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Big Data: Los 3 profesionales más buscados por las organizaciones

Big Data: Los 3 profesionales más buscados por las organizaciones
#datos
3 de octubre de 2019
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Ya sabemos que los datos son fundamentales para que las empresas tomen mejores decisiones de negocios, puedan adelantarse a posibles escenarios y vincularse con el mercado de una forma más inteligente. Por este motivo contratan a perfiles con conocimientos de Big Data, lo que implica saber acerca de todo el proceso del ciclo de vida de los datos, es decir, desde su recolección hasta su visualización.  

En este sentido, los expertos más requeridos dentro de este campo son:

1. Analista de datos (Data Analyst): Se trata de la persona capaz de procesar y realizar análisis estadísticos de datos entre las distintas fuentes de información relacionadas con el negocio, algo conocido como business intelligence. De esta manera, puede basarse en los datos para sacar conclusiones y resolver problemas que se presentan en una organización.  Para eso, sabe utilizar distintas herramientas data data analytics como Power BI, Google Data Studio y Tableu, por mencionar solo algunos.  

2. Data Scientist: Para ser Científico de Datos se necesita dominar Python, que es un lenguaje de programación que está creciendo en popularidad. Básicamente, los Data Scientist tienen conocimientos de matemáticas y estadística que le permiten explorar y examinar de forma más profunda los datos que provienen de fuentes variadas y desconectadas y desarrolla métodos analíticos novedosos con complejos algoritmos matemáticos. Además, transforma  las conclusiones obtenidas en información útil y estructurada que ayuda a la toma de decisiones de los directivos  

 3. Director o directora de datos (Chief Data Officer): No existe esta posición en todas las empresas porque se trata del ejecutivo que actúa como el máximo responsable de los datos, incluyendo velar por su seguridad. Entre sus funciones, define de gestión y almacenamiento de los datos y las políticas de privacidad. También decide qué datos, cómo y para qué se usan, valida las tecnologías que se utilizan, asegura que se conozca en todo momento la transformación que sufren y qué usuarios o usuarias lo usan, y es consciente de la aplicación de negocio que tiene que hacer uso de estos datos.

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Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.