No estoy seguro si está preguntando retóricamente o si es una elección real que tiene que hacer, pero en general, trato de evitar comprometerme en algo que sea transitorio.
En este caso, ‘big data’ es un término reciente que se refiere al manejo de cantidades de datos que tienden a ser problemáticos cuando se utilizan procesos tradicionales. El problema con esto es que la ciencia subyacente en ‘big data’ no es nueva, es cómo se aplican los conocimientos y las técnicas para abordar el problema específico (big data).
Muchas veces, cuando alguien se enfoca en la palabra de moda, la tecnología o la tendencia más recientes, pasan por alto la comprensión de los fundamentos y, en cambio, se centran en herramientas especializadas que facilitan el trabajo en el campo, pero lo hacen ocultando los detalles; Esto hace que sea más fácil tener las manos en las cosas, pero puede dejar lagunas en los conocimientos básicos necesarios para alcanzar la verdadera experiencia. Peor aún, cuando el tema ya no es contemporáneo, la experiencia de la persona se vuelve obsoleta y no tan útil.
Entonces, si ‘big data’ lo atrae como tema, estudie los fundamentos (estadísticas, algoritmos, DBMS, aprendizaje automático, etc.) y luego haga su proyecto de investigación / tesis / capstone / clase en un tema de ‘big data’. Muchas escuelas también pueden ofrecer un título que se centra en los fundamentos, pero puede obtener un certificado o un subgrado en ‘big data’, algo que muestra que tiene una educación completa pero que se especializó en un tema contemporáneo.
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