¿que se estudia en big data?

definición de big data

Este curso es para los nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda completar el curso de Introducción a 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.

(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.

big data springer

Las empresas se han dado cuenta de que necesitan contratar a científicos de datos, las instituciones académicas se apresuran a crear programas de ciencia de datos y las publicaciones promocionan la ciencia de datos como una opción profesional de moda, incluso «sexy». Con la aparición de nuevas tecnologías y enfoques cada semana, es prácticamente imposible ser un experto en todo. El tiempo de la semana es limitado y hay muchos temas interesantes sobre los que aprender. Entonces, ¿por qué dedicar tiempo a estudiar Big Data? ¿Cuáles son las razones por las que debería poner el Big Data y la Ciencia de los Datos a la cabeza de su lista de prioridades?

Muchos estudios han demostrado que las decisiones basadas en los datos son más eficaces y eficientes que las generadas por los humanos. El Big Data permite a las organizaciones detectar tendencias y detectar patrones que pueden ser utilizados para el beneficio futuro. Puede ayudar a detectar qué clientes son propensos a comprar productos, o ayudar a optimizar las campañas de marketing identificando qué estrategias publicitarias tienen el mayor retorno de la inversión. Es fácil ver que las organizaciones que «saben» más que sus competidores, superarán a sus pares a largo plazo.

se demandan big data

Este curso es para aquellos que se inician 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.

para qué sirve el big data

Una Especialización de Coursera es una serie de cursos que te ayudan a dominar una habilidad. Para empezar, inscríbete directamente en la Especialización, o revisa sus cursos y elige el que te 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.