Un estudio publicado recientemente basándose en la base de datos del buscador de empleos tecnológico, Dice, muestra un interesante pulso de la industria del desarrollo y la valoración de cierta tecnologías, de acuerdo al salario que las empresas pagan a los profesionales.
Entre los principales puntos a destacar:
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Una tremenda especialización entre los profesionales de la analitica y la minería de datos.
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El posicionamiento de Bigdata entre las tecnologías mejor valoradas.
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El dominio de las tecnologías de backend frente a las tecnologías frontend o aplicaciones móviles.
Ranking de tecnologías mejor pagadas
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R: un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico. Proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas para el análisis de comportamientos. Es uno de los pilares para el análisis de grandes datos en el concepto más amplio de Bigdata. Si queréis empezar a aprender algo de R, os aconsejamos, la versión en español de R for Beginners, traducido por Jorge A. Ahumada.
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NoSQL: el conjunto de bases de datos y sistemas de almacenamiento contrapuesto al sistema tradicional de bases de datos relacionales. Existen un amplio abanico de tecnologías y módelos como sistemas de grafos, documentos, orientadas a objetos, a colummnas, clave-valor, etc… Entre ellas nos encontramos con Redis, MongoDB, Cassandra, Neo4J, DynamoDB, etc...
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MapReduce: es un modelo de programación para procesar grandes cantidades de datos, en forma paralela y en clusters. Está compuesto por el proceso de Map() para el filtrado y de Reduce() para el procesado. Podemos encontrarnos con tecnologías como Hadoop.
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PMBok: uno de los estándares de gestión de proyectos más extendidos del mundo. En el se basan distintos master que certifican a jefes de proyectos y gestores en la industria del software. Más enfocado a la parte de gestión que a la desarrollo de software.
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Cassandra: una de las tecnologías NoSQL que mencionábamos más arriba con un fuerte posicionamiento en el mercado. Desarrollada inicialmente por Facebook en 2008 y que se describe como un modelo de datos BigTable. Sus principales usarios son grandes compañías como Twitter o la propia Facebook.
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Onmigraffle, más orientado a profesionales de usabilidad que programación, pero se cuela sorprendentemente en el ranking. Se trata de una herramienta para crear diagramas, gráficas de flujo, ilustraciones, etc... Similar a Microsoft Visio, pero que se posicionar fuertemente para construir todo tipo de diseños y wireframes por los expertos en usabilidad, bastante bien valorados
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Pig: volvemos a referirnos a Bigdate y MapReduce con esta herramienta construida con la intención como plataforma por encima de Hadoop para el análisis de datos. Incialmente desarrollada por Yahoo, ahroa pertenece a la fundación Apache.
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Service Oriented Arquitecture (SOA): esta es una de las habilidades o conocimientos más amplio basados en el patrón de diseño y arquitectura de aplicaciones SOA: las aplicaciones se sustentan en servicios totalmente independientes que encajan con otros para formar funcionalidades más amplias.
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Hadoop: Otra más para apuntar en el conjunto relacionado con BigData. Un modelo de almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos cuyo sistema es HDFS. Sus usos principales son el clustering de datos y aplicar técnicas de MapReduce
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MongoDB: una de las bases de datos NoSQL más ampliamente usadas. Parte de su popularidad viene gracias a su modelo basado en documentos y JSON de almacenamiento que hacen bastante cómodo su uso y tratamiento. En Genbeta Dev, empezamos a trastear más en profundidad con él.
Después de confeccionar este ranking, quizás la industria de software en España sea muy distinta. Pero no viene mal conocer y echar un vistazo estas tecnologías que están en la punta de lanza en otros mercados como el norteamericano. Quizás en unos años tengamos que pegarnos más en serio con ellas, sobre todo con Bigdata que, como vemos, difiere mucho del estado casi en pañales de España.
Vía | Businessinsider En Genbeta Dev | Las 10 certificaciones mejor pagadas en los USA
