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Cuando hablamos de big data, nos referimos a un nuevo campo tecnológico muy extenso que engloba diversas ramas y tipos de profesionales especializados. Todos ellos son parte fundamental para la toma de decisiones de una empresa y suelen ser la mano derecha de los equipos directivos.
¿Quieres conocer más sobre el sector del big data, sus perfiles profesionales e informarte sobre las mejores oportunidades laborales de todo el campo empresarial? Quédate con nosotros en este post y entérate de todo.
Todos los profesionales que trabajan con los datos comparten la pasión por la tecnología y la estrategia. Con formaciones como las anteriormente recomendadas, podrás especializarte en alguna de sus áreas y actualizar conocimientos para que puedas optar a mejores puestos y asumir nuevas responsabilidades.
¿Conoces la diferencia entre data analyst y data science? Quédate en este post y descubre esto y mucho más.
El big data está en pleno auge y aún no se ha descubierto todo su potencial. Esto es una gran noticia para los profesionales de este campo, ya que no hay límite para el crecimiento profesional, y existe una gran demanda para cubrir vacantes muy bien remuneradas. ¡Conozcamos algunos de ellos!
En el área profesional del big data, tal y como acabamos de ver, hay muchos perfiles que parecen solaparse. Algunos, como el analista de datos y el científico de datos, puede parecer que hacen lo mismo, pero, aunque trabajan juntos y uno aporte valor a la actividad del otro, hay una principal diferencia entre el data analyst y el data science: Mientras que el data analyst resuelve las preguntas planteadas por la empresa, el Data Scientist se encarga de formular las preguntas exactas que necesita plantearse la empresa para crecer. Ambos deben tener conocimientos de desarrollo de modelos estadísticos y sobre Machine Learning.
El data scientist realiza tareas de: limpieza de datos, predice problema de negocios y trabaja junto a los directivos en la estrategia de crecimiento, agregando valor, desarrolla modelos de aprendizaje automático y métodos analíticos, tiene conocimientos sobre minería de datos, presenta resultados y saca conclusiones.
El data analyst se centra en: obtiene ideas de fuentes de información sin procesar. Luego identifica cualquier obstáculo o mancha en la calidad de los datos extraídos y trabaja junto al data scientist en la obtención de conclusiones y se contrastan para encontrar soluciones a los problemas de negocio, hace mapeos y rastre datos, coordina a los ingenieros para que hagan búsquedas de nuevos datos sin pisarse en las fuentes, realiza análisis estadísticos comerciales, documento y estructura datos.
Tanto el trabajo del data scientist como el del analista son totalmente complementarios y trabajan en diferentes etapas de un proyecto de big data. Mientras que el analista posee habilidades de administración y ordenación, el otro le da una visión más estratégica y interpreta los datos con el objetivo de hacer crecer al negocio.
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