Aprender big data desde cero

Aprender big data desde cero

Soluciones profesionales de hadoop

Big Data es una colección de datos de gran volumen que crece exponencialmente con el tiempo. Es un dato con un tamaño y una complejidad tan grandes que ninguna de las herramientas tradicionales de gestión de datos puede almacenarlo o procesarlo de forma eficiente. Big data es también un dato pero de gran tamaño.

Apache Hadoop es un marco de software de código abierto utilizado para desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos que se ejecutan en un entorno informático distribuido. Las aplicaciones creadas con Hadoop se ejecutan en grandes conjuntos de datos distribuidos en clusters de ordenadores básicos. Los ordenadores básicos son baratos y están ampliamente disponibles. Son útiles principalmente para conseguir una mayor potencia de cálculo a bajo coste.

En este tutorial de Hadoop para principiantes, aprenderá los fundamentos de Hadoop como introducción, arquitectura, instalación, etc. y algunos conceptos avanzados de Apache Hadoop como MapReduce, Sqoop, Flume, Pig, Oozie, etc. Este tutorial de Big Data Analytics está orientado a convertirte en un experto en Hadoop.

Como cada vez hay más empresas y organizaciones en todo el mundo que utilizan Big data, requieren profesionales para gestionar sus operaciones de big data. Hay grandes oportunidades en todo el mundo para los profesionales de Big Data Hadoop que tengan conocimientos de interpretación y uso de big data.

Visualización de datos

La ciencia de los datos es un elemento relativamente nuevo en el mundo empresarial. El aumento de la tecnología de recopilación y procesamiento de datos en la última década presenta una oportunidad única para aprovechar el poder de las masas para visualizar tendencias, examinar relaciones entre variables y predecir comportamientos y acontecimientos futuros del mercado.

Tener la capacidad de utilizar los datos para impulsar la toma de decisiones puede diferenciarle como profesional de los negocios. ¿Pero por dónde hay que empezar? Sin una formación en ciencia de datos, ¿cómo puede introducirse en este campo, desarrollar sus habilidades e impulsar el cambio en su organización? He aquí una introducción a la ciencia de los datos y seis pasos para aprenderla desde el principio.

En los negocios, tener conocimientos de ciencia de datos puede permitirle obtener información sobre sus clientes y proteger su privacidad, predecir las tendencias del mercado, pronosticar los movimientos financieros y agilizar los procesos de fabricación utilizando el aprendizaje automático.

Tener conocimientos de datos y comprender la ciencia de los datos puede ayudarle a tomar decisiones basadas en los datos y a responder a las preguntas empresariales más apremiantes de su organización. Si no estás seguro de por dónde empezar, aquí tienes seis pasos para aprender ciencia de datos desde cero.

Grandes datos

Este curso es para aquellos que se inician en la ciencia de los datos. No se necesita experiencia previa en programación, aunque la capacidad de instalar aplicaciones y utilizar una máquina virtual es necesaria para completar las tareas prácticas.

(A) Procesador de cuatro núcleos (se recomienda que sea compatible con VT-x o AMD-V), de 64 bits; (B) 8 GB de RAM; (C) 20 GB de disco libre. Cómo encontrar la información de su hardware: (Windows): Abra Sistema haciendo clic en el botón Inicio, haciendo clic con el botón derecho del ratón en Equipo y luego en Propiedades; (Mac): Abra Visión general haciendo clic en el menú Apple y en «Acerca de este Mac». La mayoría de los ordenadores con 8 GB de RAM comprados en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitarás una conexión a Internet de alta velocidad porque descargarás archivos de hasta 4 Gb de tamaño.

¿Necesitas entender el big data y cómo va a impactar en tu negocio? Esta especialización es para ti. Obtendrás una comprensión de los conocimientos que los big data pueden proporcionar a través de la experiencia práctica con las herramientas y los sistemas utilizados por los científicos e ingenieros de big data. No es necesario tener experiencia previa en programación. Se le guiará a través de los fundamentos del uso de Hadoop con MapReduce, Spark, Pig y Hive. Siguiendo el código proporcionado, experimentará cómo se puede realizar el modelado predictivo y aprovechar el análisis de gráficos para modelar problemas. Esta especialización le preparará para hacer las preguntas correctas sobre los datos, comunicarse eficazmente con los científicos de datos, y hacer la exploración básica de grandes y complejos conjuntos de datos. En el Proyecto Capstone final, desarrollado en colaboración con la empresa de software de datos Splunk, aplicarás las habilidades que has aprendido para hacer análisis básicos de big data.Preguntas frecuentes¿Más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

Entender el big data: la analítica para…

¿Está interesado en comprender el «Big Data» más allá de los términos utilizados en los titulares? Entonces selecciona esta ruta de aprendizaje como introducción a herramientas como Apache Hadoop y Apache Spark Frameworks, que permiten analizar datos en masa, y comienza el viaje hacia el descubrimiento de tus titulares.

Los datos se componen de bits y bytes, y como humanos estamos inmersos en datos en nuestra vida cotidiana. El valor que tienen los datos sólo puede entenderse cuando podemos empezar a identificar patrones y tendencias dentro de los datos que luego desencadenan preguntas para entender mejor el impacto de nuestras acciones. Esta ruta de aprendizaje está diseñada para que los participantes pasen de una comprensión inicial de los términos y conceptos de Big Data a trabajar con conjuntos de herramientas para profundizar en los propios datos y empezar a identificar los patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos. Acompáñenos y comience su viaje para recibir las siguientes insignias: Fundamentos de Big Data.

¿Cómo de grande es lo grande y por qué importa lo grande y qué tiene que ver Apache Hadoop con ello? En este curso verás el panorama de Big Data y aprenderás la terminología utilizada en las discusiones sobre Big Data.

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