Master en Big Data Online; El crecimiento del big data viene acompañado de sus propios retos, para los que la industria debe prepararse. Uno de los mayores retos a los que se enfrentarán las empresas es el volumen de datos para el que necesitarán espacio. Esto será especialmente difícil dado el volumen de datos no estructurados que poseerá una empresa.

La seguridad de los datos es otro reto, dado el aumento de los ciberamenazas y los ataques. Las empresas que manejan big data tendrán que establecer las protecciones e infraestructuras necesarias para salvaguardar los sistemas de las violaciones de datos. También cabe esperar cambios en la normativa y la política con el crecimiento del big data. Dada la necesidad de incorporar nuevos profesionales actualizados y debidamente formados en el manejo de las herramientas de Big Data, realizar el máster se vuelve algo indispensable.

Como se ha mencionado anteriormente, el big data no es simplemente la recopilación de grandes cantidades de datos. Estos datos deben organizarse y analizarse para generar ideas oportunas que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones y mejorar sus operaciones. Sin embargo, las empresas que no invierten en la infraestructura y los recursos adecuados pueden verse incapaces de generar ideas oportunas y valiosas a partir de los datos.

Esto podría deberse en parte a la falta de expertos y profesionales cualificados. A medida que el crecimiento del big data tiene lugar como industria, también debe hacerlo la formación y el desarrollo de habilidades. La demanda de profesionales de big data debe ir acompañada de una oferta suficiente, ya que, de lo contrario, la industria tendría dificultades para aprovechar al máximo el crecimiento de la big data.

El Máster en Big Data es una formación que nace con el objetivo de cubrir la enorme demanda empresarial del análisis de datos. Las nuevas tecnologías están cambiando el mundo tal como lo conocemos.

Esta formación tiene como objetivo proporcionar a los alumnos una visión amplia y global, desde una posición directiva, de las tecnologías de big data y su utilidad para la consecución de los objetivos empresariales, así como una formación aplicada y práctica en analítica empresarial.

Cabe destacar que en el mercado laboral se viene una creciente demanda de trabajadores en el ámbito del big data, ya que cada vez más empresas necesitan profesionales y gestores especializados en el tratamiento de grandes volúmenes de datos y en la transformación de los mismos en información para optimizar la toma de decisiones en las empresas, también conocido como business intelligence.

Los estudiantes que finalicen un Máster Online en Big Data tendrán más posibilidades de optar a un puesto de responsabilidad en diferentes departamentos de una empresa u organización, ya que esta titulación aporta al CV un gran valor añadido frente a otros candidatos. En la vida real, el alumno tendrá un conocimiento exhaustivo de todos los departamentos que componen una empresa y se especializará en el análisis de datos de la misma.

Al finalizar el máster online, el alumno tendrá el potencial suficiente para cubrir algunos de estos perfiles especializados en big data, pudiendo extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos y orientar las decisiones de negocio de diferentes empresas e instituciones, la implementación de un profesional especializado en la gestión de datos se convierte en un nuevo eje estratégico en el que muchas empresas están avanzando.

El Máster también incluye las últimas tendencias en estrategia empresarial y gestión de equipos, para que los alumnos no sólo sean capaces de relacionar y analizar datos, sino también de aplicarlos y gestionarlos en la dirección y gestión de equipos.

A través de la metodología de evaluación continua de la ENEB, se propondrán a los alumnos casos prácticos en los que tendrán que aplicar los conocimientos adquiridos en cada asignatura y obtener así la preparación necesaria para afrontar los retos de la actual sociedad de la información.

La definición de big data es la de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. Esto también se conoce como las tres V.

¿Qué es exactamente el big data?

En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.

Volumen; La cantidad de datos importa. Como verás en el máster en big data, tendrás que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados y de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como las fuentes de datos de Facebook, los flujos de clics en una página web o una aplicación móvil, o los equipos con sensores. Para algunas organizaciones, pueden ser decenas de terabytes de datos. Para otras, pueden ser cientos de petabytes.

Velocidad; La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos pasa directamente a la memoria frente a la escritura en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requieren evaluación y acción en tiempo real.

Variedad; La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos

En los últimos años, han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.

Hoy en día, los grandes datos se han convertido en capital. Piense en algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Gran parte del valor que ofrecen proviene de sus datos, que analizan constantemente para producir más eficiencia y desarrollar nuevos productos.

