Big Data: los roles
Muchos de los profesionales que nos dedicamos a los “datos” nos hemos sentido frustrados alguna vez cuando hemos leído en diferentes medios las definiciones que hacen de nuestros trabajos. ¿Quién no ha confundido alguna vez el trabajo de un Ingeniero de Datos con el de un Analista de Datos?
A nosotros nos gusta la idea que dio “The New York Times” de que el Data Scientist es el profesional más sexy del siglo XXI. Sin embargo, pensamos que el resto de disciplinas relacionadas también lo son. ¿Quieres saber cuáles son y su especialidad?
- Data Analyst. Es el analista de datos. Suele ser el perfil técnico que mejor entiende el negocio. Controla de SQL y de visualización. De hecho, suele generar confusión con el “BI Analyst”. Prácticamente toda empresa mediana tiene alguno o alguna en plantilla.
- Data Scientist. Es el perfil de moda. Numerosos analistas de datos evolucionan hacia esta posición. Es un perfil muy difícil de encontrar, pues sabe de negocio, sabe de matemáticas y también tiene buenas habilidades de programación. Los lenguajes más utilizados por este perfil son R y Python.
- Data Engineer. El ingeniero de datos es imprescindible para que los modelos funcionen. Muchos problemas, sobre todo de escalabilidad de modelos, son resueltos por este perfil. Además, tiene una base de programación y de entornos productivos muy sólida.
- Data Architect: El arquitecto de datos es el inicio de todo proyecto de gran volumen. Es el encargado del despliegue, mantenimiento y optimización de la arquitectura necesaria para soportar los procesos propios del Big Data. Sus puntos fuertes son los entornos Cloud (Azure, AWS…), además del manejo a la perfección de diversos sistemas operativos.
Estos son los cuatro principales roles del “Big Data”. No obstante, hay muchos perfiles imprescindibles para crear el mejor equipo de Analytics. ¿Quieres saber cuáles son?
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