Cursos de big data

Apache spark

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 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.

Análisis de regresión

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.

Corporación oracle

Mostrando 481 resultados totales para “big data “Búsquedas relacionadas con big databig data freebig data analyticsbig data analysis with scala and sparkbig data hadoopbig data essentials: hdfs, mapreduce and spark rddbig data specializationbig data analysis: hive, spark sql, dataframes and graphframesbig data modeling and management systems1234…25

En resumen, estos son 10 de nuestros cursos de big data más popularesHabilidades que puedes aprender en Machine LearningProgramación en Python (33)Tensorflow (32)Deep Learning (30)Redes neuronales artificiales (24)Clasificación estadística (17)Aprendizaje por refuerzo (13)Álgebra (10)Bayesiana (10)Álgebra lineal (10)Regresión lineal (9)Numpy (9)Mostrar másPreguntas frecuentes sobre Big DataEste contenido de preguntas frecuentes se ha puesto a disposición únicamente con fines informativos. Se aconseja a los estudiantes que realicen una investigación adicional para asegurarse de que los cursos y otras credenciales que persiguen cumplen con sus objetivos personales, profesionales y financieros.

Optimización matemática

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

(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.