2024 se vislumbra en el horizonte, apuntando a estar a menos de cuatro semanas de distancia. Con la llegada de un nuevo año, es inevitable envolverse en la excitación y la ligera presión de establecer nuestros próximos planes y metas. Uno de los propósitos más populares de Año Nuevo es aprender algo nuevo, desarrollar una habilidad que nos pueda ser útil en el futuro. En este artículo vamos a presentar las cinco habilidades tecnológicas que se esperan sean las mejor remuneradas y más demandadas en 2024. También vamos a compartir algunos recursos para aprenderlas, todos accesibles desde la comodidad de casa.
1. Computación en la nube: Dominando el futuro digital
La computación en la nube ha transformado la forma en que interactuamos con la tecnología y, en un mundo cada vez más digital, su relevancia sólo va a crecer. En términos simples, la computación en la nube es el uso de una red de servidores alojados en Internet para almacenar, administrar y procesar datos, reemplazando la necesidad de utilizar servidores locales o computadoras personales para estas tareas.
¿Cómo funciona la computación en la nube?
En su núcleo, la computación en la nube esencialmente permite a las personas y las empresas utilizar software, almacenar datos y acceder a una variedad de servicios en línea en lugar de tener que alojar y mantener todo en sus propios servidores físicos o computadoras. Esta capacidad para acceder a recursos a través de Internet y sólo pagar por lo que se utiliza, ofrece una flexibilidad y escalabilidad significantes.
Tipos de servicios de nube
Hay tres tipos de servicios principales en la nube, cada uno con sus propias características y beneficios.
Software como Service (SaaS)
Este modelo implica la entrega de aplicaciones a través de Internet, lo que elimina la necesidad de instalar y ejecutar estas aplicaciones en computadoras individuales. Ejemplos de aplicaciones de SaaS incluyen Gmail, Google Docs y Slack.
Plataforma como servicio (PaaS)
Las PaaS son plataformas en línea que permiten a los desarrolladores crear y entregar aplicaciones sin tener que preocuparse por los aspectos subyacentes de la infraestructura, como el hardware y los sistemas operativos. Un ejemplo de esto podría ser Heroku o Google App Engine.
Infraestructura como servicio (IaaS)
Las IaaS son un paso adelante de las PaaS, proporcionando a las empresas los recursos de computación completos - servidores, almacenamiento en red, balanceadores de carga - todos controlados a través de un panel o API. AWS, Google Cloud Platform y Microsoft Azure son ejemplos de IaaS.
Aprendiendo Computación en la Nube
Con la creciente demanda de habilidades de computación en la nube, también hay una creciente escasez de talento calificado en este campo. Afortunadamente, existen plataformas como Udemy que ofrecen cursos de alta calidad para aprender la computación en la nube, desde cursos introductorios hasta formación avanzada en tecnologías de nube específicas.
Durante el proceso de selección de un curso, es importante tener en cuenta cosas como la cantidad de valoraciones que tiene el curso y cuándo fue actualizado por última vez, para asegurarse de que estás invirtiendo tu tiempo en un recurso de aprendizaje de alta calidad.
Conclusiones
Mientras que la computación en la nube puede parecer un concepto amplio y a veces abrumador, comprender sus fundamentos es crítico para navegar en el mundo digital de hoy. Ya sea que te especialices en un área técnica o prefieras centrarte en el lado empresarial de la tecnología, las habilidades de la nube son cada vez más valiosas y demandadas.
2. Ingeniería de Machine Learning: Destapando la caja de pandora de la tecnología disruptiva
Comenzarás tu viaje hacia la comprensión de machine learning estableciendo una base sólida de las definiciones pertinentes. A menudo escucharás el término "machine learning" de la misma manera que escuchas "inteligencia artificial", y sin duda estos términos están intrínsecamente vinculados, sin embargo, no son intercambiables.
El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos sofisticados y estadísticas para enseñar a las máquinas cómo aprender de los datos. Específicamente, el machine learning busca que las máquinas mejoren su rendimiento conforme obtienen más datos, esencialmente "aprendiendo" a hacerlo mejor a medida que "experimentan" más.
Una visión más cercana a los algoritmos de Machine Learning
Existen varios tipos de algoritmos de machine learning, cada uno con sus propios propósitos y aplicaciones. Entre los más populares se encuentran:
Aprendizaje supervisado: En este tipo de algoritmo, el "profesor" proporciona ejemplos de datos de entrada y su correspondiente resultado esperado. Entonces el algoritmo "aprende" a mapear la entrada a la salida.
Aprendizaje no supervisado: En este caso, no existe un conjunto de respuestas correctas. En cambio, el algoritmo busca patrones y características dentro de los datos.
