¿Cuáles son los mejores cursos gratuitos en línea para big data? ¿Te inscribiste en ellos? ¿Son suficientes?

Answer 1

Big Data se refiere a todos los datos que se generan en todo el mundo a una velocidad sin precedentes. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados. Las empresas comerciales de hoy deben gran parte de su éxito a una economía firmemente orientada al conocimiento. Los datos impulsan a las organizaciones modernas del mundo y, por lo tanto, le dan sentido a estos datos y desentrañan los diversos patrones y revelan conexiones invisibles dentro del vasto mar de datos que se vuelven críticos y un esfuerzo enormemente gratificante. Una mejor información conduce a una mejor toma de decisiones y una mejor manera de crear estrategias para las organizaciones, independientemente de su tamaño, geografía, participación de mercado, segmentación de clientes y otras categorizaciones. Las empresas más exitosas del mañana serán las que puedan dar sentido a todos esos datos a volúmenes y velocidades extremadamente altos para capturar nuevos mercados y una base de clientes.

Big Data tiene ciertas características y por lo tanto se define utilizando 4V, a saber:

Volumen: la cantidad de datos que las empresas pueden recopilar es realmente enorme y, por lo tanto, el volumen de datos se convierte en un factor crítico en el análisis de Big Data.

Velocidad: la velocidad a la que se generan nuevos datos gracias a nuestra dependencia de Internet, los sensores y los datos de máquina a máquina también es importante para analizar Big Data de manera oportuna.

Variedad: los datos que se generan son completamente heterogéneos en el sentido de que podrían estar en varios formatos, como video, texto, base de datos, numéricos, datos de sensores y así sucesivamente, por lo que comprender el tipo de Big Data es un factor clave para desbloquear su valor.

Veracidad: saber si los datos disponibles provienen de una fuente creíble es de suma importancia antes de descifrar e implementar Big Data para las necesidades comerciales.

Aquí hay una breve explicación de cómo exactamente las empresas están utilizando Big Data:

Una vez que el Big Data se convierte en nuggets de información, se vuelve bastante sencillo para la mayoría de las empresas comerciales en el sentido de que ahora saben lo que quieren sus clientes, cuáles son los productos que se mueven rápidamente, cuáles son las expectativas de los usuarios del cliente. servicio, cómo acelerar el tiempo de comercialización, formas de reducir costos y métodos para construir economías de escala de una manera altamente eficiente. Por lo tanto, Big Data de manera distintiva conlleva grandes beneficios para las organizaciones y, por lo tanto, naturalmente, existe una gran cantidad de interés en todo el mundo.

Answer 2

El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, los modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que pueden no ser aprovechados por la inteligencia comercial convencional (BI) programas. Esto podría incluir los registros del servidor web y los datos de Internet Click Stream, el contenido de los medios sociales y la actividad de las redes sociales, el texto de los correos electrónicos de los clientes y las respuestas a las encuestas, los registros detallados de las llamadas de los teléfonos móviles y los datos de la máquina capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y sin estructurar de ese tipo, pero firmas consultoras como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de big data. Ciencia de datos, estadísticas y probabilidad – Combo Course Training Classes Online | Ciencia de datos, estadística y probabilidad – Combo Cursos en línea

Los datos grandes se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, análisis de texto y el método estadístico. El software Mainstream BI y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Sin embargo, los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Almacén de datos tradicional basado en la Base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de big data que deben actualizarse con frecuencia o incluso de manera continua, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones móviles o de los oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar big data han recurrido a una clase más nueva de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas agrupados.

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se utilizan como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación para los datos antes de que se carguen en un almacén de datos para su análisis, a menudo en una forma resumida que es más propicia para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de una Toma de Datos de Hadoop que sirve como el repositorio central para las corrientes entrantes de Datos Brutos de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para el análisis en los almacenes de datos y las bases de datos analíticos, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujos y tecnologías Sql y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas. en Sql Los escollos potenciales que pueden hacer tropezar a las organizaciones con las iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades de análisis interno y el alto costo de contratar profesionales de análisis con experiencia. La cantidad de información que suele estar involucrada, y su variedad, también pueden causar problemas de gestión de datos, incluidos los problemas de calidad y coherencia de los datos. Además, la integración de los sistemas de Hadoop y los almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde.

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