Estudiar la ciencia de los datos
Big Data describe la recopilación de conjuntos de datos complejos y de gran tamaño que resultan difíciles de capturar, procesar, almacenar, buscar y analizar mediante un sistema de base de datos convencional que ofrece una visión más cualitativa de nuestra vida cotidiana.
Sin embargo, si usted es una persona no lectora y del tipo «Oh, mierda, ¿4 líneas sólo para una definición?» (créame, yo pertenezco a la misma categoría), entonces sólo eche un vistazo a la imagen de abajo, probablemente se hará una idea.
Ahora que ya sabes el qué, el por qué y el dónde, hablemos un poco del ‘cómo’, de cómo empezar con ello, de los conocimientos básicos que necesitas, de los blogs a los que debes prestar atención, de los MOOCs (Massive open online courses) que debes tomar, de los Data Scientist que debes seguir hoy en día, en definitiva, de tu primer paso para avanzar en la carrera de Data Science. En la próxima sección, voy a tratar de cubrir más en el escenario general del campo de la Ciencia de Datos en lugar de ella porque las habilidades seguirán siendo los mismos en un cierto nivel. Todo lo que necesitas hacer es escribir lo que exactamente quieres ir a por ello y simplemente trabajar para ello.
¿Cómo empezamos con el Big Data?
Para ello, comience por informar a personas de diferentes orígenes sobre los principios de los Big Data y las tecnologías analíticas, de modo que todos puedan alcanzar rápidamente un nivel avanzado de comprensión sobre el tema. A continuación, organice talleres de grupo para que todos puedan intercambiar sus ideas.
¿Es fácil aprender Big Data?
Uno puede aprender y codificar fácilmente en las nuevas tecnologías de big data simplemente buceando en cualquiera de los proyectos de Apache y otras ofertas de software de big data. … Es muy difícil dominar todas las herramientas, tecnologías o lenguajes de programación.
¿Qué es el análisis de Big Data para principiantes?
Qué es la analítica de Big Data. La analítica de Big Data se refiere al uso de un conjunto de técnicas estadísticas, herramientas y procedimientos de analítica para Big Data. Es la analítica que ayuda a extraer patrones valiosos y conocimientos significativos de los grandes datos para apoyar la toma de decisiones basada en datos.
El semanario de la ciencia de los datos
El uso de «big data» -grandes cantidades de información variada y en rápido movimiento- tiene el potencial de magnificar y acelerar la capacidad de las empresas para entender a los clientes y afinar los productos. A pesar de la disponibilidad de nuevas técnicas para dar sentido a los macrodatos, a muchos directivos que encontramos hoy les cuesta saber por dónde empezar. Vemos tres formas generales en las que los líderes empresariales pueden desbloquear el valor de los grandes datos: El segundo enfoque es, con mucho, el camino más rápido para obtener valor a corto plazo. Si se empuja el sobre en el área de la analítica avanzada, que evoluciona rápidamente, las empresas aprenderán lo que funciona mejor para ellos, dónde está el valor y cómo ampliar sus capacidades con el tiempo. Este rápido aprendizaje puede informar en gran medida de la estrategia global de big data. Este artículo ofrece cuatro preguntas para explorar mientras se experimenta con enfoques analíticos avanzados de big data. Las respuestas a cada una de ellas pueden ayudar a crear una claridad inmediata sobre este tema aparentemente tan vasto.¿Por qué empezar ahora?
¿Requiere el big data codificación?
Aprender a codificar es una habilidad esencial en el arsenal del analista de Big Data. Es necesario codificar para realizar análisis numéricos y estadísticos con conjuntos de datos masivos. Algunos de los lenguajes en los que deberías invertir tiempo y dinero para aprender son Python, R, Java y C++, entre otros.
¿Es el big data una buena carrera?
Dependiendo del puesto específico y de su nivel de conocimientos y formación, los puestos de trabajo de big data son muy lucrativos. La mayoría paga entre 50.000 y 165.000 dólares al año. El big data no solo es una carrera gratificante que te expone a lo último en tecnología, sino que también te proporciona una buena vida para ti y tu familia.
¿Hay demanda de big data?
Mercado global de Big Data como servicio (2019 a 2026) – Creciente demanda de análisis de datos en tiempo real – ResearchAndMarkets.com. … Según este informe, el mercado global de big data como servicio se valoró en 4.990 millones de dólares en 2018, y se prevé que alcance los 61.420 millones de dólares en 2026, registrando una CAGR del 36,9% de 2019 a 2026.
Inicio de la ciencia de los datos
En nuestros posts anteriores, hemos respondido a todas las preguntas anteriores en detalle, excepto «¿Cuánto SQL se requiere para aprender Hadoop?» Este post ofrece una explicación detallada sobre cómo los conocimientos de SQL pueden ayudar a los profesionales a aprender Hadoop.
Si quieres trabajar con big data, entonces aprender Hadoop es una necesidad – ya que se está convirtiendo en el estándar de facto para el procesamiento de big data. Hadoop es un marco de trabajo de código abierto que ayuda a las organizaciones a encontrar respuestas a preguntas que no son obvias al principio, pero estas preguntas (encontradas por los analistas de big data después de escarbar en los datos) – proporciona información sobre las operaciones diarias, impulsa nuevas ideas de productos, pone anuncios cautivadores frente a los consumidores, proporciona recomendaciones y sugerencias convincentes para los productos.
Uno puede aprender y codificar fácilmente en las nuevas tecnologías de big data con sólo sumergirse en cualquiera de los proyectos de Apache y otras ofertas de software de big data. El reto es que no somos robots y no podemos aprenderlo todo. Es muy difícil dominar todas las herramientas, tecnologías o lenguajes de programación. Así que, cuando están en modo de aprendizaje, los estudiantes o los profesionales siempre optan por aprender la tecnología que tiene el potencial de un trabajo bien pagado y que ha demostrado su valor entre muchos usuarios. Hadoop es una de esas tecnologías. Las personas de cualquier dominio tecnológico o fondo de programación pueden aprender Hadoop. No hay nada que realmente pueda impedir que los profesionales aprendan Hadoop si tienen el celo, el interés y la persistencia para aprenderlo. La construcción de una base sólida, centrándose en las habilidades básicas necesarias para el aprendizaje de Hadoop y la formación práctica completa puede ayudar a los neófitos a convertirse en expertos en Hadoop.
¿Cuántos días se necesitan para aprender big data?
Si intentas aprender Hadoop por tu cuenta, te llevará mucho tiempo. Dependerá del nivel de su intelecto y de sus habilidades de aprendizaje. Aun así, puedes esperar que te lleve al menos entre 4 y 6 meses dominar la certificación Hadoop y comenzar tu formación en big data.
¿Merece la pena aprender big data en 2021?
Mejores oportunidades profesionales. Con el aumento de los conjuntos de datos en todo el universo, la demanda de análisis de Big data está muy caliente. … Esto significa que la necesidad de científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de datos también aumentará en el futuro. Los analistas de datos desempeñarán un papel cada vez más importante en el mundo.
¿Qué son los 5v en big data?
Las 5 V del big data (velocidad, volumen, valor, variedad y veracidad) son las cinco características principales e innatas del big data. … Con el tiempo, se han añadido otras dos V (valor y veracidad) para ayudar a los científicos de datos a ser más eficaces a la hora de articular y comunicar las características importantes de los big data.
Podcast de ciencia de datos
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 no 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 comenzar tu carrera en la ciencia de datos. Puedes empezar hoy mismo, ¡y yo estoy aquí para ayudarte!