Estudiar curso/master Big Data SIN estudios universitarios terminados

Ni idea sobre ese ámbito en concreto, peor máster sin pasar por la carrera nanai.

Sobre meterte en el mundillo y “especializarte” con un cursillo de 3 meses en mi opinión no creo que sirva para nada, porque existiendo ingenieros con carrera + mínimo un máster (unos 6 años formándose) que están especializados en eso, no sé si a las empresas les es atractivo coger a alguien que solo tiene 3 meses de formación. Y si te cogiesen tampoco creo que te pagasen mucho más de lo que ya cobras.

MissCroqueta escribió:Ni idea sobre ese ámbito en concreto, peor máster sin pasar por la carrera nanai.

Sobre meterte en el mundillo y “especializarte” con un cursillo de 3 meses en mi opinión no creo que sirva para nada, porque existiendo ingenieros con carrera + mínimo un máster (unos 6 años formándose) que están especializados en eso, no sé si a las empresas les es atractivo coger a alguien que solo tiene 3 meses de formación. Y si te cogiesen tampoco creo que te pagasen mucho más de lo que ya cobras.

Algunas universidades permiten cursar un máster si se demuestran los suficientes conocimientos derivados de la experiencia profesional, lo he visto en mi ámbito (ciberseguridad) y en el de la animación 3D.

En cuanto a las empresas, en el sector IT al menos, si nos interesa coger a gente que tiene o no estudios superiores: Es un campo en el que cuenta mucho la recursividad, la disciplina, el pensamiento lateral y la capacidad creativa, amén de que las tecnologías con las que se trabaja no suelen formar parte del curriculum de las universidades.

Pero el caso específico que comenta el compañero es un caso especial: Para trabajar en Big Data solemos contratar a un matemático, físico o ingeniero con un master o especialización equivalente, porque lo que no es específico de su campo lo puede hacer el resto del equipo, pero para lo suyo si necesitamos ese expertise.

Así que no, empieza por un bootcamp de programación y ve cogiendo experiencia.

En España y con el sistema Bolonia existen dos tipos de Máster: el oficial y el "propio" o no oficial.

El máster oficial produce efectos legales como título de nivel superior al Grado, viene a tener la misma categoría que las antiguas Licenciaturas. Algunos másters habilitan profesionalmente, y otros no.



En tu situación, tendrías que buscar entre cursos de posgrado "propios" de universidades, lo que se denomina "Formación No Reglada". No reglada significa que esta formación no se tiene que ajustar a la normativa oficial de los Grados y Másteres oficiales, por lo que la universidad puede ser mucho más flexible.

Así que lo que tenemos que buscar, son cursos de Big Data, y Másters de Big Data "propios", de Enseñanza No Reglada.


He mirado en el área de Formación Permanente de la UNED qué hay para 2022-2023 y tenemos esto:

Curso de 6 créditos. Aquí no te piden nada para entrar, ya que es un curso de Enseñanza Abierta. Lo único que indica es "Se requieren nociones de programación en Java".

Big Data. Introducción a Hadoop 6 ECTS.

Máster (60 ECTS) Big Data y Business Analytics




Dentro de la UNED hay más opciones, por ejemplo esta:

Big Data y Data Science aplicados a la economía y a la administración y dirección de empresas

Consejo: antes de matricularte en algo, considera el precio (es algo elevado en los másters) y también piensa que si te matriculas luego tendrás que terminarlo para no perder el dinero invertido, por lo que es recomendable revisar toda la información que dan, para estar seguro de que estás metiéndote en un sitio interesante.

En caso de duda siempre puedes elegir el curso más sencillo, el de 6 ECTS. Y más adelante coger otra cosa más grande.

Shikamaru escribió:

MissCroqueta escribió:Ni idea sobre ese ámbito en concreto, peor máster sin pasar por la carrera nanai.

Sobre meterte en el mundillo y “especializarte” con un cursillo de 3 meses en mi opinión no creo que sirva para nada, porque existiendo ingenieros con carrera + mínimo un máster (unos 6 años formándose) que están especializados en eso, no sé si a las empresas les es atractivo coger a alguien que solo tiene 3 meses de formación. Y si te cogiesen tampoco creo que te pagasen mucho más de lo que ya cobras.

Algunas universidades permiten cursar un máster si se demuestran los suficientes conocimientos derivados de la experiencia profesional, lo he visto en mi ámbito (ciberseguridad) y en el de la animación 3D.

En cuanto a las empresas, en el sector IT al menos, si nos interesa coger a gente que tiene o no estudios superiores: Es un campo en el que cuenta mucho la recursividad, la disciplina, el pensamiento lateral y la capacidad creativa, amén de que las tecnologías con las que se trabaja no suelen formar parte del curriculum de las universidades.

Pero el caso específico que comenta el compañero es un caso especial: Para trabajar en Big Data solemos contratar a un matemático, físico o ingeniero con un master o especialización equivalente, porque lo que no es específico de su campo lo puede hacer el resto del equipo, pero para lo suyo si necesitamos ese expertise.

Así que no, empieza por un bootcamp de programación y ve cogiendo experiencia.

Tienes razón, he buscado y pone que en algunos casos si se demuestra la competencia después de haber trabajado en ese campo, dejan acceder al máster, aunque como ha dicho Quinti no suelen ser estudios oficiales pero veo que para contratar la sirve.
Primera noticia, todos los que yo he visto eran con acceso desde carrera universitaria. Cada día se aprende algo nuevo.

Y si no es mucho preguntar, ¿En cuánto al salario como va? Mismo rango que un graduado? Si es que si menudos pringados somos los que echamos años y dinero para graduarnos + másters, si con un cuerdo de 3 meses ya era suficiente 🤣.

