Requisitos para especializarse en Big Data

Para especializarse en Big Data se necesitan estudios de FP o universitarios vinculados al sector de informática y analítica de datos, como el Curso de Especialización en IA y Big Data o el Grado en Ciencia de Datos. 

A continuación, se explica cuáles son los estudios necesarios para trabajar en este sector y las habilidades técnicas más importantes. También se describen las certificaciones más valoradas, cómo empezar desde cero y cuál es el futuro del Big Data.

Estudios para especializarse en Big Data

Una buena formación es imprescindible para trabajar en Big Data porque se trata de un sector que exige un nivel técnico alto. En la actualidad existen 3 vías formativas para especializarse:

• Bootcamps o cursos intensivos
• Másteres de FP o cursos de especialización
• Grados y másteres universitarios

Bootcamp

Los bootcamps son programas intensivos que concentran la formación en pocas semanas o meses. Son una opción popular porque permiten adquirir habilidades prácticas en poco tiempo.

Aun así, de todas las opciones formativas, es la vía más superficial. Ofrecen una visión general que ayuda a familiarizarse con las herramientas más usadas del sector, pero no llega al nivel técnico que sí aportan otros estudios.

Entre los bootcamps más relacionados con Big Data destacan:

• Big Data & Machine Learning: Introduce el ecosistema Big Data con herramientas como Hadoop y Spark. Además, enseñan los fundamentos de programación en Python, técnicas de modelado predictivo y prácticas de despliegue en la nube.
• Data Analytics Bootcamp: Se centra en el análisis de datos, aunque incorpora habilidades útiles para Big Data. Enseñan SQL avanzado, Tableau para visualizar datos y el uso de Python para trabajar con un gran volumen de datos.  

Máster de FP 

Dentro de la Formación Profesional, los másteres de FP —o cursos de especialización— son el nivel más avanzado. Están pensados para ampliar conocimientos después de un ciclo de Grado Superior y profundizar en un área muy concreta. 

En este sentido, la mejor opción es el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data. Este curso ayuda a entender cómo funcionan los sistemas que tratan grandes volúmenes de datos. Sus contenidos abarcan: 

• Fundamentos de Inteligencia Artificial: Conceptos de aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural.
• Programación avanzada: Desarrollo en Python y otros lenguajes que se utilizan en análisis y modelos de IA.
• Análisis y visualización de datos: Limpieza, tratamiento y representación de datos con herramientas especializadas.

Estudios universitarios 

Los estudios universitarios se centran más en las bases teóricas del análisis y del procesamiento de datos. Suelen incluir matemáticas, estadística, programación y diseño de sistemas inteligentes. 

Entre las opciones más habituales destacan:

• Grados en Ciencia de Datos: Enseña estadística, matemáticas, programación en Python y R, bases de datos y aprendizaje automático.
• Ingeniería en Sistemas de Inteligencia Artificial: Se centra en el diseño de sistemas inteligentes. Incluye robótica, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y sistemas distribuidos aplicados a Big Data.
• Másteres en Big Data, Data Science o Business Analytics: Permiten especializarse tras un grado universitario. Profundizan en analítica avanzada, machine learning, inteligencia artificial aplicada, procesamiento masivo, arquitectura Big Data y visualización.

Comparativa entre opciones formativas

Cada opción formativa ofrece un ritmo distinto y un nivel de profundidad diferente. 

Habilidades técnicas necesarias 

Para empezar en Big Data se necesitan ciertas nociones que ayudan a comprender cómo se organizan, procesan y analizan los datos. Entre las habilidades iniciales más útiles se encuentran:

• Programación básica, especialmente en Python, para entender la lógica con la que se manipulan y transforman datos.
• Fundamentos de matemáticas y estadística, como probabilidad, estadística descriptiva y conceptos simples de álgebra lineal.
• Conocimientos introductorios de SQL, que permiten trabajar con bases de datos y extraer información de forma estructurada.
• Pensamiento analítico, necesario para interpretar resultados, detectar patrones y plantear hipótesis de trabajo.
• Familiaridad con herramientas digitales y de visualización de datos, desde hojas de cálculo hasta plataformas como Tableau o Power BI. 
• Conceptos básicos de cloud computing, que ayudan a entender el uso de plataformas en la nube, habituales en entornos Big Data.

Certificaciones valoradas en el sector

Además de los estudios reglados, en este sector es importante contar con certificaciones reconocidas porque sirven para acreditar conocimientos específicos. Algunas de las certificaciones mejor valoradas son: 

• AWS Certified Data Analytics: Especialidad centrada en el diseño, construcción y mantenimiento de soluciones Big Data en AWS.
• Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate: Orientada al desarrollo y modelado de análisis de datos en la plataforma Azure.
• Microsoft Power BI Data Analyst Certified: Se centra en la visualización y análisis de datos utilizando Power BI.
• Google Data Analytics Professional Certificate: Nivel básico, ideal para adquirir los fundamentos del análisis de datos y técnicas de gestión de información.
• IBM Certified Data Architect: Dirigida a arquitectos de datos, se centra en soluciones específicas de Big Data y diseño de sistemas complejos.

Cómo empezar desde cero

El primer paso es dominar conceptos básicos de matemáticas y estadística, como probabilidad y lógica de programación, que son la base para trabajar con datos.

Después, conviene aprender Python y practicar con librerías como Pandas y NumPy para manipular datos. Al mismo tiempo, es útil trabajar con bases de datos SQL y NoSQL, aprender a limpiar y preparar los datos, y practicar la visualización con herramientas como Tableau o Power BI.

Más adelante, es recomendable introducirse en el mundo de Big Data, usando herramientas como Hadoop y Spark, y familiarizarse con servicios en la nube como AWS Free Tier.

Por último, es importante aplicar lo aprendido en 3-5 proyectos reales, por ejemplo, predicciones de ventas o análisis de tendencias, y subirlos a GitHub para crear un portfolio profesional.

Futuro del Big Data

Los especialistas en Big Data lideran la lista de empleos con mayor crecimiento en el mercado laboral global, con una proyección del 110 % entre 2025 y 2030, según el informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial. 

El volumen de información global crece a un ritmo sin precedentes y se espera que alcance los 181 zettabytes en 2025, impulsado por la digitalización masiva y el cloud computing.

Al mismo tiempo, la integración de Big Data con inteligencia artificial y machine learning permite procesar y aprovechar estos datos en tiempo real. Por eso, estos profesionales serán esenciales para optimizar operaciones en sectores como finanzas, salud, comercio o logística.

En iLERNA es posible estudiar el Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, diseñado para preparar a profesionales para trabajar en uno de los sectores con mayor proyección. Este máster de FP incluye, además, certificaciones en Inteligencia Artificial, Data Analytics y Python, que mejoran las oportunidades de inserción laboral en el mercado actual.