Tres opciones para formarse en ¡®big data¡¯ (aunque no sepas matem¨¢ticas ni programar)

Basta con teclear las palabras ¡°big data¡± en el buscador de cualquier plataforma de empleo para ver c¨®mo las ofertas de trabajo se multiplican: casi 500 en Infojobs, m¨¢s de 1.500 en LinkedIn... Se buscan desarrolladores, analistas, programadores, jefes de proyecto, consultores, ingenieros. Todos ellos con el apellido big data. Los datos son el nuevo petr¨®leo, pero lo complicado para las empresas no es dar con ellos, sino encontrar a un profesional capaz de almacenarlos, estructurarlos y analizarlos. Despu¨¦s de que en los ¨²ltimos a?os hayan proliferado los cursos y los m¨¢steres de especializaci¨®n, ahora llegan nuevos grados universitarios que prometen formar a los buscadores de oro de la era digital.

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La frase no hace m¨¢s que repetirse: no hay suficientes expertos en big data para cubrir la demanda de las empresas. El mercado laboral pide cada vez m¨¢s profesionales que sepan tratar la enorme cantidad de informaci¨®n que generamos a cada paso digital que damos: visitas, compras, fotos, b¨²squedas, ubicaciones, comentarios en redes sociales¡­ El informe anual de LinkedIn de 2017 sobre los empleos m¨¢s emergentes se?alaba que tres de los puestos con m¨¢s demanda en Estados Unidos eran posiciones relacionadas con los datos masivos. IBM pronostica que la demanda de este tipo de profesionales crecer¨¢ un 28% de aqu¨ª a 2020. Y en Espa?a, el ¨²ltimo estudio sobre las posiciones y competencias m¨¢s demandadas que elabora la escuela de negocios EAE coloca al experto en big data como el segundo profesional m¨¢s solicitado y el primero en la lista de los puestos que m¨¢s cuesta cubrir.

Ese desfase entre la oferta y la demanda, unido a la promesa de elevados sueldos, ha disparado la oferta formativa relacionada con el big data. Se ofrecen desde grados de cuatro a?os hasta cursos intensivos de apenas tres meses. Los hay solo para ingenieros y matem¨¢ticos y los hay abiertos a todo tipo de perfiles. Quienes los cursan son tanto reci¨¦n graduados como profesionales en busca de reciclaje. Las nomenclaturas, como en cualquier campo de reciente creaci¨®n, se entremezclan: anal¨ªtica, programaci¨®n, inteligencia de negocio, ciencia de datos. Y la lista de habilidades y herramientas que aprender no hace m¨¢s que crecer: Hadoop, data mining, R, Python, visualizaci¨®n¡­

Entre tanta mara?a de conceptos y de oferta, ?por d¨®nde empezar si uno quiere orientarse al mundo del big data? Ignacio G¨®mez, director del m¨¢ster en Gesti¨®n y An¨¢lisis de Grandes Vol¨²menes de Datos de la Escuela de Negocios y Direcci¨®n, recomienda comenzar aclarando ideas. ¡°Hay varios t¨¦rminos que est¨¢n relacionados y que no son lo mismo, pero que se tienen a mezclar¡±, explica. ¡°Por un lado est¨¢ el big data, un concepto inform¨¢tico que se refiere al almacenaje de grandes vol¨²menes de informaci¨®n. Y por otro lado est¨¢ la anal¨ªtica de big data, que tambi¨¦n se suele denominar ciencia de datos o data science. Se trata de convertir en informaci¨®n esos datos que almacena el big data¡±.

Esa distinci¨®n se aprecia tambi¨¦n en las dos grandes categor¨ªas de profesionales que se van perfilando en este campo: los expertos en big data ¡ª¡°inform¨¢ticos especializados en bases de datos, es decir, en la infraestructura necesaria para almacenar grandes vol¨²menes de datos¡±, en palabras de G¨®mez¡ª y los analistas o cient¨ªficos de datos, encargados de extraer informaci¨®n del dato. Aunque la parte t¨¦cnica, de nuevo, se confunde con la del negocio: si los expertos necesitan entender las necesidades de las empresas para detectar qu¨¦ informaci¨®n es realmente valiosa para ellas, los directivos y los gestores precisan igualmente formaci¨®n en el campo del big data para as¨ª poder aprovechar su potencial.