@MissCroqueta Te contrato para una categoría superior porque tienes los conocimientos, pero como no tienes el título te dejo en el contrato en una o dos categorías inferiores

@MissCroqueta básicamente le ponen el nombre de Máster para no llamarlo cursillo... que suena peor. Puro marketing.
En cuanto a calidades y contenidos ya no me meto porque eso ya es otra historia diferente que depende de cada institución.

Ni de coña.
Elbig data necesitas conocimientos profundos de matemáticas para ello, meterte en un "máster" de esos es tirar el dinero.

MissCroqueta escribió:(...) Si es que si menudos pringados somos los que echamos años y dinero para graduarnos + másters, si con un cuerdo de 3 meses ya era suficiente 🤣.

Bueno aquí habría mucho que debatir, pero lo voy a reducir a un pensamiento: saber mucho de algo, es diferente de poder acreditar ese conocimiento documentalmente. Esto puede llevarnos a pensar que es más importante conseguir un título que conocimientos. Y también puede llevar a asustarte de que tienes tropecientos diplomas de cursos que acreditan que eres un experto/a en ciertas materias, y tú sabes que en realidad no es así.

En la Administración y para un funcionario, o un trabajador, lo relevante es poder acreditar el conocimiento y no tanto saber de verdad. Porque a la administración le da igual si das 500 pulsaciones y dominas MS Office, porque si no lo puedes acreditar documentalmente, no te lo valorará como mérito.

Hay un libro que te recomiendo que se llama "MBA personal" de Josh Kaufman, que expone cómo podría una persona por su cuenta, adquirir conocimientos equivalentes a un MBA, pero sin gastarse el dineral que vale un MBA.

En este caso concreto, si yo quisiera aprender mucho sobre Big Data, empezaría por recopilar libros de calidad y a leerlos todos uno por uno, hasta considerar que empiezo a tener idea de algo. Y luego me miraría las bibliografías de todos los módulos de máster e iría consiguiendo más bibliografía. Porque hoy con internet, no es difícil conseguir documentación.

Lo que está claro, es que en un máster, no te van a enseñar "conocimientos de ciencias matemáticas o informáticas ocultas", todo tiene que salir de alguna parte. Es probable que los mismos que imparten los másters se basen en libros ya publicados, o tengan los suyos propios.

Y si te puedes documentar, consiguiendo libros, y aprender por tu cuenta, todo eso que aprendas por mucho que gastes en libros, te va a salir más barato que pagar un máster.

@seaman no estoy de acuerdo. Cualquier tema con un alto nivel de profundidad intelectual, es totalmente tóxico. Y cualquier aproximación a absolutamente cualquier tema, que se haga desde una óptica amplia, puede ser interesante, amena y formativa.

Pero sí creo que es importante matizar bien por dónde empezar, por dónde encertar el melón, y ahí es donde yo recomendaría empezar en modo autodidacta, a recopilar libros, documentación, y elegir algún curso de introducción, para ir saltando a actividades de mayor nivel.

Quintiliano escribió:
@seaman no estoy de acuerdo. Cualquier tema con un alto nivel de profundidad intelectual, es totalmente tóxico. Y cualquier aproximación a absolutamente cualquier tema, que se haga desde una óptica amplia, puede ser interesante, amena y formativa.

Pero sí creo que es importante matizar bien por dónde empezar, por dónde encertar el melón, y ahí es donde yo recomendaría empezar en modo autodidacta, a recopilar libros, documentación, y elegir algún curso de introducción, para ir saltando a actividades de mayor nivel.

¿Has visto algo de Big data? Yo si, tengo conocimientos de programación pero de matemáticas no son profundos y me metí a un curso de BigData y mira, no me enteraba de nada. A lo mejor el OP es un genio pero sin conocimientos fuertes en matemáticas no le recomiendo ni intentarlo.

seaman escribió:¿Has visto algo de Big data? Yo si, tengo conocimientos de programación pero de matemáticas no son profundos y me metí a un curso de BigData y mira, no me enteraba de nada. A lo mejor el OP es un genio pero sin conocimientos fuertes en matemáticas no le recomiendo ni intentarlo.

Si te metiste en un curso de Big Data y te perdiste, fue culpa de los docentes, que eran malos.

Malos, sí. Malos malos malos.

Cualquier tema mal enfocado puede aburrir a las piedras y hacer que se pierda el alumno. En informática y en ingeniería se abusa mucho de las abreviaturas. Basta con dar una charla metiendo abreviaturas todo el tiempo, sin explicarlas, para que se pierda alguien.

Quintiliano escribió:

seaman escribió:¿Has visto algo de Big data? Yo si, tengo conocimientos de programación pero de matemáticas no son profundos y me metí a un curso de BigData y mira, no me enteraba de nada. A lo mejor el OP es un genio pero sin conocimientos fuertes en matemáticas no le recomiendo ni intentarlo.

Si te metiste en un curso de Big Data y te perdiste, fue culpa de los docentes, que eran malos.

Malos, sí. Malos malos malos.

Cualquier tema mal enfocado puede aburrir a las piedras y hacer que se pierda el alumno. En informática y en ingeniería se abusa mucho de las abreviaturas. Basta con dar una charla metiendo abreviaturas todo el tiempo, sin explicarlas, para que se pierda alguien.

No te enteras, no es culpa de los docentes. Tu tienes que hacer cursos con unos conocimientos mínimos antes de entrar a un curso de estas características.
Alguien que no sabe matemáticas más allá de las elementales no hace nada allí.

MissCroqueta escribió:

Shikamaru escribió:

MissCroqueta escribió:Ni idea sobre ese ámbito en concreto, peor máster sin pasar por la carrera nanai.

