El espacio digital se expande a un ritmo sin precedentes, abarcando desde usos cotidianos hasta la generación masiva de información que impulsará la utilización de modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) y la inteligencia artificial (IA).
Sin embargo, según un estudio de Seagate, a pesar del alto volumen de datos creados, solo una quinta parte se analiza.
Esta brecha está comenzando a cerrarse gracias al continuo desarrollo y lanzamiento de nuevos servicios en la industria, lo que está abriendo vastas oportunidades laborales en el sector tecnológico.
El mercado de Big Data ha experimentado un crecimiento de 5.3 veces en los últimos siete años y se espera que alcance un valor de 829 mil millones de euros para 2025, según la Comisión Europea.
Daniel Restrepo, ingeniero sénior de Big Data en SoftServe, comparte una lista de cinco libros que guiarán a principiantes e intermedios por los principios fundamentales y las técnicas más avanzadas de Big Data:
¿A medida que aumente la demanda, habrá una gran necesidad de especialistas cualificados en Big Data.
Fundamentos de ingeniería de datos: Planificar y construir sistemas de datos robustos
«Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems» de Joe Reis y Matt Housley guía a los lectores desde los conceptos básicos hasta los avanzados en la ingeniería de datos.
Abarca la planificación, diseño y construcción de sistemas de datos robustos, destacando tanto los principios fundamentales como las tendencias emergentes en la nube, especialmente con Azure Data.
Progresando paso a paso – Ingeniería de datos con Python
«Data Engineering with Python» es una guía práctica para diseñar, orquestar y gestionar pipelines de datos usando Python.
Cubre técnicas ETL esenciales y ofrece ejemplos claros sobre la personalización y flexibilidad en las canalizaciones de datos, proporcionando herramientas y bibliotecas que agilizan el flujo de datos y empoderan al lector con habilidades técnicas avanzadas.
¿Tienes dudas? Abre tu perspectiva con The Datapreneurs
«The Datapreneurs» de Bob Muglia explora la evolución de la inteligencia artificial y su impacto futuro, destacando la interacción entre el ingenio humano y los datos digitales.
Mediante conversaciones con expertos, el libro ofrece una visión profunda de los beneficios, riesgos y cuestiones éticas asociadas a las tecnologías basadas en datos, subrayando su poder transformador.
Aquí está lo bueno – «Aprender Spark» (2ª edición)
«Learning Spark» desglosa los conceptos y aplicaciones de Apache Spark, cubriendo RDD, DataFrame, Dataset, Spark SQL y MLlib.
Los autores explican cómo desplegar aplicaciones Spark y garantizan el uso eficiente de los datos.
Daniel recomienda complementar este libro con «Spark Cookbook» de O’Reilly para técnicas y prácticas avanzadas.
Explorando la caja de Pandora – Diseño de aplicaciones intensivas en datos
«Designing Data-Intensive Applications» aborda la construcción de sistemas de datos a gran escala, centrado en fiabilidad, escalabilidad y mantenibilidad.
Mediante ejemplos y casos de estudio reales, el libro vincula teoría y práctica, proporcionando una comprensión técnica profunda y estrategias para crear sistemas robustos y escalables de datos.
Recomendamos
- ISL inicia campaña «Bajo Cero» que previene ante exposición a bajas temperaturas
- Métodos de pago en casinos online en Chile: Guía completa de opciones y recomendaciones
