Aprender big data desde cero gratis

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Cursos de big data para principiantes gratis

El mundo empresarial actual se centra más en los clientes con servicios personalizados e interacciones fructíferas. Hadoop tiene el poder de resolver los complejos retos a los que se enfrentan las empresas y puede superar los puntos débiles de los enfoques tradicionales; de ahí su mayor adopción.

Big data se refiere a una colección de conjuntos de datos complejos y de gran tamaño, que es difícil de procesar y almacenar utilizando métodos tradicionales o la gestión de bases de datos. Es un tema muy amplio que implica varios marcos, técnicas y herramientas.

Los diferentes procesos incluidos en el Big Data son capturar, almacenar, conservar, compartir, buscar, transferir, visualizar y analizar los datos. Hay tres formatos de Big data: Datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.

Apache Hadoop es un marco de software de código abierto que las organizaciones utilizan para almacenar datos en gran cantidad y realizar cálculos. La base de este marco es Java, junto con ciertos códigos nativos en C y scripts de shell.

La Apache Software Foundation desarrolló Hadoop en 2006. Se trata básicamente de una herramienta para procesar grandes datos y hacerlos más significativos para generar más ingresos y obtener otros beneficios. Esto implica que el ecosistema de Hadoop tiene la capacidad de resolver el Big Data, y así es como se relacionan, en caso de que te lo estés preguntando.

Los mejores cursos gratuitos de big data

Si está considerando iniciar una carrera en el aprendizaje automático y la ciencia de los datos, entonces hay mucho que aprender teóricamente, junto con la obtención de habilidades prácticas en la aplicación de una amplia gama de técnicas. Este completo plan de aprendizaje le guiará para iniciar este camino, y todo ello está disponible de forma gratuita.

El análisis y la visualización de datos son partes fundamentales de un científico de datos. Aunque hay muchas herramientas automatizadas, el análisis y la visualización de datos a través de Python siguen teniendo mucho valor y valía. Para empezar, deberías aprender

Así que, mientras aprendes Pandas, habrás aprendido lo básico para manipular y preprocesar los conjuntos de datos, por lo que te recomendaría algunos de los cursos prácticos que te ayudarán a repasar los fundamentos del preprocesamiento de datos a través de sklearn y Pandas en Python.

Las bases de datos son habilidades esenciales para un científico de datos. La mayoría de los datos de cualquier empresa o compañía se almacenan en una base de datos, y un científico de datos debe conocer las consultas importantes para poder realizar el trabajo a través de la base de datos.

Los mejores cursos de big data

Donde hay Big data, hay Hadoop. En este artículo, enumeramos 10 recursos online gratuitos en los que podrás tener una visión clara sobre Hadoop y su ecosistema. Si quieres conocer bien Apache Hadoop, estos tutoriales son perfectos para ti.

Visión general: Se trata de un curso introductorio impartido por expertos en Hadoop del proyecto colaborativo ODPi de la Fundación Linux. Este curso es perfecto para los profesionales de TI que buscan una visión general de alto nivel de Hadoop y para aquellos que quieren averiguar si una estrategia de big data impulsada por Hadoop es la solución adecuada para satisfacer sus necesidades de retención y análisis de datos. Aquí aprenderá los fundamentos del ecosistema de Hadoop y Big data, cómo desplegar Hadoop en un entorno de clústeres de una empresa de TI moderna, construir arquitecturas de gestión de lagos de datos en torno a Apache Hadoop, cómo aprovechar el marco YARN para habilitar eficazmente las cargas de trabajo analíticas en clústeres Hadoop y otros temas relevantes.

Visión general: Este es un tutorial para los principiantes y uno puede aprender sobre Apache Hadoop en sólo siete días. Esta guía online le ayudará a entender los fundamentos de Big Data, Hadoop, su ecosistema, arquitectura, componentes, etc. También obtendrá información sobre MapReduce, la arquitectura HDFS, Hadoop MapReduce Join & Counterexamples, Apache Sqoop, Flume, Pig, OOzie, etc. Al final del tutorial, también encontrará algunas preguntas y respuestas sobre Hadoop y MapReduce.

Cómo empezar a aprender big data desde cero

Los empleadores se están dando cuenta de que los empleados con capacidad para utilizar los datos y la analítica para resolver problemas empresariales son cada vez más valiosos, sea cual sea su formación o posición en una organización.

En gran medida, esto se debe a la proliferación de infraestructuras y herramientas de autoservicio diseñadas para automatizar muchas de las tareas técnicas pero repetitivas relacionadas con la limpieza, preparación y análisis de datos. Esto significa que los trabajadores son cada vez más capaces de llevar a cabo operaciones complejas basadas en datos, como la modelización predictiva y la automatización, sin ensuciarse las manos codificando complejos algoritmos desde cero.

Sin embargo, alguien que comprenda los principios estará a menudo en mejor posición para utilizar estas herramientas de forma productiva que alguien que no las conozca. Así pues, si quieres mejorar tu currículum con conocimientos de análisis, lo mejor que puedes hacer es consultar algunos de estos cursos. Sin embargo, hay que tener en cuenta que, aunque puedes formarte con estos cursos sin gastar un céntimo, algunos de ellos cobran por la certificación cuando los terminas.

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