Sobre meterte en el mundillo y “especializarte” con un cursillo de 3 meses en mi opinión no creo que sirva para nada, porque existiendo ingenieros con carrera + mínimo un máster (unos 6 años formándose) que están especializados en eso, no sé si a las empresas les es atractivo coger a alguien que solo tiene 3 meses de formación. Y si te cogiesen tampoco creo que te pagasen mucho más de lo que ya cobras.

Algunas universidades permiten cursar un máster si se demuestran los suficientes conocimientos derivados de la experiencia profesional, lo he visto en mi ámbito (ciberseguridad) y en el de la animación 3D.

En cuanto a las empresas, en el sector IT al menos, si nos interesa coger a gente que tiene o no estudios superiores: Es un campo en el que cuenta mucho la recursividad, la disciplina, el pensamiento lateral y la capacidad creativa, amén de que las tecnologías con las que se trabaja no suelen formar parte del curriculum de las universidades.

Pero el caso específico que comenta el compañero es un caso especial: Para trabajar en Big Data solemos contratar a un matemático, físico o ingeniero con un master o especialización equivalente, porque lo que no es específico de su campo lo puede hacer el resto del equipo, pero para lo suyo si necesitamos ese expertise.

Así que no, empieza por un bootcamp de programación y ve cogiendo experiencia.

Tienes razón, he buscado y pone que en algunos casos si se demuestra la competencia después de haber trabajado en ese campo, dejan acceder al máster, aunque como ha dicho Quinti no suelen ser estudios oficiales pero veo que para contratar la sirve.
Primera noticia, todos los que yo he visto eran con acceso desde carrera universitaria. Cada día se aprende algo nuevo.

Y si no es mucho preguntar, ¿En cuánto al salario como va? Mismo rango que un graduado? Si es que si menudos pringados somos los que echamos años y dinero para graduarnos + másters, si con un cuerdo de 3 meses ya era suficiente 🤣.

Depende mucho de la empresa.

En la mía (que es literalmente mía) no se miran los estudios sino las capacidades, pero es cierto que los estudios ponen un suelo salarial.

No un techo, pero si un suelo.

Pero es un campo en el que los estudios no dicen nada del desempeño profesional de la persona. Programar, hackear o diseñar son campos en los que vale más el "arte" que tenga la persona que lo gordo que tenga el historial académico.

@Xelxer

Más o menos. El suelo salarial es porque no puedes contratar a un graduado por menos de lo que marca el mercado, porque es una pugna entre tu empresa y las demás.

Pero te arriesgas a coger a alguien que no da el rendimiento que sus estudios acreditan. Si no eres Indra, eso es muy arriesgado y te puede chafar un trimestre.

Coger a alguien que demuestra saber más te permite hacer una inversión inicial menos arriesgada y sacar rendimiento desde el primer día, pero luego le tienes que equilibrar rápido (en los primeros meses) o la misma persona va a coger la puerta y se va a ir a otra empresa por más pasta.

seaman escribió:No te enteras, no es culpa de los docentes. Tu tienes que hacer cursos con unos conocimientos mínimos antes de entrar a un curso de estas características.
Alguien que no sabe matemáticas más allá de las elementales no hace nada allí.

El director general de IBM en EEUU pensaba lo mismo en 1980 cuando se propuso una línea de negocio consistente en vender ordenadores personales para la ciudadanía.

¿Pero cómo va el ciudadano común y corriente a manejar un ordenador personal? ¡Si no sabe nada de programación! ¡Ni de matemáticas! ¡Ni de nada! ¡Absurdo completamente! ¡Jamás podrá manejar bien un ordenador alguien sin conocimientos de ingeniería!

Quintiliano escribió:

seaman escribió:No te enteras, no es culpa de los docentes. Tu tienes que hacer cursos con unos conocimientos mínimos antes de entrar a un curso de estas características.
Alguien que no sabe matemáticas más allá de las elementales no hace nada allí.

El director general de IBM en EEUU pensaba lo mismo en 1980 cuando se propuso una línea de negocio consistente en vender ordenadores personales para la ciudadanía.

¿Pero cómo va el ciudadano común y corriente a manejar un ordenador personal? ¡Si no sabe nada de programación! ¡Ni de matemáticas! ¡Ni de nada! ¡Absurdo completamente! ¡Jamás podrá manejar bien un ordenador alguien sin conocimientos de ingeniería!

Lo mismo si.

Quintiliano escribió:

seaman escribió:No te enteras, no es culpa de los docentes. Tu tienes que hacer cursos con unos conocimientos mínimos antes de entrar a un curso de estas características.
Alguien que no sabe matemáticas más allá de las elementales no hace nada allí.

El director general de IBM en EEUU pensaba lo mismo en 1980 cuando se propuso una línea de negocio consistente en vender ordenadores personales para la ciudadanía.

¿Pero cómo va el ciudadano común y corriente a manejar un ordenador personal? ¡Si no sabe nada de programación! ¡Ni de matemáticas! ¡Ni de nada! ¡Absurdo completamente! ¡Jamás podrá manejar bien un ordenador alguien sin conocimientos de ingeniería!

No tiene nada que ver.

Lo que se planteaba es que no había un ecosistema de software orientado al usuario doméstico, por lo que no había razón para abrir ese mercado.

Cuando los microordenadores lo hicieron asequible abrieron un camino que la propia IBM afianzó, pero no fue hasta la llegada de Internet que el mercado del PC doméstico estalló de verdad.

El campo del Big Data es una forma de aplicar los conocimientos previos que se tienen de matemáticas para el análisis, gestión y tratamiento de cantidades masivas de datos no heterogéneos.

