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¿Quiere ganar dinero extra? Estos son los empleos más exitosos que puede hacer por internet

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¿Quiere ganar dinero extra? Estos son los empleos más exitosos que puede hacer por internet
Foto: Istock

Si usted no tiene un trabajo estable o simplemente quiere aumentar sus ingresos porque su actual salario no le permite acaparar todas sus necesidades y comodidades, inicie este 2019 con una meta clara: actualice sus conocimientos e inicie por lo que le ofrece internet.

Sí, primero debe capacitarse, pero muchas veces uno se pregunta, ¿qué estudio, que me dé plata? Internet le ofrece una gran variedad de cursos virtuales tanto pagos como gratuitos, pero entonces ¿cuál escoger?

Para ayudarlo y que sepa qué estudiar y así tener mayores posibilidades de hacer un buen dinero extra, le compartimos un reciente análisis que hizo la plataforma Freelancer. Com, el mayor mercado de freelancing y crowdsourcing del mundo, con más de 31 millones de usuarios y más 15 millones de empleos hasta la fecha, en donde se encontró cuáles fueron los trabajos en internet que se están posicionando.

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Han crecido categorías de empleos como Redacción, Animación 2D, Ilustración y After Effects, que han dominado la lista de los 25 trabajos con mayor crecimiento a lo largo de 2018. Redacción fue, por lejos, la categoría laboral de más rápido crecimiento, con una tasa del 537.5% en comparación con el año anterior.

Otras dos áreas importantes en la creación de contenido online que tuvieron gran demanda fueron la Redacción de Blogs, que crecieron un 146.6% y Redacción SEO – una herramienta tan importante para las empresas que construyen su presencia online-, que aumentó un 84,8% con una demanda de 2.590 empleos.

El desarrollo web, por ejemplo, creció un 92,3% durante el año, con 9632 empleos. Además, otros trabajos que desempeñan un papel importante en el desarrollo web, como Django, el framework de código abierto para crear sitios web basados ​​en bases de datos, también crecieron rápidamente durante el año. Los empleos de Django aumentaron específicamente un 68,3% año, con más de 4500 empleos. Del mismo modo, Express JS también creció notablemente durante el año pasado, alcanzando un aumento interanual del 128,4%.

Con el e-commerce cada vez más asentado, la categoría de empleos de las plantillas de Shopify creció un 110.7%, con más de 6300 empleos. Por supuesto, una vez que el sitio web está creado y listo para funcionar, las empresas necesitan encontrar formas de dirigir tráfico a ella. Quizás esta sea una de las razones por las que el Search Engine Marketing también aumentó durante el año.

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Ya lo vaticinó Bill Gates en un ensayo de 1996 titulado “El contenido es el rey” en que pronosticaba que “gran parte del dinero real se hará en Internet”. Desde ese momento, Gates empezaba a vislumbrar con claridad la gran cantidad de oportunidades que se crearían en torno al entretenimiento online.

Los emergentes: las categorías que hay que seguir de cerca

El e-commerce

Es un área de rápido crecimiento, con muchas empresas con el foco puesto en vender sus productos en un mercado más amplio y global. Esto se puede ver en la oleada de trabajos relacionados con la plataforma de comercio electrónico Shopify.

Machine learning

Es otra de las áreas que se está asomando con fuerza. Desempeña un papel central en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y se centra en reconocer automáticamente patrones complejos y tomar decisiones inteligentes basadas en los datos disponibles, desarrollando algoritmos.

Blockchain

Categoria que incluye trabajos relacionados con el libro digital utilizado para mantener la lista de registros en constante crecimiento que respaldan las criptomonedas como Bitcoin y otras aplicaciones en campos como finanzas y sistemas de cadena de suministro, también vieron un crecimiento en 2018.

Data Mining

Es la práctica y el proceso de descifrar y extraer patrones a partir de datos, también es un área para mirar de cerca, convirtiéndose en una herramienta invaluable para el número cada vez mayor de organizaciones que hacen negocios a través de Internet y que con frecuencia pueden utilizar Machine Learning, que normalmente hace uso de conjuntos ricos en datos, generalmente exhaustivos, para entrenar software y ayudarlo a “aprender” nuevos comportamientos.

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