Especializacion en big data

Certificado profesional de ciencia de datos de ibm

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 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.

Reseña de la especialización en big data de coursera

Los métodos y técnicas de análisis de big data pueden aplicarse a cualquier sector, industria o área que implique una cantidad significativa de información digital. En el mundo moderno, eso abarca casi todo.

Si ya sabes en qué piensas especializarte, dirígete a nuestra clasificación de los mejores grados en línea en Big Data y los mejores grados en Big Data. Si no estás seguro de cuál será tu especialización, estás en el lugar adecuado.

Por ejemplo, los arquitectos de datos podrían estar más preocupados por el almacenamiento y la gestión de datos para una organización en particular. Los analistas de datos pueden centrarse en encontrar patrones dentro de los datos para crear modelos predictivos. Y los especialistas en seguridad de datos pueden trabajar estrechamente con los administradores de redes y bases de datos para evitar daños y robos de información crítica.

Estas diferentes trayectorias profesionales se reflejan en las divisiones de los programas de grado en big data. En muchas facultades y universidades, algunas de estas especializaciones están disponibles tanto a nivel de grado como de posgrado. Aunque no todas estas concentraciones estarán disponibles en una sola universidad, puedes tener en cuenta estas posibles especializaciones mientras investigas tus opciones universitarias.

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Una Especialización de Coursera es una serie de cursos que te ayudan a dominar una habilidad. Para empezar, inscríbase directamente en la Especialización, o revise sus cursos y elija el que le gustaría empezar. Cuando te suscribes a un curso que forma parte de una Especialización, te suscribes automáticamente a la Especialización completa. No hay problema en completar sólo un curso – puede pausar su aprendizaje o terminar su suscripción en cualquier momento. Visite su tablero de control para hacer un seguimiento de sus inscripciones a los cursos y de su progreso.

Cada especialización incluye un proyecto práctico. Para completar la especialización y obtener el certificado, tendrá que finalizar con éxito el proyecto o los proyectos. Si la Especialización incluye un curso separado para el proyecto práctico, tendrá que terminar cada uno de los otros cursos antes de poder empezarlo.

¿Está interesado en aumentar sus conocimientos sobre el panorama de los Big Data? Este curso es para aquellos que son nuevos en la ciencia de los datos y están interesados en entender el porqué de la era del Big Data. Es para aquellos que quieren familiarizarse con la terminología y los conceptos básicos detrás de los problemas, aplicaciones y sistemas de Big Data. Es para aquellos que quieren empezar a pensar en cómo el Big Data podría ser útil en su negocio o carrera. Proporciona una introducción a uno de los marcos más comunes, Hadoop, que ha hecho que el análisis de big data sea más fácil y accesible, aumentando el potencial de los datos para transformar nuestro mundo.

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Se prevé que no habrá puestos de trabajo para los científicos de datos en la próxima década: la burbuja de los títulos de trabajo de la ciencia de los datos está estallando a medida que las empresas han aprendido duras lecciones. En lugar de apostar por la generalización en la adquisición de talento, están priorizando los conjuntos de habilidades especializadas. La ciencia de los datos seguirá teniendo un impacto creciente en las organizaciones, pero no como una función generalizada.

Las nuevas prácticas de contratación establecidas por las organizaciones dictan que los empleados deben ser evaluados en base a habilidades específicas, no por sus títulos de trabajo. Algunas de las tecnologías de tendencia que están atrayendo las mayores inversiones son la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), el big data y la computación en la nube. Así que, aunque la ciencia de los datos es más importante que nunca, la especialización es el camino del futuro.

Convertirse en una persona que se dedica a todo en la ciencia de los datos no es la estrategia más sabia. Cuando busques trabajo en la ciencia de los datos, es recomendable que perfecciones tus habilidades para un determinado oficio. Puedes convertirte en ingeniero de datos, ingeniero de aprendizaje automático, desarrollador de algoritmos o analista de datos, por ejemplo.