10 habilidades que impulsan la tecnología en 2019

El progreso tecnológico sigue conformando la forma de trabajar de las personas y los tipos de funciones que las organizaciones necesitan cubrir. Los profesionales con habilidades en programación Python, Ciberseguridad y Blockchain seguirán estando muy demandados este año, junto con la casi omnipotente IA y las competencias en materia de Big Data que están cambiando fundamentalmente las funciones dentro y fuera del sector tecnológico.

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender a partir de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana. Los principales lenguajes de programación de aprendizaje automático son Python, C++, R, pero Julia, Scala, MATLAB y SAS también forman parte de esta especialidad. Los lenguajes utilizados vienen dictados por el entorno y el sector en el que se aplican. Los científicos de datos en el ámbito de los servicios financieros pueden utilizar una combinación de Python, SAS y Matlab, para permitir la incorporación de todos los aspectos de la elaboración de modelos de datos, desarrollo de algoritmos, análisis de riesgos y estadístico, analítica web y extracción de datos.

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos –tanto estructurados (a partir de CRM internos/sistemas de datos o proveedores de información externos) como no estructurados, siendo este el principal foco (basados en Internet/la web)– que inunda un negocio diariamente. Los Big Data pueden analizarse para extraer información que conduzcan a mejores decisiones empresariales (por ejemplo, mejora de productos) y estrategia comercial. Definidos por los tres desafíos clave denominados las «3 V» (volumen, velocidad y variedad) giran en torno a la captura, el almacenamiento, el análisis, la transferencia, la interrogación y la privacidad de los datos. Las tecnologías y herramientas clave son: Amazon EMR, Apache (Hive, Pig, Spark), MapR, Hadoop, MongoDB y en general, bases de datos NoSQL.

Python es una herramienta cada vez más extendida para el análisis de datos y la ciencia de datos. Python se diseñó de manera explícita a) para que el código escrito en Python fuera fácil de leer para los humanos, y b) minimizar el tiempo necesario para escribir código. Muchos sitios web con mucho tráfico, como YouTube, Spotify y Dropbox, se crearon utilizando Python, ya que permite crear, actualizar, almacenar y recuperar datos en diversas bibliotecas y sistemas operativos. Python se utiliza de manera generalizada para la ciencia de datos, el análisis estadístico, la elaboración de modelos y el aprendizaje automático, con extensiones como SciKit, SciPy, Pandas y Numpy, Keras o Tensorflow.

La inteligencia artificial (IA), considerada a menudo como el «Santo Grial» dentro de la comunidad tecnológica, es un área de la informática que hace hincapié en la creación de máquinas y sistemas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos. Algunas de las actividades para las que están diseñados los ordenadores con inteligencia artificial son las siguientes: analítica predictiva, reconocimiento de voz, aprendizaje, planificación y resolución de problemas. La ingeniería del conocimiento y el aprendizaje automático, Machine Learning, así como su evolución, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo, son el eje de la ingeniería de IA, y son muy complejos. 

Las redes de aprendizaje profundo, las redes neuronales, se han aplicado a campos como la visión por computador, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de audio, el filtrado de redes sociales, la bioinformática, el diseño de medicamentos, es donde se han producido mayores resultados.

Algunas de las situaciones de la vida real en la que se aplican los avances en este campo incluyen Siri, Alexa, Pandora, Netflix, Chatbots y Smart Cars. Los lenguajes de desarrollo son los que se reflejan en el aprendizaje automático.

La «Ciberseguridad» es la práctica de proteger servidores informáticos, dispositivos móviles, sistemas electrónicos, redes y datos de ataques maliciosos. El término se aplica en diversos contextos, pero es más acorde con los elementos esenciales de las operaciones técnicas de la seguridad de la información (siendo InfoSec el término genérico). Cada día surgen nuevas amenazas a la seguridad, por lo que es importante que los profesionales de este ámbito tengan capacidad de adaptación y sean curiosos, y puedan improvisar a la hora de diseñar estrategias de contraataque.

