Aprender big data desde cero

Apache spark

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%.
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 de la vida 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.

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Big Data es una colección de datos de gran volumen que crece exponencialmente con el tiempo. Es un dato con un tamaño y una complejidad tan grandes que ninguna de las herramientas tradicionales de gestión de datos puede almacenarlo o procesarlo de forma eficiente. Big data es también un dato pero de gran tamaño.
Apache Hadoop es un marco de software de código abierto utilizado para desarrollar aplicaciones de procesamiento de datos que se ejecutan en un entorno informático distribuido. Las aplicaciones creadas con Hadoop se ejecutan en grandes conjuntos de datos distribuidos en clusters de ordenadores básicos. Los ordenadores básicos son baratos y están ampliamente disponibles. Son útiles principalmente para conseguir una mayor potencia de cálculo a bajo coste.
En este tutorial de Hadoop para principiantes, aprenderá los fundamentos de Hadoop como introducción, arquitectura, instalación, etc. y algunos conceptos avanzados de Apache Hadoop como MapReduce, Sqoop, Flume, Pig, Oozie, etc. Este tutorial de Big Data Analytics está orientado a convertirte en un experto en Hadoop.
Como cada vez hay más empresas y organizaciones en todo el mundo que utilizan Big data, requieren profesionales para gestionar sus operaciones de big data. Hay grandes oportunidades en todo el mundo para los profesionales de Big Data Hadoop que tengan conocimientos de interpretación y uso de big data.

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Hemos decidido escribir este contenido porque, en los últimos meses, muchos aspirantes a profesionales de la ciencia de los datos han planteado a nuestros asesores de proyectos estas preguntas sobre cómo iniciarse en la carrera de la ciencia de los datos.
El objetivo de este blog es que empieces con buen pie tu viaje en la ciencia de los datos. Puedes levantarte y asumir tu deseo de convertirte en un científico de datos independientemente de si tienes una formación elegante, un título elegante o no. Cualquiera puede convertirse en un científico de datos independientemente de su puesto de trabajo actual o de su experiencia previa. El mayor reto es saber por dónde empezar a aprender ciencia de datos. Hay toneladas de recursos de ciencia de datos en línea para aprenderla, pero es importante estructurar la carrera de ciencia de datos de forma lógica. Todo lo que se requiere es trabajar duro, aprender las habilidades de ciencia de datos necesarias y demostrar que se pueden obtener resultados a través de proyectos prácticos de ciencia de datos.
Aprender los fundamentos de la ciencia de datos debe ser siempre tu prioridad: cuanto mejor los entiendas, más fácil será aprender otros conceptos avanzados de ciencia de datos y aprendizaje automático.    Comprende los componentes y conceptos que se utilizan en la ciencia de datos en lugar de saltar a los cursos directamente. Divida cada concepto en trozos más pequeños, comprenda la teoría que lo sustenta y póngalos en práctica aplicándolos. Comprender los fundamentos es un paso importante en el aprendizaje de la ciencia de los datos, así que no lo pases por alto. Desglosamos los fundamentos de la ciencia de datos en dos categorías principales: Matemáticas y Programación.

Curso online de big data con certificación gratuita

Este curso es para los 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.