Aprender big data desde cero

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Tutorial de big data w3schools

Este curso es para aquellos que son nuevos 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, a continuación, 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.

Datos de flair python

El programa 365 Data Science ha superado mis expectativas. Todos los cursos que he completado hasta la fecha han sido impartidos por instructores muy capacitados. Acabo de terminar el curso de Python. Estaba muy bien estructurado y…

Para un profesional ocupado como yo, normalmente no tengo tiempo para leer libros. 365 Data Science parece dedicar mucho tiempo a la elaboración de vídeos que puedan seguirse fácilmente… Los vídeos son cortos y concisos, pero muy informativos.

Acabo de terminar el primer curso del programa 365 Data Science. Debo decir que es un curso excelente con una gran visión y una infografía bien estructurada, que pone todos los conceptos de un vistazo. No puedo esperar a terminar otros cursos y módulos…

365 Data Science es realmente genial para aprender habilidades y conocimientos esenciales en todos los aspectos de la ciencia de datos. El tiempo de cada sesión es corto y puedes completarlo fácilmente, y seguir aprendiendo o resolviendo los ejercicios.

El mundo de la Ciencia de Datos es abrumador si eres un principiante total. Yo sólo tengo conocimientos medios-avanzados en Excel y el módulo de introducción a los datos y a la ciencia de datos es realmente genial. Explicado minuciosamente, de forma sencilla, y dándome…

Formación en materia de datos

En las empresas de todos los sectores, la recopilación y el análisis de datos se han convertido en la prioridad número uno y los profesionales de Big Data tienen una gran demanda.    IBM predice que la demanda de científicos de datos aumentará para el año 2020. Sin embargo, faltan profesionales para satisfacer la demanda. De hecho, Cisco informó que el 40% de las empresas tienen dificultades para conseguir expertos en Big Data que trabajen con ellos.

Lo cierto es que cada vez más empresas se están dando cuenta de la importancia de los científicos de datos y esto está impulsando el crecimiento del mercado. Se prevé que el mercado de big data crezca a una elevada tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 18,45%.

Una vez que hayas completado las lecciones, manejarás diferentes proyectos. Practicarás las instrucciones de la prueba de simulación en papel para prepararte para la certificación. El instructor le dará retroalimentación sobre su desempeño.

Después de la formación anterior, utilizarás CloudLab para llevar a cabo un proyecto industrial real en sectores como el de las telecomunicaciones, las redes sociales, los seguros y el comercio electrónico. Con los conocimientos adquiridos en este curso, estará preparado para realizar el examen de certificación de big data Cloudera CCA175.

Dataflair hadoop

La ciencia de los datos puede ser un campo abrumador. Mucha gente te dirá que no puedes convertirte en un científico de datos hasta que domines lo siguiente: estadística, álgebra lineal, cálculo, programación, bases de datos, computación distribuida, aprendizaje automático, visualización, diseño experimental, clustering, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, y más. Eso simplemente no es cierto.

Este flujo de trabajo no requiere necesariamente matemáticas avanzadas, un dominio del aprendizaje profundo, o muchas de las otras habilidades enumeradas anteriormente. Pero sí requiere el conocimiento de un lenguaje de programación y la capacidad de trabajar con datos en ese lenguaje. Y aunque se necesita fluidez matemática para llegar a ser realmente bueno en la ciencia de los datos, solo se necesita una comprensión básica de las matemáticas para empezar.

Es cierto que las otras habilidades especializadas enumeradas anteriormente pueden ayudarte algún día a resolver problemas de ciencia de datos. Sin embargo, no es necesario que domines todas esas habilidades para empezar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!

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