Las herramientas de visualización de datos van más allá de las tablas y gráficos estándar utilizados en las hojas de cálculo de Excel, y muestran datos de formas sofisticadas como infografías, cuadrantes/indicadores, sparklines, mapas de calor y gráficos de fiebre. Las herramientas de visualización como Tableau, QlikView, PowerBI y Microstrategy ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones estratégicas y comerciales extrayendo datos de los sistemas financieros, comerciales, de marketing y de operaciones. La creación de cuadros de mandos (dashboards) dentro de estas herramientas permite a los usuarios finales manipularlos o profundizar en los datos para mejorar las consultas y el análisis. La calidad del resultado depende de la calidad de la entrada de datos de bases de datos/warehouses de datos y normalmente se extrae mediante codificación en Microsoft SQL u Oracle SQL (PL/SQL).

Gobierno de datos es un concepto de gestión de datos que permite a una organización garantizar una alta calidad de los datos durante la totalidad del ciclo de vida de los datos. Las áreas principales del gobierno de datos son la disponibilidad, la usabilidad, la coherencia, la integridad de los datos y la seguridad de los datos. Esto incluye el establecimiento de procesos para garantizar una gestión eficaz de los datos en el conjunto de la empresa, como la responsabilidad proactiva por los efectos adversos de una mala calidad de los datos, y la garantía de que los datos de los que dispone una empresa puedan ser utilizados de manera eficaz en el conjunto de la organización.

El Blockchain es una lista cada vez mayor de registros (denominados bloques) que se vinculan mediante criptografía. Cada bloque contiene un hash criptográfico del bloque anterior, una marca de tiempo y datos de la transacción. Un Blockchain es resistente frente a la modificación y es «un libro mayor abierto y distribuido que puede registrar transacciones entre dos partes de manera eficiente, verificable y permanente». Para su uso como libro mayor distribuido, una Blockchain suele gestionarse mediante una red entre pares que valida nuevos bloques y no puede modificarse retroactivamente sin alterar todos los bloques posteriores. Originalmente inventada en 2008 como registro de transacciones públicas de la criptomoneda bitcoin, la invención del Blockchain para el Bitcoin la convirtió en la primera moneda digital en resolver el problema del «doble gasto» sin necesidad de una autoridad de confianza o un servidor central.

La seguridad de la información es un término que describe el proceso de «salvaguardar» la propiedad intelectual y los «datos» de una empresa (lo que también se conoce como «seguridad de los datos»). Las organizaciones disponen ahora de grandes volúmenes de datos (tanto estructurados como no estructurados). Una empresa debe disponer de una estrategia de gestión del riesgo claramente definida sobre cómo proteger sus datos. Por otra parte, una empresa debe contar con los procesos, las herramientas y las políticas correctos, necesarios para prevenir, detectar, documentar y contrarrestar las amenazas a la información digital y no digital. Si bien la amenaza de fugas y violaciones de la seguridad de los datos aumenta, también aumenta el control que se ejerce sobre las empresas, el nivel de cumplimiento y la resiliencia en materia de TI que deben cumplir.

Una de las habilidades clave que muchas empresas deberían buscar es la comercialización dentro de su sector y mercado actual, con vistas a maximizar los beneficios. Un profesional debe conocer y participar en los futuros desafíos y oportunidades a los que se enfrenta la empresa, ahora o en el futuro, y sacar el máximo beneficio de estos. La capacidad de construir y supervisar una operación, que aumentará los beneficios, o la capacidad de considerar un panorama más amplio para mejorar los procesos y generar más ingresos, es una habilidad deseable en todos los sectores.

Como expertos en selección líderes en una red global, contamos con una amplia base de datos de profesionales con el mejor talento para llevar a su empresa al siguiente nivel, ayudándola a mantenerse por delante de la competencia. 

Para hablar de manera confidencial sobre cómo podemos ayudarle a conseguir el mejor talento con las habilidades adecuadas, póngase en contacto hoy mismo con uno de nuestros consultores de selección especializados.

María Mosquera, Executive Manager de Michael Page, de la división de IT, asegura:

Mosquera añade: