Big data science

Big data science

aprendizaje profundo

Hay innumerables recursos excelentes sobre la ciencia de los datos, y puede resultar un poco abrumador saber por dónde empezar. En este artículo se enumeran algunos de los blogs y sitios web más útiles para todo el mundo, desde los expertos en ciencia de datos hasta los más novatos. Además de ofrecer consejos y recursos de aprendizaje, esta lista de blogs de ciencia de datos también está llena de sitios web para mantenerse informado sobre las noticias actuales, las tendencias y las opiniones de los profesionales. Si estás empezando y quieres aprender un poco más sobre el tema en sí, consulta también nuestra lista de los mejores libros sobre ciencia de datos para principiantes (enlace).
Dirigido por: Vincent Granville Enlace al sitio web: DataScienceCentral.com Data Science Central hace exactamente lo que su nombre sugiere y actúa como un centro de recursos en línea para casi todo lo relacionado con la ciencia de los datos y el big data. El sitio cubre una amplia gama de temas relacionados con la ciencia de los datos en lo que respecta a la analítica, la tecnología, las herramientas, la visualización de datos, el código y las oportunidades de trabajo. Los expertos de la industria contribuyen con discusiones y puntos de vista sobre temas clave. El sitio se actualiza con frecuencia, casi dos entradas de blog al día de los escritores que contribuyen, y también ofrece un foro de la comunidad para la discusión o preguntas.

salario de big data vs ciencia de datos

Los datos están en todas partes y forman parte de nuestra vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de nosotros nos damos cuenta en nuestro día a día. La cantidad de datos digitales que existen -que creamos- está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en 2021 habrá 74 zetabytes de datos generados. Se espera que esta cifra se duplique en 2024.
Estos tres términos se escuchan con frecuencia en la industria, y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también significan cosas diferentes. En este artículo se tratarán los siguientes temas que le permitirán comprender claramente el significado, la aplicación y las habilidades necesarias para convertirse en científico de datos, especialista en Big Data y analista de datos, así como otros temas en detalle:
La ciencia de los datos es la combinación de la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la captura de datos de manera ingeniosa, la capacidad de mirar las cosas de manera diferente y la actividad de limpiar, preparar y alinear los datos. Este término general incluye varias técnicas que se utilizan para extraer información y conocimientos de los datos.

apache hadoop

Este artículo pretende ofrecer a los no científicos de datos una visión general de los muchos conceptos y términos que hay detrás de la ciencia de los datos y el big data. Aunque los términos relacionados se mencionarán a un nivel muy alto, se anima al lector a explorar las referencias y otros recursos para obtener detalles adicionales.
¿Qué es la ciencia de los datos? ¿Qué es el big data? ¿Qué significan estos términos y por qué es importante averiguarlo? Se trata de temas candentes, pero a menudo no se entienden bien. Además, las industrias involucradas no tienen definiciones universalmente acordadas para ambos.
Se trata de campos y conceptos muy importantes que cada vez son más críticos. El mundo nunca ha recogido o almacenado tantos datos y tan rápido como hoy. Además, la variedad y el volumen de los datos están creciendo a un ritmo alarmante.
¿Por qué debería preocuparse por la ciencia de los datos y el big data? Los datos son análogos al oro en muchos sentidos. Es extraordinariamente valioso y tiene muchos usos, pero a menudo hay que buscarlo para darse cuenta de su valor.

análisis de clústeres

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 adquiridos en los últimos 3 años cumplirán los requisitos mínimos.Necesitará una conexión a Internet de alta velocidad porque descargará archivos de hasta 4 Gb de tamaño.
Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado Intro to Big Data. 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. Consulte los requisitos técnicos de la especialización para conocer las especificaciones completas de hardware y software.

Usamos cookies para asegurar que le damos la mejor experiencia en nuestra web. Si continúa usando este sitio, asumiremos que está de acuerdo con ello. Nuestros socios (incluye a Google) podrán compartir, almacenar y gestionar sus datos para ofrecerle anuncios personalizados    Más información
Privacidad