Los recientes avances tecnológicos han reducido exponencialmente el coste del almacenamiento de datos y de la computación, haciendo más fácil y menos costoso almacenar más datos que nunca. Con un mayor volumen de big data ahora más barato y accesible, se pueden tomar decisiones empresariales más precisas y exactas.

Encontrar valor en los big data no consiste únicamente en analizarlos (lo que supone otra ventaja). Es todo un proceso de descubrimiento que requiere de analistas perspicaces, usuarios de negocio y ejecutivos que hagan las preguntas correctas, reconozcan patrones, hagan suposiciones informadas y predigan el comportamiento.

Aunque el concepto de big data en sí es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a los años 60 y 70, cuando el mundo de los datos estaba empezando con los primeros centros de datos y el desarrollo de la base de datos relacional.

Alrededor de 2005, la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que los usuarios generaban a través de Facebook, YouTube y otros servicios online. Ese mismo año se desarrolló Hadoop (un marco de trabajo de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos). La tecnología NoSQL también empezó a ganar popularidad durante esta época.

El desarrollo de marcos de trabajo de código abierto, como Hadoop (y más recientemente, Spark) fue esencial para el crecimiento de los big data, ya que facilitan el trabajo con ellos y abaratan su almacenamiento. En los años transcurridos desde entonces, el volumen de big data se ha disparado. Los usuarios siguen generando cantidades ingentes de datos, pero no son sólo los humanos quienes lo hacen.

Con la llegada del Internet de las Cosas (IoT), cada vez hay más objetos y dispositivos conectados a Internet, que recopilan datos sobre los patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. La aparición del aprendizaje automático ha generado aún más datos.

Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad no ha hecho más que empezar. La computación en la nube ha ampliado aún más las posibilidades del big data. La nube ofrece una escalabilidad verdaderamente elástica, que permite a los desarrolladores crear clusters ad hoc para probar un subconjunto de datos. Además, las bases de datos gráficas son cada vez más importantes por su capacidad de mostrar cantidades masivas de datos de forma que los análisis sean rápidos y completos.

¿Cómo será el año 2023 en cuanto al crecimiento del big data? Esta es una pregunta que se hace el sector, especialmente cuando nos acercamos a un nuevo año. En 2023 se espera un aumento de la analítica predictiva. Se trata de una rama de la analítica avanzada que las empresas utilizan para encontrar patrones en los datos con el fin de identificar riesgos y oportunidades.

Como se verá en el máster online, la analítica predictiva es extremadamente importante para el crecimiento y el éxito de las empresas y desempeña un papel clave en el proceso de toma de decisiones. La tecnología hace predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos, modelos estadísticos, aprendizaje automático y técnicas de minería de datos.

Con el crecimiento de los datos masivos, el uso de la analítica predictiva también aumentará y en 2023 se verá una cantidad significativa de trabajo en esta área. Los estudios del sector muestran que se prevé que el mercado mundial de análisis predictivo alcance los más de 20.000 millones de euros a finales de 2027.

Como ya se ha visto en 2022, la analítica basada en la nube también desempeñará un papel clave en 2023 y cada vez más empresas harán el cambio a soluciones basadas en la nube. Esto es importante si las empresas quieren beneficiarse del crecimiento del big data que se espera en los próximos años.

El trabajo a distancia requiere la creación de la infraestructura necesaria para apoyar a los empleados que trabajan desde casa y garantizar que la productividad y la eficiencia no se vean afectadas negativamente. Las soluciones basadas en la nube son extremadamente útiles en este sentido y se encuentran entre las principales razones por las que la analítica basada en la nube se incluye en las predicciones realizadas para 2023, especialmente teniendo en cuenta el crecimiento del big data.

La adopción de la inteligencia empresarial (BI) también se verá en todas las industrias en 2023. La inteligencia empresarial sigue cuatro pasos clave para ayudar a las empresas a analizar los datos históricos y actuales con el fin de generar perspectivas procesables. Esto es clave en el proceso de toma de decisiones.

Los cuatro pasos principales de la inteligencia empresarial son la recopilación y la transformación de datos procedentes de múltiples fuentes, el descubrimiento de tendencias e incoherencias, el uso de la visualización de datos para presentar las conclusiones y la adopción de medidas en tiempo real sobre las ideas.

