Grandes carreras de datos

Los tipos de funciones y carreras en grandes volúmenes de datos son muchas, pero comparten algunos atributos comunes. Y no se preocupe: no todos requieren un doctorado en matemáticas o estadísticas.

No todo el mundo es un científico de datos

Entonces, ¿qué es un científico de datos? Ella es practicante que ayuda a la compañía a alcanzar una ventaja competitiva a través de la utilización de los datos. Cuando el campo de datos grande comenzó a emerger, personas saltaron rápidamente al etiquetado lo que pensaban que la función de trabajo correspondiente sería. El termino científico de datos fue lanzado en círculos, pero la gente no estaba muy seguro de lo que el trabajo se vería así.

Lo que surgió fue la idea de que grandes volúmenes de datos sólo pueden ser realizadas por los matemáticos más avanzados, modeladores estadísticos y programadores especializados. Para muchas personas, las imágenes de un analista de Wall Street cuantitativa viene a la mente. (UN analista cuantitativo, o Quant, es alguien que utiliza modelos para determinar cuándo comprar y vender acciones específicas).

Sigue existiendo una demanda de científicos de datos tradicionales, pero el campo se ha ampliado para incluir un amplio espectro de funciones - en parte debido a que el avance de la tecnología ha hecho uso de los sistemas de datos grandes más fácil.

Necesidades de los profesionales de datos grandes

los trabajos de datos grandes comparten algunos requisitos comunes no importa qué carrera que elija. Si usted se pregunta si esta carrera es para ti, echar un vistazo a la siguiente lista. Muchos trabajos en este espacio requiere que las personas tengan experiencia o interés en las siguientes áreas:

Comercialización y análisis: El proceso de usar la analítica para comprender mejor el cómo y el por qué de los compradores con el fin de aumentar las ventas.
Colocación de productos: El proceso de obtención de productos que aparecen en las películas y la televisión para aumentar el conocimiento y reconocimiento de marca.
Gestión de producto: El proceso de creación de productos para uso comercial.
sistemas de gestión de base de datos relacional (RDMSs): habilidades de bases de datos fundamentales.
No sólo SQL (NoSQL): Métodos para acceder a los datos fuera de la programación SQL tradicional.
Computación en la nube: Aprovechando informática de servicios por el alquiler de la potencia del ordenador y el almacenamiento, pagando sólo por lo que necesita y la ampliación de la demanda.
MapReduce: Un paradigma para hacer frente a grandes cantidades de servidores de un clúster Hadoop. Hadoop es un modelo de programación ampliamente utilizado para tamizar a través de cantidades masivas de datos utilizando el procesamiento en paralelo.
informática de la salud: El uso de los datos para impulsar las innovaciones para el cuidado de la salud.
Estadística: El estudio de una colección o grupo de datos para su análisis.
Matemáticas Aplicadas: Aplicación práctica de las matemáticas en el mundo real.
sistemas de inteligencia empresarial: sistemas informáticos que permiten a los usuarios de negocio para organizar los datos en información para apoyar las decisiones de negocio.
Visualización de datos: El software que toma la información y la presenta en un formato visual para la interpretación y análisis.
La migración de datos (extracto de transformación y carga [ET]): Herramientas de software para mover datos de un sistema a otro y la transforman en una estructura que es utilizable por el sistema de destino.

Si ya está bien informado en cualquiera de estas áreas o interesados en estos temas, puede estar seguro de que usted será capaz de trazar una trayectoria profesional en este campo emergente.