Como empezar a estudiar big data
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Big Data se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos para encontrar tendencias, correlaciones u otros conocimientos que no son visibles con conjuntos de datos más pequeños o métodos de procesamiento tradicionales. El crecimiento exponencial de los dispositivos y sensores conectados a Internet contribuye en gran medida a la obtención de datos masivos, y su almacenamiento, procesamiento y análisis pueden requerir cientos o miles de ordenadores. Un ejemplo de big data en uso es el desarrollo del vehículo autónomo. Los sensores de los vehículos de autoconducción están captando millones de puntos de datos que pueden ser analizados para ayudar a mejorar el rendimiento y evitar accidentes.
Aprenda los fundamentos del big data con cursos online gratuitos diseñados para introducirle en este campo tan demandado y enseñarle a diseñar e implementar soluciones de análisis de big data. Conoce las herramientas y sistemas clave para trabajar con big data como Azure, Hadoop y Spark y aprende a implementar soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos NoSQL. Para obtener un certificado avanzado en big data, considere el Programa Profesional de Microsoft en Big Data de 15 cursos. Este programa de varias unidades está diseñado para ponerte en el camino de una nueva carrera. Aprenda a procesar flujos de datos en tiempo real y a implementar soluciones de análisis de big data en tiempo real. Los estudiantes también aprenderán a utilizar Spark para implementar soluciones de análisis predictivo, uno de los beneficios clave del big data. Empiece con el curso de orientación a su propio ritmo que cubre los formatos de datos, las tecnologías de big data y los fundamentos de las bases de datos.
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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 en el año 2020. Sin embargo, faltan profesionales para satisfacer la demanda. De hecho, Cisco informó de que el 40% de las empresas tienen dificultades para conseguir expertos en Big Data que trabajen con ellas.
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.
big data en la práctica
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 en 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%.
Lección 1: Introducción a Big data y al ecosistema Hadoop Lección 2: HDFS y YARN Lección 3: MapReduce y Sqoop Lección 4: Conceptos básicos de Hive e Impala Lección 5: Trabajar con Hive e Impala Lección 6: Tipos de formatos de datos Lección 7: Concepto avanzado de Hive y partición de archivos de datos Lección 8: Apache flume y HBase Lección 9: Pig Lección 10: Fundamentos de Apache Spark Lección 11: RDDS en Spark Lección 12: Implementación de aplicaciones Spark Lección 13: Procesamiento paralelo Spark Lección 14: Técnicas de optimización de Spark RDD Lección 15: Algoritmo Spark Lección 16: Spark SQL
plan de aprendizaje de big data
El Big Data desempeña un papel vital en nuestra vida cotidiana, ya que afecta a prácticamente todo lo que hacemos. El análisis de estos datos se ha convertido en un gran negocio en los últimos años, lo que ha provocado una mayor necesidad de analistas de Big Data. Dado que este campo es relativamente nuevo, hay mucho que aprender; afortunadamente, también hay formación práctica disponible para ayudar a entender y explorar los conceptos de Big Data necesarios para una carrera de éxito.
El análisis de Big Data es el examen de diversos Big Data o grandes conjuntos de datos para encontrar información relevante y útil que permita a las empresas tomar decisiones informadas. Esta información descubierta puede incluir correlaciones desconocidas, patrones, tendencias ocultas y otros datos. Puede ser un proceso complicado, y se necesita un analista de Big Data capacitado y entrenado para completarlo con éxito y precisión.
En esencia, el análisis de Big Data se centra en descubrir y analizar datos útiles, como tendencias y patrones ocultos, para que las empresas puedan tomar decisiones de negocio más informadas y obtener una ventaja competitiva. El trabajo de un analista de Big Data consiste en estudiar el mercado identificando, recopilando, analizando, visualizando y comunicando estos datos para ayudar a guiar estas decisiones futuras.