La inteligencia empresarial utiliza grandes conjuntos de datos procedentes de múltiples fuentes y el crecimiento de los macrodatos empujará a más industrias a adoptar el BI para tomar decisiones estratégicas que aumenten la eficiencia y la productividad. La inteligencia empresarial también proporciona información oportuna sobre el comportamiento de los clientes y los patrones de compra, un seguimiento preciso del rendimiento de las ventas y el marketing, y alertas instantáneas sobre los problemas de los clientes y las anomalías de los datos.

Teniendo en cuenta los beneficios que la inteligencia empresarial puede aportar a las empresas, es evidente que el aumento de la adopción del BI es otra de las tendencias del sector previstas para 2023.

Una empresa que planea adaptarse al crecimiento de la big data, necesitará un perfil máster cualificado para utilizar de forma óptima las herramientas de inteligencia empresarial para obtener los mejores resultados.

Además de la inteligencia empresarial, también se ha previsto el aumento del uso de la inteligencia artificial (IA) para 2023. Sin embargo, el sector del big data también reconoce que los humanos seguirán desempeñando un papel crucial en los procesos y operaciones empresariales.

Esto se debe principalmente al hecho de que la IA es una tecnología en desarrollo y el uso de la inteligencia artificial en todos los sectores sigue requiriendo también la intervención humana.

He aquí los diferentes beneficios del big data:

Las empresas pueden utilizar la inteligencia externa a la hora de tomar decisiones.

El acceso a los datos sociales de los motores de búsqueda y de sitios como Facebook y Twitter permite a las organizaciones afinar sus estrategias comerciales.

Mejor servicio al cliente

Los nuevos sistemas diseñados con tecnologías de Big Data están sustituyendo a los sistemas tradicionales de respuesta de los clientes. En estos nuevos sistemas, se utilizan tecnologías de big data y de procesamiento del lenguaje natural para leer y evaluar las respuestas de los consumidores.

Identificación temprana de los riesgos de los productos o servicios, en su caso.

Mejora de la eficacia operativa

Las tecnologías de big data se pueden utilizar para crear una zona de parada o aterrizaje para los nuevos datos antes de identificar los datos que deben trasladarse al almacén de datos. Además, la integración de las tecnologías de big data con el almacén de datos permite a una organización descargar los datos a los que rara vez se accede.

Generalmente se espera que los analistas de datos tengan una sólida base en informática, que se sientan cómodos con los números y que, de hecho, tengan una comprensión profunda de los modelos analíticos y algoritmos particulares.

Así que si tienes una formación en ciencias de la computación y estás interesado en una carrera en el análisis de datos, entonces realizar un Master en Big Data Online, es el camino a seguir. Diseñado específicamente con las necesidades de la industria en mente, Los Centros Acreditados por DQ tienen como objetivo equipar a los graduados en ciencias de la computación con las habilidades necesarias para una carrera exitosa en el mundo de la Big Data.

Hasta hace no mucho, la mayoría de escuelas online que ofrecían programas de especialización en Big Data se centraban sobre todo en la vertiente analítica y tecnológica, formando a profesionales con perfiles matemáticos y estadísticos. Sin embargo, las escuelas de negocio han empezado a ofrecer esta formación con un carácter más empresarial, lo que permite a profesionales que proceden de la ingeniería o de la administración de empresas desarrollarse como expertos en Big Data.

1. SQL

Un buen perfil indicado para estudiar un Máster en Big Data debe de tener conocimientos de SQL, o Lenguaje de Consulta Estructurado, es el lenguaje de bases de datos estándar de la industria y es posiblemente la habilidad más importante que los analistas de datos deben conocer.

Casi todas las organizaciones necesitan a alguien que conozca el SQL, ya sea para gestionar y almacenar datos, relacionar múltiples bases de datos (como las que utiliza Amazon para recomendar productos que pueden interesarle) o construir o cambiar esas estructuras de bases de datos por completo. Cada mes se publican miles de anuncios de trabajo que requieren conocimientos de SQL, y el salario medio de una persona con conocimientos avanzados de SQL supera ampliamente los 75.000 dólares en Estados Unidos. Si bien incluso los no técnicos pueden beneficiarse con el aprendizaje de esta herramienta, si está buscando trabajar con Big Data, aprender SQL es el primer paso.

2. Microsoft Excel

Cuando piensas realizar un Master Online en Big Data, vete pensando en Excel, lo primero que te viene a la mente es probablemente una hoja de cálculo, pero hay mucho más poder de análisis detrás de esta herramienta. Mientras que un lenguaje de programación como R o Python es más adecuado para manejar un gran conjunto de datos, los métodos avanzados de Excel como la escritura de macros y el uso de búsquedas VBA siguen siendo ampliamente utilizados para levantamientos más pequeños y análisis más ligeros y rápidos.

