlos Caza\u00f1a, responsable de Neoland, sobre su m\u00e9todo.<\/p>\n

El contacto con la empresa es clave para identificar tendencias y necesidades, pero tambi\u00e9n para formar a directivos. En la C\u00e1mara de Madrid dan buena cuenta de ello. Hace tres a\u00f1os pusieron en marcha su curso de big data<\/em><\/a> con un enfoque totalmente empresarial. \u201cEl curso est\u00e1 orientado a procesos de toma de decisiones y estrategia de negocios basada en an\u00e1lisis de datos\u201d, explica Jacobo P\u00e9rez-Soba, jefe del \u00e1rea de formaci\u00f3n de directivos y posgrado de la C\u00e1mara de Madrid. \u201cCuando lo lanzamos hab\u00eda m\u00e1steres de 600 o 900 horas, que era brutal, pero nosotros nos metimos en el nicho de la toma de decisiones\u201d.<\/p>\n

Pero para quien no lo tenga claro o de momento tan solo quiera probar si el big data<\/em> puede ser un camino interesante hacia el que dirigir sus pasos, tambi\u00e9n hay opciones gratuitas. Los MOOC (cursos online<\/em>, masivos y abiertos por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/a> abren una primera puerta al inabarcable mundo de los datos: en edX hay ahora mismo 42 cursos activos sobre big data \u2014varios son de Microsoft, cuya plataforma de servicios en la nube Azure es una herramienta muy utilizada en este campo\u2014, mientras que Coursera ofrece otros 110 cursos (71 en espa\u00f1ol) impartidos, por ejemplo, por gigantes como Google y por universidades de prestigio como Stanford y el Tecnol\u00f3gico de Monterrey.<\/p>\n<\/div>\n