Big data curso pdf

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A medida que las empresas se enfrentan a más datos que nunca, confían cada vez más en el análisis de datos para obtener información y tomar decisiones informadas. Esto está impulsando su demanda de especialistas cualificados que puedan ayudarles a desmenuzar los Big Data, desbloquear los potenciales y las oportunidades, y predecir las tendencias y los fracasos.

Nuestro manual para principiantes de Big Data tiene como objetivo presentarle el concepto de Big Data, sus características y aplicaciones, y cómo empezar una carrera en Big Data y los cursos que debería seguir para ascender en este campo emergente.

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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.

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El programa de Máster en Gestión y Ciencia de Datos está orientado a estudiantes que quieran avanzar en sus habilidades en el análisis de datos de fenómenos del mundo real. Tras la finalización de este programa nuestros graduados tienen la capacidad de analizar conjuntos de datos masivos y complejos, diseñar modelos estadísticos basados en lo último en tecnología de la información. El programa está diseñado para satisfacer la creciente demanda de científicos de datos en los negocios, la administración pública y la investigación.

Contenido e ideaLas rápidas transformaciones económicas y tecnológicas que se están produciendo en la economía global y la transición de una economía industrial a una basada en el conocimiento enfrentan a los líderes corporativos a nuevos retos. La creciente avalancha de datos asociada a la complejidad dinámica del entorno empresarial actual ya no puede ser manejada únicamente por los métodos tradicionales y la experiencia personal de los directivos. Este programa de grado ofrece oportunidades de aprendizaje e investigación interdisciplinares, que permiten a los estudiantes obtener conocimientos orientados a la aplicación de soluciones prácticas de gestión. A través de la integración de los conocimientos sobre gestión, análisis de datos y sistemas de información, los estudiantes podrán desarrollar lo último en soluciones innovadoras para la gestión de organizaciones basadas en la información.

La ciencia de los datos y el big data a…

1 BIG DATA HADOOP FORMACIÓN DURACIÓN 40hrs BATCHES DISPONIBLES SEMANAS (7.00AM A 8.30AM) Y FINES DE SEMANA (10AM A 1PM) MODO DE FORMACIÓN DISPONIBLE EN LÍNEA INSTRUCTOR LED AULA DE FORMACIÓN (MARATHAHALLI, BANGALORE) VÍDEOS AUTOAPROBADOS No. 249, 3ª planta, Chirag Towers, Above Born Babies, Outer Ring Road, Marathahalli, Bangalore Landmark Junto a Kalamandir Showroom Número de contacto Sitio web

5 Expresiones y Funciones Trabajo con Pig Script Escritura de Script reutilizable por sustitución de parámetros Escritura de UDF’s Pig Joins Carga y Procesamiento de Datos Complejos con Pig Hands- en la escritura de Pig Script DataFu/Piggy Bank Apache Hive Introducción a Apache Hive Hive vs SQL Instalación y configuración Arquitectura de Hive MetaStore Diferentes tipos de datos Hive CLI Hive QL Operaciones DDL y DML Creación de operadores y funciones de Hive Creación de tablas particionadas Creación de funciones definidas por el usuario Bucketing Trabajar con diferentes formatos de archivo Realizar una unión de dos conjuntos de datos con Hive Puesta a punto de Apache HBase Introducción a HBase Cuándo debo usar HBase HBase vs HDFS Instalación y configuraciones Familias de columnas de diseño clave Comandos de shell de HBase Operaciones CRUD básicas Interfaz web Arquitectura de HBase Componentes de Zookeeper Compactación de HBase Integración práctica de Mapreduce Integración de Pig en la integración de Mapreduce Integración de Pig Integración de Hive Clientes de HBase

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