Big data developer: ¿Qué hace y cómo ser uno?

Entendemos por big data a la capacidad de gestionar, analizar y extraer información útil a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos.

Uno de los perfiles más importantes en este campo es el desarrollador de big data, del cual hablaremos a continuación.

¿Qué es un big data developer?

Un big data developer o desarrollador de big data es un especialista dedicado a desarrollar, implementar y mantener sistemas capaces de manejar enormes cantidades de datos.

Analicemos con más detalle esta definición. Cuando hablamos de desarrollar, nos referimos al proceso de crear software y aplicaciones que puedan gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente. Supone, entonces, diseñar y programar algoritmos, bases de datos y sistemas de procesamiento de datos que puedan manejar la complejidad y el tamaño de los conjuntos de datos involucrados.

Implementar significa traducir los diseños y algoritmos desarrollados en código funcional y aplicarlo en entornos reales o sistemas existentes. Este paso implica llevar a cabo pruebas, ajustes y optimizaciones para garantizar que el software funcione correctamente y cumpla con los requisitos establecidos. Básicamente, implementar es hacer que el software sea operativo y usable en la práctica.

Por último, mantener sistemas hace alusión a realizar tareas de monitoreo, actualización, y corrección de errores en el software y la infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos. Esto asegura que los sistemas continúen funcionando de manera óptima a lo largo del tiempo y puedan adaptarse a cambios en los requisitos o en el entorno tecnológico.

El trabajo de un desarrollador de big data es útil para que las organizaciones puedan aprovechar al máximo el potencial de sus datos, mejorando las decisiones que toman, optimizando procesos, e innovando en sus productos y/o servicios.

Herramientas y tecnologías del desarrollador de big data

El desarrollador de big data utiliza una extensa variedad de herramientas y tecnologías para llevar a cabo sus tareas:

• Frameworks de procesamiento distribuido: Como Apache Hadoop y Apache Spark, que permiten el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras.

• Bases de datos NoSQL: Como MongoDB, Cassandra y HBase, que están diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semi-estructurados.

• Lenguajes de programación: Como Java, Python y Scala, que son populares en el desarrollo de aplicaciones y algoritmos de big data.

• Herramientas de visualización de datos: Como Tableau, Power BI y matplotlib en Python, que permiten crear visualizaciones interactivas para explorar y comunicar los resultados del análisis de datos.

• Plataformas de computación en la nube: Como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure, que ofrecen servicios escalables para almacenamiento y procesamiento de datos en la nube.

• Herramientas de administración de clústeres: Como Apache Ambari y Cloudera Manager, que ayudan a gestionar y monitorear clústeres de servidores para el procesamiento de big data.

¿Cómo convertirse en un big data developer?

1. Domina al menos un lenguaje de programación como Java, Python o Scala, ya que son ampliamente utilizados en el desarrollo de aplicaciones y algoritmos de big data. Python suele ser el lenguaje que más se recomienda aprender.

2. Entiende cómo funcionan las bases de datos NoSQL y los frameworks de procesamiento distribuido como Apache Hadoop y Apache Spark. Esto es fundamental para trabajar con conjuntos de datos masivos.

3. Familiarízate con el diseño y la implementación de arquitecturas de almacenamiento y procesamiento de datos escalables, como la arquitectura Lambda o Kappa.

4. Obtén conocimientos en el manejo de herramientas de administración de sistemas y de contenedores, como Docker y Kubernetes, para desplegar y gestionar entornos de big data eficientemente.

5. Aprende a manipular herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI para poder presentar claramente los resultados del análisis de datos a diferentes audiencias.

6. Entiende sobre machine learning y deep learning, ya que son disciplinas importantes para el análisis avanzado de datos y la creación de modelos predictivos en entornos de big data. Es importante familiarizarse con algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de redes neuronales profundas para aprovechar al máximo el potencial de los datos.

7. Desarrolla una base sólida de matemáticas y estadística para realizar análisis de datos rigurosos y comprender los fundamentos detrás de los algoritmos de machine learning y deep learning.

8. Participa en proyectos prácticos donde puedas aplicar tus conocimientos teóricos en un entorno real de big data. Esto te permitirá adquirir experiencia y otras habilidades adicionales.

Claramente, hay más cosas que quizás debas aprender por el camino. Por ejemplo, es importante familiarizarse con otras herramientas de big data y sus ecosistemas, como Apache Kafka para la gestión de streaming de datos, Apache Flink para procesamiento de datos en tiempo real, y herramientas de integración de datos como Apache NiFi.

También con herramientas y plataformas en la nube como Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure, ya que muchas soluciones de big data se implementan en entornos de nube.

Git (software de control de versiones) es otra tecnología que es esencial para cualquier desarrollador, incluidos los desarrolladores de big data. Con Git podrás gestionar eficientemente el control de versiones de tu código, colaborar con otros desarrolladores y mantener un historial de cambios en tus proyectos de big data.