Habilidades en datos más demandadas
El futuro pinta muy bien para el sector de los datos. A nivel global, se espera que el mercado de big data alcance los 103.000 millones de US$ en 2027. Y, con cada vez más empresas basando su negocio en los datos, crece la necesidad de personas que sepan gestionarlos, analizarlos y presentarlos. Por eso, contar con sólidas habilidades en datos es esencial si quieres entrar en esta industria.
Los profesionales de datos llevan años siendo muy demandados desde el auge del big data. Como esta tendencia no muestra signos de frenarse, hemos destacado algunas de las competencias más buscadas en el sector.
1. Habilidades en Python
Python es un lenguaje de programación de código abierto muy popular y una habilidad imprescindible para los profesionales de datos. En 2017, Forbes informó de que Python había experimentado una tasa de crecimiento del 456% respecto al año anterior, un salto explicado en parte por su aplicabilidad al mundo de los datos.
Para el análisis de datos, Python es difícil de batir. Su sintaxis intuitiva permite crear y mantener sistemas de datos con facilidad y rapidez.
Además, al usarlo tanta gente para trabajar con datos, hay multitud de paquetes y frameworks listos para usar, así que rara vez hay que empezar desde cero. La popular librería pandas, por ejemplo, incluye numerosas herramientas para manipular, analizar y representar estructuras y conjuntos de datos complejos.
Generamos muchísimos datos y la necesidad de organizarlos y manipularlos nunca ha sido tan importante. Analizar datos con Python es una apuesta segura, y por eso forma parte central del stack tecnológico de muchas empresas.
Python también es una gran opción para la visualización de datos, tanto simples como interactivas. De nuevo, su amplio ecosistema de librerías y paquetes ofrece infinidad de opciones.
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2. Habilidades en SQL y NoSQL
Aunque SQL existe desde los años 60, su importancia y su vigencia hoy en día son indiscutibles. Según Emsi, solo en mayo de 2021 hubo 217.968 ofertas de empleo únicas que mencionaban SQL.
SQL significa Structured Query Language. Este básico del mundo de los datos cumple una función clave: nos permite comunicarnos con bases de datos relacionales y hacerles preguntas (consultas). Puedes entender SQL tanto como un lenguaje como un tipo de base de datos.
Con tanta cantidad de datos en el mundo, necesitamos formas eficaces de almacenarlos y extraer información cuando haga falta. Las bases de datos son la solución de referencia en empresas de todos los tamaños y sectores.
Tenemos bases de datos relacionales o SQL, estructuradas según la relación entre los datos, y bases de datos no relacionales o NoSQL, menos estructuradas y capaces de manejar grandes volúmenes de datos complejos.
Si quieres abrirte camino en el sector, necesitas gestionar ambos tipos de bases de datos y usar SQL y sus variantes para interrogarlas y obtener información.
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3. Habilidades en R
R es una potencia estadística y el lenguaje preferido en la investigación académica en todo el mundo. También se utiliza mucho en la industria de datos gracias a su flexibilidad y versatilidad para tareas de datos.
Creado por y para estadísticos, R permite explorar, modelar y visualizar datos. También puede manejar, almacenar y analizar datos y realizar modelización estadística.
R es el lenguaje de referencia para muchos ingenieros de machine learning, científicos de datos y analistas. Por ello existe un sinfín de paquetes y librerías que amplían sus capacidades y apoyan el trabajo de los profesionales. En 2017, por ejemplo, Revolution Analytics señaló que había más de 10.000 paquetes en el Comprehensive R Archive Network (CRAN), el repositorio público de herramientas de R.
En el momento de escribir estas líneas (junio de 2022), R ocupa la primera posición en datos en el Technology Index de Pluralsight, que agrega miles de millones de puntos de datos al mes para mostrar el crecimiento y la popularidad de diversas herramientas y habilidades tecnológicas.
Además de ser muy demandadas, las habilidades en R se encuentran entre las mejor pagadas en TI y datos.
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4. Habilidades en visualización de datos
Los datos esconden claves, y es trabajo de los profesionales de datos extraerlas y transformarlas en un formato que cualquiera pueda entender.
Las visualizaciones de datos son representaciones gráficas que nos ayudan a condensar información compleja en algo manejable y fácil de leer. A fin de cuentas, un dashboard bien presentado o un informe con buenos gráficos impacta mucho más que filas y columnas de cifras.
Las visualizaciones también ayudan a detectar diferencias entre variables y descubrir patrones que no se aprecian fácilmente en una tabla, lo que las convierte en una herramienta útil para el análisis.
Como empresas de todos los tamaños y sectores necesitan gente que sepa comunicar insights de forma eficaz, la demanda de perfiles con habilidades en visualización de datos no deja de crecer.
Para comunicar hallazgos de forma visual, los profesionales de datos usan varias herramientas: Python, R, Tableau, Power BI y hojas de cálculo, entre otras.
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5. Habilidades en machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Se prevé que el mercado global de machine learning alcance unos 209.000 millones de US$ en 2029, y la demanda de personas con este tipo de habilidades en datos aumenta en la misma línea.
