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Cierto es que la técnica es importante en un perfil profesional dentro de la ciencia de datos, pero hoy en día se busca mucho más. Y para desvelarlo, el centro universitario U-Tad ha organizado un debate dentro de su ciclo Emerging Tech, ¿qué hacer cuando los datos lo cambian todo?
“Es una falacia buscar a un programador con seis años de experiencia en Big Data. No hay. Tienes que buscar el potencial de crecimiento y con capacidad de aprender y que trabaje bien equipo”. Así ha abierto la veda Luis González, arquitecto cloud de Beeva. A la que se ha sumado Óscar Méndez, CEO de Stratio:
“Gente con experiencia de más de tres años es difícil de encontrar, aunque sea una tecnología que ya cuenta con 10 años”.
En opinión de González de Beeva, “los perfiles más técnicos de análisis de datos son por naturaleza perfiles muy curiosos. Suelen hacer cosas en casa para terminar de formarse”. Por ello, ha destacado que lo que se busca ahora es profesionales con un perfil “más horizontal”, es decir, lo que ahora se llama ingenieros full-stack, porque puedan desarrollar en PHP, en Python, en HTML…
Y esto debe complementarse con una base matemática, con el objetivo de que “sepan y puedan entender códigos matemáticos, algoritmo”, e incluso tener conocimientos de negocio “para poder entender el porqué de los servicios que pueden ofrecerse con los datos”.
Al respecto, Óscar Méndez, de Stratio, ha señalado que todas estas cualidades son más necesarias porque, al menos en su startup, “no usamos Big Data, sino que construimos Big Data” y la diferencia es como la de “conducir el coche y construirlo, la ingeniería es la clave”.
Por ello, ha insistido en que los perfiles que más buscan tienen que contar con conocimiento técnico, “pero también con los valores y la actitud adecuados”. Algo clave para adaptarse a esta startup en pleno crecimiento: “Aquí no hay jerarquías, estamos organizados en círculos en los que no se imponen decisiones”.
En este sentido, la humildad tiene que ser uno de los pilares esenciales. “En un modelo sin jerarquías y sin procedimientos, si alguien es técnicamente muy bueno pero no es humilde va a imponer su opinión a los demás y entonces en lugar de cocrear en los equipos, lo que hace es restar”.
Sonia Casado, senior manager de Accenture Digital, ha coincidido tanto con González como con Méndez: “Buscamos gente con pasión, inquieta, innovadora y que sea consciente de que lo que se estaba haciendo hace tres años ha cambiado mucho, pero lo que se estaba haciendo hace seis meses también ha evolucionado muchísimo”.
Así, Casado ha incidido en los tres pilares que buscan: primero el negocio, segundo la analítica y, por último, la arquitectura y la tecnología.
“Tiene que saber cómo hacer las aplicaciones de negocio y qué resultados se aporta a cada empresa. Para la analítica es necesario contar con conocimiento muy experto en matemáticas y estadística, pero lo diferencial es el talento a la hora aplicar soluciones de negocio en distintos lenguajes. Y todo acompañado de un conocimiento avanzado en tratamiento de datos”.
En este sentido, Susana Ferreras, científica de datos en Telefónica, ha apoyado esta tesis de Casado. “Buscamos gente de desarrollo, con conocimientos básicos, así como expertos en analítica con conocimientos estadísticas, pero también necesitamos la pata de negocio, es decir la aplicación directa”.
En su opinión, no se trata de “encontrar al mejor programador o al mejor estadístico, sino a gente que cumpla un nivel intermedio en estos tres campos”. Y al respecto ha lamentado que ahora les está “costando” encontrar gente de este perfil, porque exigen “gente motivada y curiosa y que, además, lo demuestre”. La clave es ser proactivo y que te guste aprender constantemente, ha puntualizado.
Las tecnologías recomendadas
¿La pregunta del millón es qué tendría que saber para que al día siguiente todo el mundo se pelee por contratarme? Y la respuesta es todo lo que es tecnología de Big Data.
Así ha resumido Méndez de Stratio la gran pregunta del debate sobre la formación clave.
“Si sabes Hadoop seguro que te van a contratar, si estudias, tienes familiaridad y soltura con Hadoop el mercado te va a demandar seguro. Si sabes Spark o Phyton seguro que también”.
Algunas de las tecnologías que más se están buscando, según González de Beeva, son UNIX, scripting, así como los grandes proyectos de código libre como Apache, Hadoop, Spark…
Además, ha dado una gran pista a todos los aspirantes: “Hay muchos lenguajes que han sido menospreciados en el pasado, como Python o Node.js, que son muy interesantes porque pueden ser utilizados por muchos perfiles distintos al mismo tiempo”.
Méndez de Stratio lo ha completado con una buena formación de desarrollo y programación tipo Java o Scala, pero sin olvidar un “potencial muy rápido para adquirir otros conocimientos”.
En este sentido, González ha destacado la gran estrella del momento, la tecnología Spark: “Es sin duda la cosa más importante en el mundo de la analítica, es algo que está vivo, que se sigue mejorando”.
Por último, Susana Ferreras también ha apostado por el Python, sobre todo para temas de analítica en competencia con el lenguaje R. Pero también ha querido destacar el paradigma MapReduce para procesar multitud de datos y redistribuir la carga de los mismos.
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