Aprender big data

análisis de 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.

ibm

Este curso cubre dos importantes frameworks Hadoop y Spark, que proporcionan algunas de las herramientas más importantes para llevar a cabo enormes tareas de big data.El primer módulo del curso comenzará con la introducción a Big data y pronto avanzará en las herramientas y tecnologías del ecosistema de big data como HDFS, YARN, MapReduce, Hive, etc.

En el segundo módulo, el curso le llevará a través de una introducción a Spark y luego se sumergirá en conceptos de Scala y Spark como RDD, transformaciones, acciones, persistencia y despliegue de aplicaciones Spark. El curso también cubre Spark Streaming y Kafka, varios formatos de datos como JSON, XML, Avro, Parquet y Protocol Buffers.

Great Learning ofrece múltiples programas de postgrado en el campo de la ciencia de los datos. Puedes unirte al curso de ciencia de datos número 1 de la India y obtener un certificado de posgrado en el curso en línea de ciencia de datos y análisis de negocios mejor calificado de Great Lakes en colaboración con la Universidad de Texas. Tenemos múltiples programas PG con varios socios universitarios como la Escuela de Estudios Profesionales de Northwestern, la Universidad SRM, la Universidad PES. Nuestro objetivo es capacitar a nuestros estudiantes con todo lo que necesitan para tener éxito en sus carreras, lo que resulta en más de 8000 transiciones de carrera exitosas.

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En nuestros posts anteriores, hemos respondido a todas las preguntas anteriores en detalle, excepto «¿Cuánto SQL se requiere para aprender Hadoop?»    Este post ofrece una explicación detallada sobre cómo los conocimientos de SQL pueden ayudar a los profesionales a aprender Hadoop.

Si quieres trabajar con big data, entonces aprender Hadoop es una necesidad – ya que se está convirtiendo en el estándar de facto para el procesamiento de big data. Hadoop es un marco de trabajo de código abierto que ayuda a las organizaciones a encontrar respuestas a preguntas que no son obvias al principio, pero estas preguntas (encontradas por los analistas de big data después de escarbar en los datos) – proporciona información sobre las operaciones diarias, impulsa nuevas ideas de productos, pone anuncios cautivadores frente a los consumidores, proporciona recomendaciones y sugerencias convincentes para los productos.

Uno puede aprender y codificar fácilmente en las nuevas tecnologías de big data con sólo sumergirse en cualquiera de los proyectos de Apache y otras ofertas de software de big data. El reto es que no somos robots y no podemos aprenderlo todo. Es muy difícil dominar todas las herramientas, tecnologías o lenguajes de programación. Así que, cuando están en modo de aprendizaje, los estudiantes o los profesionales siempre optan por aprender la tecnología que tiene el potencial de un trabajo bien pagado y que ha demostrado su valor entre muchos usuarios. Hadoop es una de esas tecnologías. Las personas de cualquier dominio tecnológico o fondo de programación pueden aprender Hadoop. No hay nada que realmente pueda impedir que los profesionales aprendan Hadoop si tienen el celo, el interés y la persistencia para aprenderlo. La construcción de una base sólida, centrándose en las habilidades básicas necesarias para el aprendizaje de Hadoop y la formación práctica completa puede ayudar a los neófitos a convertirse en expertos en Hadoop.

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¿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.