Si estás trabajando en una empresa pequeña o en una nueva empresa, la primera versión de su base de datos puede incluso estar en Excel. A lo largo de los años, la herramienta se ha mantenido como un pilar para las empresas de todos los sectores, por lo que aprenderla es una necesidad. Afortunadamente, hay una abundancia de grandes recursos gratuitos online para ayudarle a empezar, así como clases estructuradas de análisis de datos para aquellos que buscan una comprensión más profunda de la herramienta. Los programas de Master en Big Data de los Centros Acreditados por DQ con Certificación Universitaria Internacional reúnen el aprendizaje de todas las habilidades demandadas por las empresas.

3. Pensamiento Crítico

Usar datos para encontrar respuestas a tus preguntas significa averiguar qué preguntar en primer lugar, lo que a menudo puede ser bastante complicado. Para tener éxito como analista de big data, tienes que pensar como un analista. El papel de este especialista es descubrir y sintetizar conexiones que no siempre son tan claras. Aunque esta habilidad es innata hasta cierto punto, hay una serie de consejos que pueden tratar de ayudar a mejorar tus habilidades de pensamiento crítico. Por ejemplo, hacerte preguntas básicas sobre el tema en cuestión puede ayudarte a mantenerte firme en la búsqueda de una solución, en lugar de dejarte llevar por una explicación más compleja de lo necesario. Además, es importante que recuerdes que debes pensar por ti mismo en lugar de confiar en lo que ya existe.

4. R o Programación Estadística Python

Cualquier cosa que Excel pueda hacer, R o Python puede hacerlo mejor y 10 veces más rápido. Al igual que SQL, R y Python pueden manejar lo que Excel no puede. Son poderosos lenguajes de programación estadística utilizados para realizar análisis avanzados y análisis predictivos en grandes conjuntos de datos, y ambos son estándares de la industria.

Para trabajar realmente como analista de datos, necesitarás ir más allá de SQL y dominar al menos uno de estos lenguajes que también verás realizando un Master Online en Big Data.

5. Visualización de datos

Ser capaz de contar una historia convincente con datos es crucial para transmitir tu punto de vista y mantener a tu audiencia involucrada. Si sus hallazgos no pueden ser identificados fácil y rápidamente, entonces le va a ser difícil llegar a los demás. Por esta razón, la visualización de datos puede tener un efecto decisivo en lo que respecta al impacto de los datos. Los analistas usan tablas y gráficos llamativos y de alta calidad para presentar sus hallazgos de una manera clara y concisa.

6. Habilidades de presentación

La visualización de datos y las habilidades de presentación van de la mano. Pero la presentación no siempre es natural para todos, ¡y eso está bien! Incluso los presentadores experimentados sentirán que la presión saca lo mejor de ellos a veces. Como con cualquier otra cosa, comienza con la práctica y luego practica un poco más hasta que te pongas a tono realizando presentaciones y exponiendo análisis de datos ante el público, esta es una habilidad que puede ser altamente mejorada a base de práctica.

7. Aprendizaje automático

Dado que la inteligencia artificial y el análisis predictivo son dos de los temas más candentes en el campo de la ciencia de los datos, la comprensión del aprendizaje automático se ha identificado como un componente clave del conjunto de herramientas de un analista. Aunque no todos los analistas trabajan con el aprendizaje automático, es importante conocer las herramientas y los conceptos para poder avanzar en el campo. Sin embargo, para avanzar en esta área, es necesario tener conocimientos de programación estadística.

Saber qué habilidades necesitará para entrar en el mundo de la analítica y empezar a trabajar con datos es clave para avanzar en su carrera de analista de datos. Las industrias están en plena efervescencia de Big Data, y las organizaciones están buscando contrataciones con estas habilidades en demanda y con poca oferta. Mejorar sus conocimientos cursando un Master en Big Data Online hoy significa más oportunidades de empleo a nivel internacional y más dinero para usted en el futuro.

Si realmente quiere hacer esta transición hacia una carrera en el campo de la analítica, hay muchas maneras de desarrollar estas siete habilidades para ayudarle a alcanzar su objetivo. La forma en que decida finalmente perfeccionar estas habilidades dependerá de sus antecedentes, el tiempo y los recursos que esté dispuesto a dedicar y sus objetivos personales.

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