Las estadísticas de 2020 muestran que el 82% de las organizaciones necesitaban profesionales con capacidades en machine learning, mientras que solo el 12% decía que la oferta era suficiente.
En el mundo actual, impulsado por los datos, es difícil encontrar un sector que no dependa de alguna manera del machine learning. Ya sea para prever el ROI, estimar necesidades futuras de inventario o predecir el comportamiento del consumidor, el machine learning trabaja entre bambalinas.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP), un subcampo de la inteligencia artificial (IA), también gana terreno en la industria de los datos. El texto contiene muchísima información útil, y las técnicas de minería basadas en NLP ayudan a los profesionales a encontrar lo que buscan rápidamente.
También permite que los ordenadores analicen texto y organicen los datos de forma significativa, ayudando a analizar grandes volúmenes de información textual con eficacia.
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6. Habilidades en Amazon Web Services (AWS) y computación en la nube
Con organizaciones públicas y privadas recopilando y almacenando más datos que nunca, hacía falta una forma inteligente de gestionar tanta información que no implicara enormes servidores locales (ni sus costes de mantenimiento).
Los servicios en la nube son la solución preferida para muchas entidades. Productos como Amazon Web Services (AWS) permiten recopilar cantidades ingentes de información en data lakes y ofrecen herramientas integradas para facilitar el análisis.
Si quieres alinear tus habilidades con la demanda, invierte en conocimientos de cloud computing. Según Statista, AWS es el servicio en la nube más popular del mundo, con una cuota de mercado del 33% en el primer trimestre de 2022.
Además de AWS, también es útil conocer lo básico de Microsoft Azure y Google Cloud Platform, con cuotas de mercado del 21% y el 10% respectivamente.
Y no se trata solo de conocer las plataformas que usan las empresas. También importa saber escalar tu propia arquitectura y sistemas de datos, algo que permite la nube. Por ejemplo, un dataset muy grande no cabe en un entorno local o puede que necesites más potencia de hardware de la que te da tu dispositivo.
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7. Habilidades en ETL (extract, transform, load)
Las habilidades de ingeniería de datos están muy cotizadas. El informe de empleo tecnológico de DICE 2020 mostró que la ingeniería de datos fue el puesto de mayor crecimiento, superando incluso a data science. ETL (extract, transform, load) es una competencia clave que nos ayuda a procesar big data de forma eficiente.
Con habilidades de ETL en tu arsenal técnico, puedes construir los data pipelines necesarios para recopilar datos, transformarlos al formato requerido y cargarlos en los sistemas de almacenamiento.
ETL implica ser capaz de recopilar datos de múltiples fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas, y hacerlos utilizables y legibles, algo que todas las empresas necesitan para competir en un entorno basado en datos.
En una encuesta de Cord en 2022 a 1.600 profesionales de datos, ETL se consideró una habilidad «principal».
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8. Habilidades en estadística
No necesitas un máster o un doctorado en estadística o matemáticas para trabajar con datos, pero sí es importante entender bien varios conceptos clave.
La estadística como disciplina se ocupa de recopilar, organizar, analizar e interpretar información, así que verás que hay mucho solapamiento entre la estadística matemática y las prácticas de data science.
Comprender ciertos principios y técnicas estadísticas permite a los profesionales construir modelos matemáticos y estadísticos «robustos» y entender correctamente los datos que analizan.
Si quieres reforzar tus capacidades numéricas, procura dominar conceptos como significación, probabilidad, contrastes de hipótesis y regresión.
El pensamiento bayesiano —una corriente basada en calcular y actualizar probabilidades a partir de nueva evidencia o datos— también es muy útil para quienes trabajan con tecnologías de IA.
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9. Habilidades en IA
Saber utilizar y ajustar herramientas con IA puede convertir a los profesionales de datos en auténticas potencias analíticas, capaces de recopilar y analizar enormes conjuntos de datos mucho más rápido que quienes trabajan sin asistencia de IA.
ZDNet informa de que cada mes se abren en torno a 10.000 puestos en IA y data science, y muchas empresas buscan personas que comprendan soluciones listas para usar y que, además, tengan conocimientos profundos de deep learning y redes neuronales.
La inteligencia artificial es un campo enorme que engloba todas las herramientas y tecnologías que simulan la inteligencia humana, incluidas piezas clave en el sector de los datos como el machine learning y el NLP.
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Diferentes roles en datos requieren diferentes habilidades
Las competencias que hemos visto arriba son útiles para cualquier profesional de datos, pero algunos roles exigirán un conocimiento más profundo de ciertas habilidades.
No puedes ser machine learning engineer sin una base sólida en machine learning, por ejemplo. Del mismo modo, no conseguirás un puesto como administrador de bases de datos sin un buen dominio de SQL y NoSQL. En cambio, probablemente no necesites habilidades avanzadas de ETL para un puesto junior de data analyst.
Entonces, ¿qué habilidades son más importantes en cada rol? Echa un vistazo a la siguiente infografía:
Conclusión
La industria de los datos está en pleno auge y los profesionales son demandados en todo el mundo. Conseguir el trabajo de tus sueños pasa por desarrollar las habilidades técnicas clave que buscan los empleadores. Consulta las últimas ofertas en DataCamp Jobs para saber más.
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