¡°Hay mucha formaci¨®n que est¨¢ orientada a gestores, pero en la que se habla m¨¢s de negocio que de tecnolog¨ªa¡±, se?ala G¨®mez. Eso no es malo per se, pero para elegir camino es necesario tener claro el objetivo ¡ª?quieres enfocarte a la parte t¨¦cnica o a la de gesti¨®n?¡ª y el perfil de cada uno, pues algunos programas exigen una formaci¨®n previa en matem¨¢ticas, ingenier¨ªa o estad¨ªstica. Aqu¨ª tres opciones para estudiar y especializarse en big data:

1. Grado: cuatro a?os para formar a los ingenieros del futuro

Hasta ahora, la formaci¨®n en big data se ha enfocado en tomar perfiles t¨¦cnicos que ven¨ªan de otros mundos (reci¨¦n graduados o profesionales que estudiaron inform¨¢tica u otra ingenier¨ªa, matem¨¢ticas¡­) y darles una p¨¢tina de conocimiento en big data; no en vano, el experto en este campo necesita en su d¨ªa a d¨ªa destilar una particular mezcla de programaci¨®n, matem¨¢ticas y estad¨ªstica. Pero han comenzado ya a surgir los primeros grados universitarios en big data ¡ªla Universidad de Valladolid fue la primera en Espa?a¡ª, la mayor¨ªa de ellos orientados a la ciencia de datos.

¡°El big data se refiere a vol¨²menes enormes de datos, pero hay empresas que, sin tener tant¨ªsima informaci¨®n, tambi¨¦n pueden trabajar con esa misma l¨®gica de tomar decisiones en base a la evidencia y a los datos, y no solo al criterio y la experiencia personales. Esa es la l¨®gica de la nueva oferta formativa¡±, explica Teresa Sancho, directora del nuevo grado online en Ciencia de Datos Aplicada que la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) lanzar¨¢ en febrero. El objetivo es formar desde cero a cient¨ªficos de datos capaces de ¡°conocer el ciclo de vida de los datos y estar preparados para abordar problemas complejos con las herramientas disponibles, que son muchas, de forma adecuada¡±.

En la Universidad Pompeu Fabra (UPF), los alumnos de la primera promoci¨®n del grado en Ingenier¨ªa Matem¨¢tica en Ciencia de Datos acaban de comenzar su segundo curso. Y ya hay empresas pidiendo becarios. ¡°Les hemos pedido que esperen hasta que est¨¦n en tercero¡±, cuenta Xavier Binefa, coordinador del programa. ¡°La sociedad en la que estamos requiere de un tipo de profesional que no existe. Y el ingeniero del futuro es un ingeniero digital¡±, resume el profesor. ¡°El cient¨ªfico de datos debe ser un profesional capaz de extraer conclusiones inteligentes de los datos, que ayude a la sociedad a entender cu¨¢l es su realidad¡±. La titulaci¨®n ha conseguido incluso atraer a las chicas, que ocupan casi la mitad de las plazas, a pesar del problema generalizado de escasez de vocaciones cient¨ªficas femeninas.

2. M¨¢ster: la opci¨®n m¨¢s habitual

El m¨¢ster ha sido hasta el momento la v¨ªa m¨¢s com¨²n para especializarse en big data. Pero si la formaci¨®n de grado est¨¢ m¨¢s orientada a la anal¨ªtica y a formar perfiles con una s¨®lida base t¨¦cnica, en el posgrado la oferta se divide en dos tipos. Por un lado, los programas enfocados a aprender las competencias t¨¦cnicas: programaci¨®n, estad¨ªstica, modelos predictivos... La mayor¨ªa est¨¢n orientados a perfiles cient¨ªficos (inform¨¢ticos, matem¨¢ticos, estad¨ªsticos¡­), aunque puntualmente algunos admiten tambi¨¦n a licenciados en ADE. Y por otro, los posgrados de management y direcci¨®n, que pretenden formar a directivos y mandos intermedios para que sean capaces de ver el potencial empresarial del big data y se familiaricen con sus herramientas y lenguajes. Los precios pueden rondar entre 3.000 y 6.000 euros en universidades y a partir de 10.000 en escuelas de negocio.