Aprendizaje reforzado: Aquí, el algoritmo aprende por ensayo y error, recibiendo "reforzamientos" o "penalizaciones", similar a cómo un animal podría ser entrenado.
Cada uno de estos tipos de algoritmos tiene sus propios usos y aplicaciones, y entender cómo y cuándo usarlos es una habilidad crucial en la ingeniería de machine learning.
Machine Learning y sus aplicaciones en la vida real
El machine learning ya está reprogramando nuestras vidas cotidianas de muchas maneras. Los motores de búsqueda de Internet como Google utilizan el machine learning para mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda. Los filtros de spam en el correo electrónico también hacen uso de estas técnicas para separar los correos legítimos de los no deseados.
Además de estas aplicaciones que vemos en nuestra vida cotidiana, el machine learning también está revolucionando sectores enteros. Pueden desarrollarse asistentes médicos virtuales, que pueden hacer un seguimiento del estado de salud de los pacientes y alertar sobre cualquier anomalía. En el sector financiero, los algoritmos de machine learning pueden predecir las fluctuaciones del mercado con precisión y asesorar en las decisiones de inversión.
Aprender Machine Learning
Justo ahora, este es un campo increíblemente emocionante y valioso para entrar. Las promesas de los algoritmos de machine learning, y los avances que están creando, son asombrosos. Coursera ofrece una amplia variedad de cursos en machine learning que pueden ayudarte a iniciar tu camino en esta carrera fascinante.
Dado el crecimiento exponencial del campo, hay una creciente demanda de ingenieros de machine learning y esta demanda solo seguirá creciendo en el futuro previsible. Si tienes interés en un campo desafiante, emocionante y lleno de oportunidades, entonces la ingeniería de machine learning podría ser la elección ideal para ti.
3. Automatización de Procesos Robóticos (Robotic Process Automation, RPA)
La Automatización de Procesos Robóticos (Robotic Process Automation o RPA, por sus siglas en inglés) es una tecnología emergente que ha revolucionado diversas industrias y departamentos empresariales debido a su capacidad para aumentar la eficiencia y precisión de numerosos procesos comerciales.
¿Qué es RPA?
RPA es una tecnología basada en software diseñada para automatizar tareas comerciales repetitivas que suelen ser realizadas por humanos. Esta automatización se realiza utilizando "robots", que son programas de software que pueden interactuar con sistemas y software digitales emulando las acciones humanas.
Estos robots de software, por ejemplo, pueden rellenar formularios en línea, procesar transacciones, manipular datos e incluso comunicarse con otros sistemas, todo ello sin intervención humana. Y como son programas, pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, aumentando exponencialmente la productividad.
Diversidad de aplicaciones
La RPA es sumamente versátil, con una gran pluralidad de aplicaciones en diferentes sectores. Pueden ir desde operaciones de centro de llamadas, procesamiento de nóminas hasta transferencias de datos, pasando por web scraping y incorporación de nuevos empleados (onboarding). En esencia, cualquier actividad que pueda ser definida mediante reglas claras y que requiera el procesamiento de volúmenes altos de información puede ser gestionada por un sistema RPA.
De este modo, la implementación de la RPA en diversas áreas de un negocio puede reducir considerablemente la carga de trabajo y permitir a los seres humanos centrarse en tareas más estratégicas, creativas o de resolución de problemas complejos.
Aprendizaje de RPA
La tecnología RPA está ganando un espacio notable en la industria y se espera que siga creciendo en los próximos años. Esto convierte a RPA en una competencia de gran valor para cualquier profesional con orientación tecnológica.
Para aquellos que deseen aprender sobre este apasionante campo, se ofrece diversas opciones en plataformas de aprendizaje como IBM. La plataforma ofrece un curso sobre automatización de procesos robóticos que asume una perspectiva pedagógica enfocada en el aprendizaje práctico y aplicado. Al finalizar, serás capaz de diseñar y desplegar tus propios robots de software para automatizar tareas comerciales en diversas industrias.
4. Marketing Digital: Una habilidad en crecimiento constante
El marketing digital ha evolucionado para convertirse en una pieza fundamental en la estrategia de cualquier empresa. La creciente digitalización del mundo exige una presencia sólida y estratégica en línea que solo se puede lograr con un entendimiento firme de los fundamentos del marketing digital. Este rubro abarca una variedad de subdisciplinas que se deben dominar o, al menos, tener un entendimiento básico.
Hay vida más allá del SEO: Subdisciplinas del Marketing Digital
Una de las disciplinas más conocidas dentro del marketing digital es el SEO o Search Engine Optimization, pero no es la única. También existen otras disciplinas como el Pay-Per-Click Advertising (PPC), Social Media Marketing, Email Marketing y Content Marketing, solo para nombrar algunas.