Es decir, requiere una base sólida previa que, si bien se puede adquirir de forma autodidacta, es muy difícil demostrar en un curriculum.

Por otra parte, en este ámbito nos estamos topando costantemente con el estado del arte, por lo que es muy difícil estar al día para cualquier profesional.

No es algo que se pueda aprender en un cursillo si no se tiene ningún tipo de experiencia o conocimientos previos.

Lo dicho, que tire por un bootcamp de programación y luego vea que quiere hacer con su vida.

Yo casi le daba la razón a @seaman
Una clienta mía ya algo mayor, se metió precisamente a ahcer eso del big data y desistió a los pocos meses porque no podía con ello

anabela111023 escribió:Yo casi le daba la razón a @seaman
Una clienta mía ya algo mayor, se metió precisamente a ahcer eso del big data y desistió a los pocos meses porque no podía con ello

No es que me deis la razón o no. A mi que el OP se meta al curso me da igual realmente. Yo le aconsejo en base a lo que se y lo que he visto.
El OP no tiene estudios superiores y no sabe que es eso del Big Data.

Encima quiere algo express para tener un buen trabajo pero claro, en este mundo, eso es complicado porque tienes que empezar por abajo comiendo mierda...

Me impresiona la facilidad con la que la gente se plantea un cambio de profesión. En serio, va sin segundas.

Dicho esto, querer meterse en el mundo del big data sería un gran error. Eso es trabajo de matemáticos, estadistas y demás, con una base muy fuerte en matemáticas. Lo que no quita que haya fueras de serie que lo vean todo claro, pero siendo una persona del montón como el 99% de la gente, ni me lo planteaba.

Otra cosa bien distinta es la programación. Ahí a nada que le metas ganas y tengas un mínimo de interés puedes ganarte la vida. Lo normal es dominar 1 o 2 lenguajes, conocer por encima unos pocos y el resto pues stackoverflow y leer documentación.

No descartes hacer un grado superior, son dos años y sales con bastante más base que los recién graduados en muchos aspectos. Que no te limite la edad, cuando yo estudiaba había gente de casi 40 años que llevaban toda la vida en la obra y ahí los tenías, aprendiendo. Obviamente no te van a enseñar patrones de diseño, metodologías ágiles y demás, pero vas a tener más soltura picando código.

Tampoco esperes un sueldazo, pero es una vida bastante más "relajada" que en otros trabajos.

Creo que es un error el buscar "algo" que a los tres meses te de la formación justa para buscar un trabajo y ganar más de 1200€. Más todavía me parece querer buscar un curso de 3 meses de big data. Si todavía fuera de programación y fuera un curso intensivo todavía tendría alguna oportunidad.
Te quieres meter en el mundo del big data porque te gusta o por lo que paga?

Se está creando un ambiente de misterio inaudito en eol, por favor quiero saber cuales son las matemáticas (no estadística) de BD que son imposibles de aprender por el 99% de la población, iluminadme con teoremas y funciones desconocidas e improbables, es para un amigo.

opuskiller escribió:Se está creando un ambiente de misterio inaudito en eol, por favor quiero saber cuales son las matemáticas (no estadística) de BD que son imposibles de aprender por el 99% de la población, iluminadme con teoremas y funciones desconocidas e improbables, es para un amigo.

Las matemáticas ocultas son las que se explican sin sentido y sin conexión alguna con ninguna utilidad, por ejemplo como me las explicaron a mí en bachillerato. Te hablan de conceptos que estás obligado a aprender y a operar con ellos, pero sin que puedas entender para qué sirven. Se diría incluso, que se buscó de forma deliberada un enfoque inútil, para que te aburras estudiándolas y no quieras continuar por el camino de las ciencias.

Enseñadas de ese modo, las matemáticas son una tortura, una pérdida de tiempo, un mero requisito técnico para superar un curso. De poco sirve que aprendas a resolver integrales si no sabes para qué sirve eso. O vectores si tampoco tienes idea de su utilidad.

No es de extrañar, que alguien que vive de las matemáticas o de la estadística, quiera cultivar un aura de sofisticación y misterio. No vaya a ser que entiendas algo. Por lo tanto, es mejor mantener a la gente en la ignorancia y hacer creer a los estudiantes que hay que tener una inteligencia superior.

Haciéndolas aburridas e inútiles, algunas personas que viven de las ciencias, protegen su carrera pese a su mediocridad y disimulan su rendimiento intelectual pobre.

Recuerdo el comentario que me hizo un físico sobre la enseñanza de las matemáticas en las ingenierías. Me dijo: en las ingenierías les enseñan a los alumnos las matemáticas "troceadas" de mala manera: les da los temas imprescindibles para que puedan hacer sus cálculos, pero les quitan contenidos teóricos, de manera que aunque puedan manejar esas matemáticas, no pueden llegar a entenderlas. Sabrán calcular, sí, pero no entenderán el fondo del asunto. En cambio en Física sí se explican los temas completos. Por eso el físico tiene una base matemática y física más amplia. De ahí deriva el pique intelectual entre Sheldon Cooper y su colega ingeniero del MIT en la serie Big Bang por ejemplo.

Pero cualquier campo de la ciencia se puede volver incomprensible si ponen a un idiota presuntuoso como docente. Recuerdo una conferencia sobre climatología a la que asistí. El tipo que la impartió, repitió como doscientas veces la expresión "La climatología es muy complicada de entender" y "ustedes no podrían entenderla, porque es muy complicada" y luego soltó cuatro cositas a modo de contenido, para tener algo de lo que hablar.