Francisco Santos, director de la Escuela de Negocios y Direcci¨®n, apunta varias recomendaciones para quienes quieran elegir un programa de posgrado: ¡°Es importante analizar las salidas profesionales que ofrece el t¨ªtulo. Para los j¨®venes, adem¨¢s, las pr¨¢cticas son fundamentales porque si no tienen una experiencia laboral previa, necesitan tener un contacto con el mundo real. Tambi¨¦n hay que analizar el cuadro docente (que los profesores ejerzan en aquello de lo que hablan) y la estructura de contenidos, que debe ajustarse y tener sentido dentro del mundo de la empresa, pues hay m¨¢steres que son un popurr¨ª, se sale sabiendo mucho de todo y especializado en nada¡±.

3. Cursos: una puerta de entrada a los datos

La formaci¨®n intensiva y enfocada a trav¨¦s de cursos abre otra v¨ªa para especializarse en big data. Ese es el camino que sigui¨® ?lvaro Ja¨¦n para reciclarse laboralmente tras a?os trabajando en el sector tur¨ªstico. ¡°Empec¨¦ a leer art¨ªculos sobre ello y quise meterme para sacarle el jugo a todos esos datos que las empresas ten¨ªan, pero no sab¨ªan c¨®mo utilizar¡±, explica. Hizo un curso de la Fundaci¨®n Telef¨®nica, despu¨¦s un m¨¢ster y entr¨® a trabajar en el ¨¢rea de big data de la compa?¨ªa telef¨®nica.

Ahora, Ja¨¦n est¨¢ a punto de comenzar a dar clase en el nuevo curso de data science que la empresa Neoland lanza este mes. Se trata de un bootcamp: un curso intensivo que en tres meses promete formar profesionales capaces de trabajar en proyectos de big data, sin importar la experiencia o la formaci¨®n previa de los alumnos. ¡°Estamos en contacto con empresas de diferentes sectores. Las compa?¨ªas nos marcan el tipo de conocimientos que deben tener los alumnos que buscan y con ellas creamos un temario conjuntamente¡±, explica Carlos Caza?a, responsable de Neoland, sobre su m¨¦todo.

El contacto con la empresa es clave para identificar tendencias y necesidades, pero tambi¨¦n para formar a directivos. En la C¨¢mara de Madrid dan buena cuenta de ello. Hace tres a?os pusieron en marcha su curso de big data con un enfoque totalmente empresarial. ¡°El curso est¨¢ orientado a procesos de toma de decisiones y estrategia de negocios basada en an¨¢lisis de datos¡±, explica Jacobo P¨¦rez-Soba, jefe del ¨¢rea de formaci¨®n de directivos y posgrado de la C¨¢mara de Madrid. ¡°Cuando lo lanzamos hab¨ªa m¨¢steres de 600 o 900 horas, que era brutal, pero nosotros nos metimos en el nicho de la toma de decisiones¡±.

Pero para quien no lo tenga claro o de momento tan solo quiera probar si el big data puede ser un camino interesante hacia el que dirigir sus pasos, tambi¨¦n hay opciones gratuitas. Los MOOC (cursos online, masivos y abiertos por sus siglas en ingl¨¦s) abren una primera puerta al inabarcable mundo de los datos: en edX hay ahora mismo 42 cursos activos sobre big data ¡ªvarios son de Microsoft, cuya plataforma de servicios en la nube Azure es una herramienta muy utilizada en este campo¡ª, mientras que Coursera ofrece otros 110 cursos (71 en espa?ol) impartidos, por ejemplo, por gigantes como Google y por universidades de prestigio como Stanford y el Tecnol¨®gico de Monterrey.