¿Dónde puedo encontrar formación gratuita en línea para Hadoop?

Big Data es el nuevo científico de datos de título de trabajo. Si bien no está vinculado exclusivamente a los proyectos de Big Data, el rol del científico de datos los complementa debido a la mayor amplitud y profundidad de los datos que se examinan, en comparación con los roles tradicionales … Puede visitar este enlace: Cursos de ciencia de datos de Intellipaat Un científico de datos representa una evolución del rol de analista de negocios o de negocios. La capacitación formal es similar, con una base sólida típicamente en informática y aplicaciones, modelos, estadísticas, análisis y matemáticas.

. Lo que distingue al científico de datos es su fuerte visión para los negocios, junto con la capacidad de comunicar los resultados tanto a los líderes de negocios como a los de TI de una manera que puede influir en cómo una organización enfoca un desafío empresarial. Los buenos científicos de datos no solo abordarán los problemas comerciales, sino que elegirán los problemas correctos que tienen el mayor valor para la organización.

El rol de científico de datos se ha descrito como “analista parcial, artista parcial”. Un científico de datos es alguien que es inquisitivo, que puede observar los datos y detectar tendencias. Es casi como un individuo del Renacimiento que realmente quiere aprender y traer cambios a una organización “.

Mientras que un analista de datos tradicional puede mirar solo los datos de una fuente única, como un sistema de CRM, por ejemplo, un científico de datos probablemente explorará y examinará datos de múltiples fuentes dispares. El científico de datos analizará todos los datos entrantes con el objetivo de descubrir una visión previamente oculta, que a su vez puede proporcionar una ventaja competitiva o abordar un problema empresarial acuciante. Un científico de datos no simplemente recopila e informa sobre los datos, sino que también los mira desde muchos ángulos, determina lo que significa y luego recomienda formas de aplicar los datos.

Los científicos de datos son inquisitivos: exploran, hacen preguntas, hacen análisis de “qué pasaría si”, cuestionan suposiciones y procesos existentes

Los datos se duplican cada dos años, y todos han oído hablar de las cifras de crecimiento absurdas declaradas en los informes. En este contexto, el resultado inevitable es la aparición de Data Scientist. Un científico de datos necesita analizar grandes cantidades de datos y convertir el mapa tecnológico para hacer posible la transición de los datos a la información. El alcance del trabajo de un científico de datos incluye la identificación de las fuentes de datos, la calidad de los datos, las correlaciones entre los puntos de datos y la difusión a los usuarios de la información.

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Hadoop no es para análisis de datos interactivos. No es bueno en eso.

¿Por qué es así?
Hadoop es una gran plataforma de procesamiento de datos para datos almacenados en hdfs. No requiere que los datos se almacenen en un formato específico. Le da al usuario la libertad de recopilar datos en cualquier formato y brinda la capacidad de procesar y transformar los datos recopilados. El modelo de procesamiento de datos en hadoop es de propósito general y no puede (no puede) asumir el formato de almacenamiento de datos para aplicar optimizaciones. Así que Hadoop Training y Big Data Online Certification training | Intellipaat no puede devolver resultados en casi tiempo real.

A diferencia de ello, todos los almacenes de datos que son de naturaleza interactiva almacenan datos en su propio formato de datos y aplican un modelo de datos al usuario. De esta manera, estos almacenan los datos de tal manera que reducen el io del disco y sirven lo más posible desde la memoria principal. De esta manera estas tiendas logran un rápido análisis de datos.

En la plataforma de datos basada en hadoop hay algunas herramientas desarrolladas que intentan garantizar el análisis de datos interactivo. Toda la investigación y el desarrollo más importantes ahora se están moviendo hacia la solución de este problema (impala, tez, taladro, chispa).

Como sé, no hay entrenamientos en línea gratuitos para hadoop, pero puedo sugerir una cosa. Puede aprender hadoop en entrenamientos. Están brindando capacitación en línea para hadoop si desea obtener más información, consulte el enlace a continuación. Mejor capacitación en línea para Hadoop

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