Aprender Big Data desde cero

¿Quieres introducirte en el mundo del Big Data y no sabes cómo? Entonces estás en el lugar correcto. El objetivo de este artículo es dar una introducción a este concepto y explicar el futuro profesional de los expertos en este sector.

El Big Data hace referencia al manejo de enormes volúmenes de datos. Para ser capaz de tratar dicha cantidad de información es necesario el uso de técnicas y tecnologías especiales que permitan realizar operaciones sobre los datos de forma rápida, escalable y seguro.

Hoy en día, los datos es seguramente lo más importante que pueden tener las compañías. En ellos está, por ejemplo, información de los clientes con lo que se puede usar para proporcionarles productos según sus intereses y mejorar la ratio de conversión.

También pueden ser usados por los negocios para optimizar sus procedimientos y mejorar la toma de decisiones de la empresa.

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Existen una gran cantidad de fuentes de donde aprender las tecnologías Big Data. Es recomendable tener una base de programación y de conocimiento informático para acelerar el proceso de aprendizaje.

En Youtube existen muchos videos tanto en Castellano como en inglés que enseñan las bases del manejo de grandes volúmenes de datos.

Otra opción es tomar algunos de los cursos disponibles en plataformas de aprendizaje online como Coursera o Udemy. Algunos de estos cursos más populares son:

En la actualidad, las profesiones relacionadas con análisis de enormes cantidades de datos junto con la programación son los ámbitos donde más salidas profesionales encontramos y con los sueldos más altos.

Grandes compañías de todos los sectores se están dando cuenta de lo importante que es la información para sacar conclusiones que mejoren los resultados de la empresa. Por esta razón, están dando el salto a las herramientas tecnologías Big Data para poder llevar a cabo este proceso.

Los científicos de datos son profesionales con un perfil muy demandado por las empresas.

Su trabajo consiste en limpiar y procesar los datos para posteriormente crear modelos predictivos a partir de técnicas de análisis matemático y estadístico.

Una de las misiones principales de los científicos de datos es crear tableros informativos para transmitir las conclusiones a otros departamentos de la compañía que no saben sobre ciencia de los datos. Es decir, la comunicación es fundamental para convertirse en un buen profesional.

Para poder llegar a ser data scientist es importante dominar las matemáticas, sobretodo la involucrada en machine learning e inteligencia artificial como son el álgebra lineal y muchas ramas de la estadística.

Además, también es imprescindible saber programar en Python o R y las librerías usadas para modelar y analizar datos como Pandas, Sklearn, Tensorflow o Pytorch.

Otro conocimiento necesario es dominar bases de datos relacionales como Mysql o PostgreSQL además de bases de datos no relacionales como MongoDB.

El ingeniero Big Data es un especialista en las herramientas y arquitectura Big Data. Arquitectura es un termino que hace referencia a como combinamos las distintas tecnologías existentes para que juntas sean capaces de dar una solución a un problema dado.

Un ingeniero Big Data tiene que ser capaz de dominar bases de datos distribuidas como HBase o Cassandra, sistemas de archivos distribuido como Hadoop, software de ingesta de datos como Kafka, Flume o NiFi.

También tiene que dominar tecnologías pensadas para el manejo de grandes volúmenes de datos de forma distribuida como Hive, Spark o Pig.

Otros conocimientos recomendables para estos profesionales son el uso de plataformas como Amazon Web Server (AWS) o Azure de Microsoft.

Programar en lenguajes como Java, Scala, Python o R es fundamental para poder emplear todas las herramientas usadas hasta ahora.

Los analistas de datos son especialista en el uso del análisis estadístico para sacar conclusiones. Para ello, estos profesionales deben dominar lenguajes de programación como Python o R además de tener un profundo conocimiento en el lenguaje de SQL para poder hacer consultas en bases de datos relacionales.

También es común el uso de herramientas que permiten la creación de tableros con gráficos explicativos creados a partir de los datos. Algunos de estos softwares son Tableau, Power BI o QlikView.

Este perfil es muy parecido al anterior. Los expertos en inteligencia de negocio emplean estrategias y herramientas para convertir la información en conocimiento. Esto permite mejorar la toma de decisiones y optimizar mucho de los procesos de una empresa.

Los expertos es business intelligence hacen uso de herramientas de visualización de tableros como Power BI o Tableau además de programas para extraer, transformar y cargar datos en diferentes fuentes y bases de datos.

Para aprender Big Data es importante seguir una guía de aprendizaje paso a paso e ir recolectando el conocimiento que se necesita para ser un buen profesional.

Hemos preparado un roadmap o mapa de ruta sencillo para que sepas que habilidades debes obtener para poder ejercer algunas de estas profesiones.

El primer paso es aprender a programar en alguno de los lenguajes de programación más usado en el sector del análisis de grandes cantidades de datos. Estos son Python, Java, Scala o R.

También es importante dominar el lenguaje de base de datos relacional SQL (Structure Query Language).

Dominar la terminal es esencial para cualquier persona que trabaje en programación o cualquier sector técnico relacionado en informática.

Las bases de datos es una parte fundamental de cualquier infraestructura Big Data. Existen mucho tipo de bases de datos, relacionales y no relacionales. También existen bases de datos distribuidas como Cassandra o HBase.

Saber extraer y guardar datos en todo tipo de base de datos es vital para tener una carrera exitosa en el mundo de los datos.

Hadoop es el componente principal de muchas de las herramientas Big Data. Esta tecnología permite trabajar con datos de forma distribuida. Para dominar Hadoop también es necesario entender el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS).

MapReduce es un modelo de programación para ejecutar operaciones sobre colecciones de datos almacenados de forma distribuida.

Hoy en día, apenas se usa. No obstante, es importante entender su funcionamiento ya que fue la base de todas las tecnologías que funcionan de forma distribuida que tenemos actualmente.

Spark es un framework diseñado para el procesamiento de datos de forma distribuida.
Algunos de los modulos que incluye son Spark SQL que permite trabajar con los datos a través de sentencias SQL, Spark Streaming el cual ayuda al procesamiento de datos en tiempo real o MLlib, una librería de Spark para realizar operaciones de machine learning sobre datos que están almacenados de forma distribuida.

Dominar Spark y sus módulos es vital para cualquier persona que quiera tener un futuro profesional en el sector del Big Data.

Aparte de Spark existen muchos otros frameworks de Hadoop que es importante entender y dominar. Este ecosistema consiste en una familia de soluciones para la ingestión, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

Entre ellos encontramos HBase, Hive, Pig, Sqoop, Pig, Kafka, Storm, Mahout, Flume o Cassandra. Para saber más de ellos puedes visitar nuestra publicación de las mejores herramientas Big Data.