Parece extenderse la idea de que el Big Data y el Data Science son esfuerzos formativos alcanzables para perfiles cada vez más amplios. Profesionales llegados desde las Ciencias, Ingenierías o Matemáticas se encuentran con otros que arriban desde Economía, Dirección y Administración de Empresas, Derecho, Sociología o Periodismo para hallarse en un nuevo “territorio común”: los datos, la Estadística y los lenguajes de programación. Se implanta la imagen de un cuadro productivo que agrega más valor, gracias a que procede del sector específico donde se pretende implantar una estrategia apoyada en análisis de datos. La clave está en Big Data y Data Science aplicados: la ventaja estratégica de conocer el sector.

Se ha dicho con frecuencia que la formación avanzada en Big Data y Data Science es algo más bien dirigido a profesionales del ámbito de las Ciencias, Matemáticas o Tecnología. Y que los llegados desde las Ciencias Sociales o Humanidades tendrían mayores dificultades para superar un programa de estas características.

Sin embargo, lo que observamos en las facultades y centros de estudios es que cada vez más estudiantes llegados desde Economía, Administración de empresas, Derecho, Sociología, etc. se interesan por el Big Data y el Data Science. Nos referimos a un escenario donde profesionales de múltiples ámbitos buscan incorporar conocimientos y habilidades que, como el análisis de datos, se han convertido en imprescindibles para proyectos de investigación, nuevos desarrollos y aplicaciones, etc.

Con el esfuerzo y el programa formativo adecuado, cualquier perfil sin miedo a la utilización de herramientas informáticas y la Estadística puede convertirse en analista de datos. ¿Cuál es la clave? No es otra cosa que elegir un programa aplicado, tanto si utilizamos el conjunto de metodologías que comprende el Big Data para resolver un problema productivo, como si nos interesa todo el proceso de creación de algoritmos.

Lo principal a tener en consideración es qué programa en Big Data y Data Science me ofrece un enfoque claro al análisis de datos, con aplicaciones directas a las necesidades de la producción y con una malla curricular lo suficientemente robusta como para garantizar a quien me contrate que puedo agregar valor desde el primer minuto.

BIG DATA Y DATA SCIENCE APLICADOS

Por supuesto, conviene también aclarar que el esfuerzo extra que, por ejemplo, un estudiante llegado desde las Ciencias Sociales deberá invertir en el dominio de lenguajes de programación ampliamente utilizados en Big Data y Data Science, como R o Python, tiene cierta relación inversa con el conocimiento profundo de la realidad que se pretende analizar. Es decir, un profesional que demanda unas competencias en análisis de datos enfocadas a Dirección de empresas, Economía, Publicidad o Sociología, entre otras disciplinas, claramente tiene un conocimiento de su área mucho mayor que un matemático o un estadístico; lo que cobrará su peso positivo al idear soluciones, aplicar algoritmos o generar modelos predictivos.

Así, tenemos que estos nuevos y revolucionarios paradigmas tecnológicos que giran sobre el estudio de los datos admiten diversos perfiles, formaciones y bases de conocimiento, con el rasgo común de un impulso dedicado a Matemáticas, Estadística y lenguajes de programación. En relación a lo anterior, el otro aspecto que vendrá a determinar el éxito de un proyecto Big Data dentro de una organización o empresa es, precisamente, el punto hasta donde se conoce el sector productivo donde nos encontramos. De ahí que una formación aplicada resulte verdaderamente estratégica.

Si lo que busca la estructura es análisis de datos para la industria del turismo, para los seguros, la banca o los transportes, ¿qué duda cabe que el mejor encaje es un profesional en Big Data cuya formación y experiencia anterior esté en esos sectores?

Conocer el sector, las características de la actividad o negocio donde se desarrollará el proyecto significará que todo el proceso para construir los interrogantes correctos, cuya respuesta está codificada en los datos, involucrará un desarrollo mucho más acelerado y productivo. Un profesional de los Seguros, la Medicina o la industria de los transportes conocerá mejor que nadie las necesidades de campo.

Por otra parte, posiblemente podamos hablar de un puente o vínculo entre el perfil que busca un análisis de datos aplicado, antes descrito, y los atributos propios de la formación científica (como la búsqueda, la indagación metódica, la originalidad, observación y demanda continua de saber). Es ahí donde el Big Data aplicado presenta una alianza interesante con el Data Science. Un economista, sociólogo o periodista que también tiene formación superior en Data Science nos coloca en otro nivel de competencia y preparación, simbolizando una respuesta mucho más coherente a las necesidades del mercado. Pero también nos referimos a una alianza que se adelanta y prepara para la cascada de nuevos desafíos: no hay nada en la realidad contemporánea cuyo estudio no llegue a una profundidad nueva gracias al análisis científico de los datos.

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