Curso online big data

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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.

Extracción de datos

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.

Aprendizaje automático

Este curso cubre dos importantes frameworks Hadoop y Spark, que proporcionan algunas de las herramientas más importantes para llevar a cabo enormes tareas de big data.El primer módulo del curso comenzará con la introducción a Big data y pronto avanzará en las herramientas y tecnologías del ecosistema de big data como HDFS, YARN, MapReduce, Hive, etc.

En el segundo módulo, el curso le llevará a través de una introducción a Spark y luego se sumergirá en conceptos de Scala y Spark como RDD, transformaciones, acciones, persistencia y despliegue de aplicaciones Spark. El curso también cubre Spark Streaming y Kafka, varios formatos de datos como JSON, XML, Avro, Parquet y Protocol Buffers.

Great Learning ofrece múltiples programas de postgrado en el campo de la ciencia de los datos. Puedes unirte al curso de ciencia de datos número 1 de la India y obtener un certificado de posgrado en el curso en línea de ciencia de datos y análisis de negocios mejor calificado de Great Lakes en colaboración con la Universidad de Texas. Tenemos múltiples programas PG con varios socios universitarios como la Escuela de Estudios Profesionales de Northwestern, la Universidad SRM, la Universidad PES. Nuestro objetivo es capacitar a nuestros estudiantes con todo lo que necesitan para tener éxito en sus carreras, lo que resulta en más de 8000 transiciones de carrera exitosas.

Certificación de big data

Este curso es para los nuevos en la ciencia de los datos. Se recomienda haber completado 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 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.