Especialista en Big Data
Código 2529.A
El especialista en big data es el responsable de definir la estrategia de obtención y almacenamiento de grandes volumenes datos teniendo en cuenta las ultimas tecnologias disponibles en lo que respecta a infraestructura y arquitectura de datos. Asimismo cuenta con los conocimientos necesarios para procesar grandes volumenes de datos aplicando tecnicas de machine learning, desarrollando modelos que permitan transformar los datos en informacion.
Habilidades esenciales
Conocimientos
- AWS Artifact
- AWS CloudHSM
- AWSCloud
- Amazon Cloud Directory
- Amazon EC2 Auto Scaling
- Amazon ElastiCache
- Amazon SNS
- Amazon SQS
- Análisis exploratorio de datos
- Apache Airflow
- Apache Airflow
- Apache Kafka
- Arquitectura de VPC
- Bases de datos como servicio
- Data Lake
- Desafíos específicos en el análisis de datos de salud
- Ecosistemas Big Data
- Firewall en el cloud
- GIT
- Hadoop
- Infraestructura con servicio (IaaS)
- ML (programación informática)
- MongoDB en NoSQL
- Monitoreo y evaluación continua de los resultados de las decisiones
- Métodos de visualización y exploración de datos
- NoSQL
- Paradigma MapReduce
- Plataforma como servicio (Paas)
- PostgreSQL
- Proceso ASUM-DM
- Proceso CRISP-DM
- Python (programación informática)
- Respaldos híbridos on premise y cloud
- SPARK
- SQL
- SQL Server
- Servicios de almacenamiento en la nube
- Servicios de almacenamiento híbrido
- Sistema cifrado de archivo (EFS)
- Sistemas de control centralizados y distribuidos
- Sistemas de control de versiones
- Spark Core
- Spark SQL
- Spark Streaming
- Técnicas de normalización y análisis de datos
- algoritmos
- almacén de datos
- anomalías del software
- base de datos
- cumplimiento de la gobernanza en materia de información
- diseño orientado a objetos
- extracción de datos
- gestión de proyectos basada en metodologías ágiles
- gestión de proyectos de TIC
- gestión de proyectos según la metodología Lean
- herramientas de desarrollo de bases de datos
- herramientas para la gestión de la configuración del software
- informática distribuida
- lenguajes de consulta
- metodología ágil de desarrollo de software
- metodologías de diseño de software
- metodologías de gestión de proyectos de TIC
- modelo de desarrollo en cascada
- modelo híbrido
- modelos de datos
- programación web
- sistemas de gestión de bases de datos
- software de entorno de desarrollo interactivo
- tecnologías en la nube
Habilidades y competencias
- Administrar el flujo de trabajo con GitHub
- Configurar un GIT
- Crear gráfico acíclico dirigido
- Evaluar de modelos predictivos
- Formular modelos de aprendizaje no supervisados
- Formular modelos de aprendizaje supervisado
- Gestionar ramas de código abierto
- Gestionar repositorios remotos
- Implementar Apache Spark en la nube
- Implementar modelos de Machine Learning
- Interpretar datos de wearables
- Interpretar los resultados del análisis de datos
- Programar códigos con el servicio FaaS
- Solucionar problemas de compatibilidad de datos entre sistemas interconectados en salud
- compilar sistemas de recomendación
- crear diagramas de bases de datos
- crear modelos de datos
- definir la estructura física de bases de datos
- definir requisitos técnicos
- desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos
- establecer procesos de datos
- gestionar arquitecturas de datos informáticos
- gestionar bases de datos
- gestionar cambios en el sistema de TIC
- gestionar datos
- identificar las necesidades y expectativas del cliente
- integrar datos de las TIC
- realizar una limpieza de datos
- utilizar aprendizaje automático
- utilizar bibliotecas de software
- utilizar lenguajes de consulta
- utilizar programación con scripts
- utilizar programación orientada a objetos
- utilizar sistema de tickets de TIC
- utilizar software para la conservación de datos
- utilizar técnicas de tratamiento de datos
Competencias transversales
- adaptarse a los cambios de los planes de desarrollo tecnológico
- aplicar métodos de análisis estadísticos
- aplicar técnicas de almacenamiento de datos
- calcular duración del trabajo
- elaborar flujos de trabajo informáticos
- evaluación de la calidad de los datos
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Te enviamos el perfil listo para pegar en tu aviso: propósito, habilidades esenciales, deseables y qué conviene evaluar. Un correo, sin registro.
Qué conviene evaluar en este cargo
Los conocimientos técnicos se verifican con pruebas y referencias. Lo que no aparece en el currículum son las competencias transversales, y son las que explican la mayoría de las contrataciones fallidas. Antes de cerrar, conviene medirlas con una batería estandarizada.
Ver evaluación psicolaboralCargos similares
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Fuentes
Este servicio utiliza la Taxonomía Mapha desarrollada por OTIC SOFOFA (CC BY 4.0) y la clasificación ESCO de la Comisión Europea, en una versión adaptada. Los códigos de grupo provienen de la ISCO-08 de la OIT. Ver fuentes y licencias