Las matemáticas NO MUERDEN y si alguien quiere aprender, sorpresa, hay libros, hay tutoriales, hay profesores, hay de todo. No les tengamos miedo.

opuskiller escribió:Se está creando un ambiente de misterio inaudito en eol, por favor quiero saber cuales son las matemáticas (no estadística) de BD que son imposibles de aprender por el 99% de la población, iluminadme con teoremas y funciones desconocidas e improbables, es para un amigo.

El tema es que en toda la hebra la gente está mezclando "Big Data" (que simplemente es ingeniería de datos) donde vale, necesitas saber programar y manejar datos de forma escalable, con otras disciplinas como Data Science y Machine Learning donde, dependiendo de las ramas específicas donde te muevas, las matemáticas asociadas son infumables (en otras no tanto, claro).

Un ejemplo tonto y simple de la wikipedia (que describe una familia de técnicas bastante conocidas): https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_me ... tor_output

Quitando eso, totalmente de acuerdo - para Big Data hay bien poquito que aprender de matemáticas decentes, y bastante más de programación, paralelismo, Spark y derivados. De hecho, muchos de los mejores Data Engineer que he conocido (de esos que suelen trabajar en vuestras redes sociales y buscadores de internet favoritos...) no suelen ser muy fuertes en la parte de matemáticas - al contrario que en programación y diseño de sistemas, donde suelen ser excelentes.

Cierto, si el OP no se entera de nada de un campo completamente nuevo para él en un cursillo de tres meses, la culpa es del docente.

Hablando de otro tema... Ofrezco cursos de Mecánica Cuántica. 6 meses. No son necesarios conocimientos previos ni de Física ni de Matemáticas! Empieza desde cero ya y aprende a detectar ondas gravitacionales fácilmente desde el garaje de tu casa!!

Carr_Delling escribió:

opuskiller escribió:Se está creando un ambiente de misterio inaudito en eol, por favor quiero saber cuales son las matemáticas (no estadística) de BD que son imposibles de aprender por el 99% de la población, iluminadme con teoremas y funciones desconocidas e improbables, es para un amigo.

El tema es que en toda la hebra la gente está mezclando "Big Data" (que simplemente es ingeniería de datos) donde vale, necesitas saber programar y manejar datos de forma escalable, con otras disciplinas como Data Science y Machine Learning donde, dependiendo de las ramas específicas donde te muevas, las matemáticas asociadas son infumables (en otras no tanto, claro).

Un ejemplo tonto y simple de la wikipedia (que describe una familia de técnicas bastante conocidas): https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_me ... tor_output

Quitando eso, totalmente de acuerdo - para Big Data hay bien poquito que aprender de matemáticas decentes, y bastante más de programación, paralelismo, Spark y derivados. De hecho, muchos de los mejores Data Engineer que he conocido (de esos que suelen trabajar en vuestras redes sociales y buscadores de internet favoritos...) no suelen ser muy fuertes en la parte de matemáticas - al contrario que en programación y diseño de sistemas, donde suelen ser excelentes.

Big Data no es un campo, si no que engloba muchos campos, de hecho había Big Data antes de que hubiera "Big Data" (por ejemplo, the human genome project o los experimentos del CERN). Como mencionas no es lo mismo el que hace de sysadmin en un cluster Hadoop que el que trabaja con los datos, pero para ambos se necesita mucho mas que un curso exprés. De hecho peor me lo pones, porque las posiciones que mencionas para las que "no se necesitan matemáticas ocultas" te suelen pedir experiencia (por ejemplo para ML/DL se contrata a gente con el doctorado sin experiencia en la industria, y para data science hay puestos de entrada), que ahí si que no hay atajos. Y ya si son en las empresas que dices, ni te cuento.

@Quintiliano No sabes lo que quieres, primero dice que si te dan las mates sin mostrarte su utilidad mal, pero luego dices que las mates de ingenierías mal, cuando son las mas aplicadas y que mas van a mostrar la utilidad por encima de la teoria

Moki_X escribió:Cierto, si el OP no se entera de nada de un campo completamente nuevo para él en un cursillo de tres meses, la culpa es del docente.

Hablando de otro tema... Ofrezco cursos de Mecánica Cuántica. 6 meses. No son necesarios conocimientos previos ni de Física ni de Matemáticas! Empieza desde cero ya y aprende a detectar ondas gravitacionales fácilmente desde el garaje de tu casa!!

Yo quiero cambiar de carrera a neurocientifico, a ver si alguien puede decirme de un bootcamp que en 3 meses me prepare para ir echando CVs.

Tribeca escribió:

Carr_Delling escribió:El tema es que en toda la hebra la gente está mezclando "Big Data" (que simplemente es ingeniería de datos) donde vale, necesitas saber programar y manejar datos de forma escalable, con otras disciplinas como Data Science y Machine Learning donde, dependiendo de las ramas específicas donde te muevas, las matemáticas asociadas son infumables (en otras no tanto, claro).

Un ejemplo tonto y simple de la wikipedia (que describe una familia de técnicas bastante conocidas): https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_me ... tor_output

Quitando eso, totalmente de acuerdo - para Big Data hay bien poquito que aprender de matemáticas decentes, y bastante más de programación, paralelismo, Spark y derivados. De hecho, muchos de los mejores Data Engineer que he conocido (de esos que suelen trabajar en vuestras redes sociales y buscadores de internet favoritos...) no suelen ser muy fuertes en la parte de matemáticas - al contrario que en programación y diseño de sistemas, donde suelen ser excelentes.