El SEO se centra en optimizar la presencia en línea para mejorar la clasificación orgánica en los motores de búsqueda, mientras que PPC se refiere a la publicidad pagada en los motores de búsqueda. El Social Media Marketing gira en torno a la construcción y el mantenimiento de una presencia en las plataformas de medios sociales, mientras que el Email Marketing se centra en llegar a los clientes potenciales y existentes a través del correo electrónico. Finalmente, el Content Marketing se enfoca en la creación y distribución de contenido relevante y valioso para atraer y retener a la audiencia.
El arte de la interpretación de datos: Google Analytics
Sin importar cuál de las subdisciplinas estés implementando, es inevitable que tengas que manejar la avalancha de datos que genera cada acción en el ámbito digital. Aquí es donde herramientas como Google Analytics entran en juego.
Aprender a utilizar Google Analytics no solo te permitirá entender cómo se comportan los usuarios en tu sitio web, sino que también te ayudará a tomar decisiones basadas en datos reales para mejorar tu estrategia de marketing digital. Google Analytics te provee con información sobre las fuentes de tráfico de tu sitio web, el comportamiento de los usuarios en tu sitio web, y la efectividad de las diferentes estrategias de marketing que estás utilizando, entre muchas otras cosas.
Herramientas auxiliares de Google: AdWords y Tag Manager
Además de Google Analytics, existen otras herramientas útiles de Google que puedes aprender a utilizar, como Google AdWords y Google Tag Manager. AdWords te ayudará a crear y optimizar tus campañas de PPC, mientras que Tag Manager te permitirá administrar y desplegar eficientemente etiquetas de marketing en tu sitio web.
La importancia de lo visual: Creación y Distribución de Contenido
La capacidad de crear y distribuir contenido relevante y valioso es esencial en cualquier estrategia de marketing digital. Ya sea que se trate de contenido escrito, gráficos, videos, podcasts, infografías o cualquier otro formato que prefieras, es importante que puedas producir contenido que atraiga y retenga a tu audiencia. Dependiendo del tipo de contenido que estés produciendo, puedes necesitar aprender a utilizar herramientas como Adobe Creative Cloud, Canva, Anchor u otras herramientas específicas de tu formato.
En resumen, el marketing digital es un campo dinámico y en constante evolución que ofrece una gran variedad de subdisciplinas y herramientas para explorar. Independientemente del camino que elijas, aprender sobre marketing digital te brindará un conjunto de habilidades valiosas que serán cada vez más demandadas en el futuro digital.
5. Ciencia de Datos y Análisis de Datos
Los términos ciencia de datos y análisis de datos pueden parecer intercambiables a primera vista, pero representan roles distintos en el ámbito de la tecnología.
Ciencias de Datos
La ciencia de datos es una disciplina que combina habilidades en estadística, matemáticas y programación para extraer conocimientos de grandes conjuntos de datos. La ciencia de datos se utiliza para hacer predicciones y descubrimientos mediante el uso de machine learning y otros métodos. Los científicos de datos emplean técnicas como el aprendizaje automático, la minería de texto, las plataformas de big data y las visualizaciones de datos para obtener información valiosa.
El aprendizaje automático es un componente importante de la ciencia de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar con la experiencia sin ser explícitamente programados. El lenguaje Python, por ejemplo, es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en la ciencia de datos por su facilidad de uso y su amplia gama de bibliotecas para tratamiento de datos y machine learning, tales como numpy, scipy, pandas y scikit-learn.
Análisis de datos
El análisis de datos se trata de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil y llegar a conclusiones. Los analistas de datos recaban datasets, exploran los datos para identificar patrones, tendencias o inconsistencias, aplican modelos estadísticos y matemáticos para interpretar los resultados y luego comunican estos hallazgos a sus compañeros de trabajo o clientes.
Los analistas de datos no sólo necesitan tener habilidades de programación para manejarse con facilidad en lenguajes como Python o R, o en herramientas de SQL para la consulta de bases de datos, sino que también requieren un sólido conocimiento en estadística y una habilidad especial para interpretar los números y convertirlos en información valiosa.
Aunque la ciencia de datos y el análisis de datos pueden parecer similares, y efectivamente, hay una gran cantidad de solapamiento en habilidades y técnicas utilizadas, estos roles persiguen objetivos ligeramente diferentes. Mientras que la ciencia de datos es más centrada en las predicciones y el uso de algoritmos de aprendizaje automático, el análisis de datos se enfoca más en el análisis y explicación de datos históricos.
La combinación de ambos campos ofrece un abanico muy amplio de opciones y oportunidades laborales, y dominar ambas es un valor añadido en el incipiente mercado laboral.
