Requisitos para aprender big data

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¿se necesita java para el big data?

Bueno, la respuesta es que no tienes que tener obligatoriamente una formación técnica como tal. Pero, dicho esto, si puedes afinar algunos fundamentos de programación, sería más que suficiente. Y, para ello, sólo necesitas unas horas para familiarizarte.

Al estar en el mainframe, puede que tengas una buena idea de programación como Cobol. Además, es posible que ya te sientas cómodo con SQL. Esto aceleraría tu aprendizaje de big data. Ahora, dado que los mainframes no están progresando mucho, es muy importante actualizar tus conocimientos técnicos para adaptarlos a la nueva generación de tecnologías. Hemos visto a muchos de nuestros estudiantes procedentes de mainframes inscribirse en nuestros cursos y realizar una transición exitosa en sus carreras.

En las telecomunicaciones, la industria farmacéutica o la fabricación, los datos que se generan se han convertido en big data. Antes, para obtener conocimientos o predicciones, podíamos utilizar herramientas tradicionales. Pero ya no se puede hacer lo mismo porque los datos han crecido exponencialmente. Así que, naturalmente, la industria está adoptando tecnologías de big data.

De vez en cuando, el panorama tecnológico cambia dando una oportunidad a los que han estado en la industria. Antes de que sea demasiado tarde, es mejor equiparse con nuevas tecnologías, nuevas habilidades para conseguir un trabajo en este escenario actual. En pocas palabras, aprender big data junto con otras habilidades será de gran ayuda.

¿es necesaria la codificación para el big data?

Bueno, la respuesta es que no hay que tener obligatoriamente una formación técnica como tal. Pero, dicho esto, si puedes afinar algunos fundamentos de programación, sería más que suficiente. Y, para ello, sólo necesitas unas horas para familiarizarte.

Al estar en el mainframe, puede que tengas una buena idea de programación como Cobol. Además, es posible que ya te sientas cómodo con SQL. Esto aceleraría tu aprendizaje de big data. Ahora, dado que los mainframes no están progresando mucho, es muy importante actualizar tus conocimientos técnicos para adaptarlos a la nueva generación de tecnologías. Hemos visto a muchos de nuestros estudiantes procedentes de mainframes inscribirse en nuestros cursos y realizar una transición exitosa en sus carreras.

En las telecomunicaciones, la industria farmacéutica o la fabricación, los datos que se generan se han convertido en big data. Antes, para obtener conocimientos o predicciones, podíamos utilizar herramientas tradicionales. Pero ya no se puede hacer lo mismo porque los datos han crecido exponencialmente. Así que, naturalmente, la industria está adoptando tecnologías de big data.

De vez en cuando, el panorama tecnológico cambia dando una oportunidad a los que han estado en la industria. Antes de que sea demasiado tarde, es mejor equiparse con nuevas tecnologías, nuevas habilidades para conseguir un trabajo en este escenario actual. En pocas palabras, aprender big data junto con otras habilidades será de gran ayuda.

aprender big data

En esta guía le indicaremos los requisitos necesarios para aprender las tecnologías Big Data y Hadoop. Podrá seleccionar el camino correcto y también encontrar los detalles sobre los temas importantes para aprender.

Big Data y Hadoop juegan un papel importante en el crecimiento del almacenamiento de datos a gran escala a una velocidad muy alta. Ayuda a procesar y analizar los datos muy rápidamente. Los sitios web de redes sociales y los grandes portales de comercio electrónico son los principales usuarios de las tecnologías de Big Data.

Hadoop se instala principalmente en el sistema operativo Linux y el sistema operativo preferido es la distribución de servidor Ubuntu. Por lo tanto, debes tener conocimientos básicos de funcionamiento del escritorio Linux, de los comandos Linux y de los editores. Usted debe ser capaz de instalar y desinstalar el paquete de Linux. Los conocimientos de Linux son imprescindibles para aprender Big Data y Hadoop. Si usted no tiene ninguna experiencia con Linux entonces gab una distribución de escritorio Ubuntu, instalar en caja virtual y aprenderlo. Habilidades de programación

La experiencia previa con cualquier lenguaje de programación es muy importante, ya que le ayuda a entender la programación de Hadoop. Basado en su selección de carrera en Big Data usted tiene que aprender fácil de los lenguajes de programación difíciles. No es necesario tener conocimientos de programación, pero si usted es un programador puede hacer una mejor carrera en el desarrollo de Big Data y Analytics.

es hora de aprender big data

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 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.

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