Big Data no es un campo, si no que engloba muchos campos, de hecho había Big Data antes de que hubiera "Big Data" (por ejemplo, the human genome project o los experimentos del CERN). Como mencionas no es lo mismo el que hace de sysadmin en un cluster Hadoop que el que trabaja con los datos, pero para ambos se necesita mucho mas que un curso exprés. De hecho peor me lo pones, porque las posiciones que mencionas para las que "no se necesitan matemáticas ocultas" te suelen pedir experiencia (por ejemplo para ML/DL se contrata a gente con el doctorado sin experiencia en la industria, y para data science hay puestos de entrada), que ahí si que no hay atajos. Y ya si son en las empresas que dices, ni te cuento.

En ninguno de los dos casos (Data Engineering/Big data o Data science/ML) hay atajos, realmente. O venga va, en ambos hay atajos, pero la calidad del resultado va a ser nefasta, tanto para la empresa como para el candidato. La comparación que hacía era para mostrar que no, que no hacen falta matemáticas muy avanzadas para trabajar en Big Data, al contrario de lo que se dice en la hebra.

Pero ya que lo mencionas: No, al menos fuera de España no se suele pedir experiencia necesariamente para empezar como, por ejemplo, Junior Big Data Engineer. Otra cosa es que el candidato vaya a ser capaz de pasar las entrevistas (o ni siquiera vaya a ser capaz de que se fijen en el CV), pero en general existen los mismos requisitos de experiencia en empresa para cualquiera de las dos áreas.

De hecho lo que dices me extraña bastante: lo normal que me suelo encontrar es bastante gente opinando lo contrario (gente de de SWE/DE que quiere moverse a ML/DL pero que sin experiencia explícita no pueden), pero al final mi respuesta es la misma: Es cuestión de buscar empresas que recluten para puestos junior/graduate y tirar de ahí para arriba.

Carr_Delling escribió:

Tribeca escribió:

Carr_Delling escribió:El tema es que en toda la hebra la gente está mezclando "Big Data" (que simplemente es ingeniería de datos) donde vale, necesitas saber programar y manejar datos de forma escalable, con otras disciplinas como Data Science y Machine Learning donde, dependiendo de las ramas específicas donde te muevas, las matemáticas asociadas son infumables (en otras no tanto, claro).

Un ejemplo tonto y simple de la wikipedia (que describe una familia de técnicas bastante conocidas): https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_me ... tor_output

Quitando eso, totalmente de acuerdo - para Big Data hay bien poquito que aprender de matemáticas decentes, y bastante más de programación, paralelismo, Spark y derivados. De hecho, muchos de los mejores Data Engineer que he conocido (de esos que suelen trabajar en vuestras redes sociales y buscadores de internet favoritos...) no suelen ser muy fuertes en la parte de matemáticas - al contrario que en programación y diseño de sistemas, donde suelen ser excelentes.

Big Data no es un campo, si no que engloba muchos campos, de hecho había Big Data antes de que hubiera "Big Data" (por ejemplo, the human genome project o los experimentos del CERN). Como mencionas no es lo mismo el que hace de sysadmin en un cluster Hadoop que el que trabaja con los datos, pero para ambos se necesita mucho mas que un curso exprés. De hecho peor me lo pones, porque las posiciones que mencionas para las que "no se necesitan matemáticas ocultas" te suelen pedir experiencia (por ejemplo para ML/DL se contrata a gente con el doctorado sin experiencia en la industria, y para data science hay puestos de entrada), que ahí si que no hay atajos. Y ya si son en las empresas que dices, ni te cuento.

En ninguno de los dos casos (Data Engineering/Big data o Data science/ML) hay atajos, realmente. O venga va, en ambos hay atajos, pero la calidad del resultado va a ser nefasta, tanto para la empresa como para el candidato. La comparación que hacía era para mostrar que no, que no hacen falta matemáticas muy avanzadas para trabajar en Big Data, al contrario de lo que se dice en la hebra.

Pero ya que lo mencionas: No, al menos fuera de España no se suele pedir experiencia necesariamente para empezar como, por ejemplo, Junior Big Data Engineer. Otra cosa es que el candidato vaya a ser capaz de pasar las entrevistas (o ni siquiera vaya a ser capaz de que se fijen en el CV), pero en general existen los mismos requisitos de experiencia en empresa para cualquiera de las dos áreas.

De hecho lo que dices me extraña bastante: lo normal que me suelo encontrar es bastante gente opinando lo contrario (gente de de SWE/DE que quiere moverse a ML/DL pero que sin experiencia explícita no pueden), pero al final mi respuesta es la misma: Es cuestión de buscar empresas que recluten para puestos junior/graduate y tirar de ahí para arriba.

Lo de las matematicas es porque han interpretado que se referia a puestos donde realmente trabajas con datos no con la infraestructura, por eso también mencionaba que lo de "Big Data" no es un campo concreto y de hecho es un poco vacio, decir "trabajo en big data" a mi no me dice nada (a parte que ahora se le llama big data a cualquier cosa, pones algo en un cloud y ya es big data).

Y mi experiencia es la contraria (y también estoy fuera de España), todo lo que veo de "Big" de verdad piden varios años de experiencia, es mas fácil entrar para proyectos que no son big data (siendo de datos). Porque la complicación que supone lo "big" encima con alguien sin experiencia... No digo que no haya casos, pero vamos, me extrañaría que fuera lo normal. De hecho yo soy de la opinión que la manera mas fácil de entrar al big data es a través de la bioinformática, informática medica y otros campos científicos donde no no se usa el marketing de "big data".

Quintiliano escribió:

seaman escribió:No te enteras, no es culpa de los docentes. Tu tienes que hacer cursos con unos conocimientos mínimos antes de entrar a un curso de estas características.
Alguien que no sabe matemáticas más allá de las elementales no hace nada allí.

El director general de IBM en EEUU pensaba lo mismo en 1980 cuando se propuso una línea de negocio consistente en vender ordenadores personales para la ciudadanía.

¿Pero cómo va el ciudadano común y corriente a manejar un ordenador personal? ¡Si no sabe nada de programación! ¡Ni de matemáticas! ¡Ni de nada! ¡Absurdo completamente! ¡Jamás podrá manejar bien un ordenador alguien sin conocimientos de ingeniería!

Te daba yo un 80286 de IBM (yo tuve uno), cuando se dijo eso y a ver si eres capaz de trabajar con él (en los 80 cuando no podías buscar las cosas por Google)

Edit: Al op. En mi empresa tenemos una línea orientada a BI / Big Data...lamentablemente sin unos conocimientos que te sirvan de base veo difícil que puedas seguir un máster de este tipo.

oxaytol escribió:Te daba yo un 80286 de IBM (yo tuve uno), cuando se dijo eso y a ver si eres capaz de trabajar con él (en los 80 cuando no podías buscar las cosas por Google)

Edit: Al op. En mi empresa tenemos una línea orientada a BI / Big Data...lamentablemente sin unos conocimientos que te sirvan de base veo difícil que puedas seguir un máster de este tipo.

Mi primer PC fue un IBM 8086-2 con tarjeta gráfica MCGA, disco duro de 20MB y 640K de RAM. Sé lo que es un ordenador que funciona bajo DOS

Los comentarios del tipo "veo difícil..." o "es muy complicado", realmente, habría que interpretarlos como "yo sería incapaz de transmitir mis conocimientos a una persona". Y lo entiendo. Que tú no puedas explicarle a otra persona todo lo que sabes, es lógico, porque saber y entender de un tema, no es lo mismo ni exige las mismas habilidades y competencias, que saber enseñar y entrenar a otros.

Lo que quizá quería decir aquel directivo de IBM, es que IBM no estaba en condiciones, en 1980, de iniciar una gran tarea "pedagógica" de "enseñar" informática al gran público, cuando aún resultaba complicado reclutar trabajadores especializados, pues hay que recordar que las primeras personas que se dedicaron a la informática, venían de las matemáticas, la física, y la ingeniería, y no tenían una formación específica en informática. Eso tardaría en aparecer y aún hoy quedan asuntos importantes que resolver, como por ejemplo, la cuestión de si se debe reservar puestos de trabajo para ingenieros informáticos, como ellos piden, o si se puede permitir que cualquier persona con la formación adecuada, trabaje en un puesto de ingeniería informática.

Estamos en el siglo XXI, internet es más grande que la Biblioteca de Alejandría, y quien tenga paciencia, tiempo, y perseverancia, podrá aprender lo que quiera, sin restricciones.

A mí un máster que admite gente sin estudios universitarios me parece un sacacuartos. Si quieres estudiar algo relacionado creo que hay especializaciones FPs de inteligencia artificial y big data. No sé qué te enseñarán en sólo 2 años, pero al menos van a explicar algo sabiendo que no tienes una base.

Si creemos que sin base, se va a aprender big data en 3 meses es de ilusos.
Yo tengo la carrera de informática y para aprender programación en c++ de forma amateur tárdanos un año, y eso solo la base, que luego había muchísima más complicación.
Poco más se puede decir. No se de big data y los conocimientos matemáticos que hacen falta, pero tampoco entiendo que busques la salvación en algo así. Necesitas una base y eso no te la va a dar nadie.

leBronJ escribió:Hola a todos,

Para poneros en situación, tengo 35 años, desde los 17 currando y por h o por b no he podido terminar estudios superiores más allá del bachillerato. He trabajado en fábricas, productoras de cine, hoteles, ahora llevo 5 años siendo responsable en una librería y el problema es que apenas cobro 1200€ y teniendo que trabajar muchos sábados y festivos completamente gratis. Necesito mejorar mi economía de forma ‘urgente’.

He hecho varios cursos de coaching, liderazgo y tal subvencionados por mi empresa, pero nada realmente de peso. Por mis estudios (nulos) me resulta imposible aspirar a buenos trabajos, por eso investigando un poco y conociendo mis habilidades, me gustaría probar algo de Big Data o SAP. Empezar ahora un grado de 4 años lo descarto completamente, pero he visto que existen cursos ‘exprés’ de 3 meses que con eso ya puedo empezar a meterme en el mundillo y encontrar primeros trabajos y coger experiencia. Imagino que para cursas un máster es necesario estudios universitarios previos. Seguro que aunque sea para empezar tendría mejores condiciones y salario del que tengo ahora. Alguien que esté merido o lo haya intentado me puede comentar cuál sería mi mejor escenario? O debo quitarme de la cabeza especializarme en algo así en tan poco tiempo? Alternativas?

Gracias por leerme

Yo he trabajado con temas de BigData sin titulación específica ninguna y sin tener conocimientos de matemáticas.

Lo que si tengo es una inteligencia lógica bastante buena.

He montado algoritmos para gestionar la logística de varias empresas, con miles de movimientos diarios y stocks de varios millones de unidades.

He sacado estadísticas de cada operario, ratings, KPI's, estimación de trabajo, cálculos de volumen de trabajo a futuro....

Básicamente monté un sistema completo para saber qué faena diaria se tendría, en base a las ventas de años anteriores, previsiones de crecimiento anual y las estadísticas de cada persona....

Con esto vengo a decir que, no soy un experto en BigData pero sé de que va el tema y trabajar con grandes volúmenes de datos para entenderlos y darles un propósito útil para las empresas.

Con un curso de 3 meses, no vas a entender nada y cuando te pregunten por ciertos temas técnicos vas a estar muy pez.


No vas a conseguir mejorar tu economía de forma rápida por el simple hecho de que "Necesites mejorar tu economía de forma ‘urgente’. "

Yo empecé cobrando 900€ netos al mes y ya trabajaba con volúmenes de datos inmensos. A no ser que tengas una experiencia demostrable en el sector, las empresas que quieren mejorar sus beneficios atendiendo a lo que dicen los datos, no contratan becarios con cursos de 3 meses y si lo hacen, les pagan lo mínimo que dice la ley que se puede pagar a alguien con un contrato en prácticas, que es igual a unos 800€ durante X meses o lo que es lo mismo, un 70% sobre la base mínima, que en el caso de la tecnología, tenemos en realidad un convenio de mierda, sobre la base de "oficinas y despachos".

Ya te aseguro que con un curso de 3 meses, si te contratan por un salario superior a 1300€ al mes, lo que vas a durar son 3 meses en la empresa.

@xDarkPeTruSx

Ojalá en mi ámbito profesional funcionase realmente bien el big data, nos ahorraría muchísimo tiempo al menos a mi. Hemos intentado con subcontratación de servicios a empresas potentes, contratar ingenieros de data para nuestro equipo o incluso Indra nos intentó vender soluciones adaptadas y nada... Fracaso absoluto siempre y encima nos lo vendían como lo mejor y más puntero. Vaya sangría de pasta por culpa de unos bocachanclas en corbata

Hidrazzzina escribió:@xDarkPeTruSx

Ojalá en mi ámbito profesional funcionase realmente bien el big data, nos ahorraría muchísimo tiempo al menos a mi. Hemos intentado con subcontratación de servicios a empresas potentes, contratar ingenieros de data para nuestro equipo o incluso Indra nos intentó vender soluciones adaptadas y nada... Fracaso absoluto siempre y encima nos lo vendían como lo mejor y más puntero. Vaya sangría de pasta por culpa de unos bocachanclas en corbata

Es que Indra es una mierda .

@seaman

Te puedo decir más Keepler, NTT DATA... hubo varias e ingenieros in house también trajimos unos cuantos y cero resultado. Eso sí nos lo vendieron de puta madre los cabrones

Hidrazzzina escribió:@seaman

Te puedo decir más Keepler, NTT DATA... hubo varias e ingenieros in house también trajimos unos cuantos y cero resultado. Eso sí nos lo vendieron de puta madre los cabrones

Habrá gente muy buena en Data que me de mil vueltas, pero tener un equipo IT interno, con una persona medio como yo, que tiene 2 dedos de frente para entender los datos y sacar reportings y KPIs, es suficiente para la mayoría de empresas.

En uno de mis trabajos, fue así, bueno, lo que dije, montar el sistema de logística con todos los KPIs y sobre eso, ir mejorando y detectando los cuellos de botella mediante los KPIs, optimizando procesos...

Lo llevé hasta el punto de saber qué operario trabajaba mejor en según qué pasillos por la tipología de productos de ese pasillo. Al final, los operarios de almacén pulsaban un botón en plan "Siguiente Tarea" y se les asignaba automáticamente lo que tenían que hacer.

El almacén en ese momento se llevaba, necesariamente con 15 personas. Con el nuevo sistema, con 3 personas era suficiente para sacar 2000 pedidos al dia.

Se realizaba agrupación de todos los pedidos pendientes, por cantidades de pasillos y demás y una persona podía sacarse 20 pedidos en un solo pasillo del almacén, en menos de 5 minutos, porque no tenían que recorrer todos los pasillos, pedido por pedido. La preparación de los pedidos era todo pistoleado y de 40 pedidos a la vez. El control te lo hacía la máquina y tu solo leer posición, pistolear el producto y la máquina ya te decía si era correcto, pasa al siguiente o "Ese no es"

Utilizamos unos smartphone con una muñequera especial para llevar el móvil en la muñeca y una lectora de códigos QR/barras en forma de anillo. Muy barato porque era un smartphone normal con una app hecha por mi. Super simple, simplemente conectaba con la API y mostraba la información.



Es el poder de entender los datos y actuar en consecuencia. Ya digo, no soy el mejor ni soy especial. Simplemente me gusta mi trabajo y me esfuerzo.

Los estudios abren puertas en muchos casos, pero en otros, son meros títulos de carácter decorativo.

Los másters "propios", los no oficiales, son un negocio. Ahí la universidad puede subir el precio lo que considere. Puede eludir la normativa aplicable a los másters oficiales, y puede admitir prácticamente a cualquiera, tenga o no estudios universitarios.

La palabra "Máster" se ha usado de forma abusiva. Actualmente tiene un significado mucho más preciso, y no se le puede llamar máster a cualquier curso aunque tenga muchas horas.

Creo que una buena alternativa para aprender sobre lo que sea es conseguir libros y materiales por internet. Y aprender por uno mismo.

@leBronJ

Antes de nada, enhorabuena por elegir este campo, verás como no te arrepientes .

Yo estaba en una situación como la tuya, solo que cobrando 800€, decidí ser QA Tester (no es exactamente Big Data, pero está mas o menos relacionado con el mundo de la informática).

Estuve un año tirándo de cursos de Udemy super baratos a la vez que trabajaba. Me saqué Cypress y Selemium. Luego hice un Bootcamp de solo un mes. Al poco tiempo me llamó una empresa donde me dijo que me formaba durante 6 meses y luego me subian el sueldo y pasaría a plantilla.

Tengo fines de semana, buenos compañeros y teletrabajo.

Mi consejo, sácate a tu ritmo cursos de Udemy para saber bien a que te vas a enfrentar. Luego intenta sacarte un bootcamp, y tras esto, estarás super preparado para enfrentarte a ese mundo.

Muchas suerte