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Qué es Hadoop.
Hadoop es un software muy inteligente diseñado para ayudar con la situación anterior. Como dijimos, podríamos tener 5 mil millones de registros de lo que los usuarios hicieron clic. Queremos analizar estos datos para crear recomendaciones para las personas; ¡Para que puedan encontrar los productos que desean más rápidamente y comprar más! Cómo hacemos esto? Ya dijimos anteriormente que era demasiado grande (y los servidores más rápidos son muy caros).
Así que Hadoop entra y dice básicamente: Compre una gran cantidad de hardware comercial (básicamente, computadoras de escritorio baratas que puede obtener de cualquier persona) y conectelas en red. Uno de estos escritorios (o nodo) va a ser el cerebro de esta cosa. Cuando le proporcione datos, los almacenará automáticamente en uno de los nodos más adelante. Y cuando necesita consultarla, envía la consulta al cerebro y el cerebro le pedirá a cada computadora de escritorio que devuelva los resultados que esté almacenando.
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Esto es increíble. En lugar de usar hardware costoso, usas hardware comercial. Y más, distribuir las consultas al hardware local. Es equivalente a esta pregunta: ¿preferiría contratar al lector más rápido del mundo que puede leer 1,000 páginas por minuto para leer mil millones de páginas o contratar a 75 personas promedio que pueden leer 15 páginas por minuto a cada lectura de 13 millones de páginas por menos dinero? El último; Es más rápido y más barato, pero solo si tienes muchos datos.
Qué es Big Data.
Big Data es simplemente una idea de que la cantidad de datos que generamos (y más importante, recopilamos) está aumentando extremadamente rápidamente. Y lo que es más importante, las empresas reconocen que estos datos se pueden utilizar para hacer predicciones más precisas y, por lo tanto, ganar más dinero. Facebook, por ejemplo, sabe con qué frecuencia visita muchos sitios web (debido a los botones Me gusta en Facebook) y quiere usar esa información para mostrarle anuncios en los que es más probable que haga clic. Palantir quiere ayudar a los gobiernos a combatir el crimen y el terrorismo mediante el uso de datos masivos para predecir dónde pueden estar los problemas (Colaborando con los ganadores de las Ideas de Google y el Global Impact Award para combatir la trata de personas | Palantir).
Qué es la nube.
La nube, como idea, está relacionada tangencialmente con las tendencias anteriores. Es un método ligeramente diferente de computación distribuida; En lugar de ir de los servidores a los escritorios, se pasa de los servidores a las computadoras de otra persona. En años pasados, si una empresa deseaba tener un sitio web o una tienda en línea, comprarían servidores, conectarían esos servidores a Internet y luego construirían su tienda. La nube es un movimiento para eliminar la parte ‘comprar los servidores’; en su lugar, alquilan los servidores de Amazon, Microsoft o cualquier otra persona. Los beneficios son que no tienen que mantenerlos, preocuparse por el tiempo de actividad, etc. En el lado del consumidor, Cloud ha facilitado a los consumidores hacer copias de seguridad de documentos importantes (Dropbox, Box), acceder a juegos comprados (Steam) o música (Amazon Music Cloud, Google Music Cloud), etc. Básicamente, en lugar de usar su computadora y su poder de cómputo, usa la de otra persona.
Es de destacar que, por el momento, la nube y el Big Data están algo en desacuerdo; Normalmente, los datos grandes se miden en terabytes y petabytes de datos, lo que puede tener un costo prohibitivo para colocar en la nube (nuevamente, piense en uno de los beneficios de Hadoop de que puede usar hardware más barato), pero esto cambiará con el tiempo como ancho de banda, tecnología y la seguridad (no se menciona, pero muchos servicios en la nube en línea no funcionarán para muchas compañías financieras o de atención médica … todavía) mejora. Puedes hacer Hadoop en la nube, pero creo que la mayoría de los grupos no lo hacen, pero eso cambiará en los próximos años. No es “si” … no es “cuándo” … es más “qué tan pronto”.
¿Qué significa la investigación de Big Data?
Huge Data es un tema extremadamente famoso dentro de la industria de innovación de datos en estos días. Cuanta más información tenga, y en la remota posibilidad de que pueda comprender ese valioso activo, en ese punto, mejor organizada y educada puede ser su asociación.
En caso de que no te sientas cómodo con este término, no obstante, puede ser, hasta cierto punto, más difícil percibir alguna razón por la que sea tan convencional. Establecimos juntos este valioso manual para ayudar a las personas que podrían estar aturdidas acerca de qué es Big Data y cómo su negocio puede explotarlo para ser más efectivo y extenderse más allá de la oposición.
Las asociaciones de cada tipo se apresuran a utilizar mejor su información. Encuentre las ocho clasificaciones básicas que debe tener en cuenta para garantizar que su información sea una investigación preparada para el inicio del flujo de información con este documento técnico gratuito de Pentaho.
¿Qué significa realmente ‘datos enormes’? Este término alude a las tremendas medidas de datos accesibles para un negocio avanzado. Normalmente, se trata de información computarizada, que podría ser la forma y el momento en que los clientes interactúan con su sitio o con qué frecuencia se abre su aplicación.
La información puede provenir de una variedad de fuentes, externas o internas, por ejemplo, proveedores, clientes, sensores de IoT y eso es solo la punta del iceberg. Puede ser organizado (p. Ej., Cifras minoristas) o desestructurado (listas indexadas en la web).
Básicamente, las organizaciones deben alentar la información en cálculos explicativos complejos, desde los cuales pueden revelar ejemplos y prácticas regulares que luego podrían utilizarse para establecer decisiones comerciales informadas.
Un caso de esto es si una tienda general ve que los clientes están invirtiendo más energía en la pasarela de chocolate pero que no están haciendo compras perceptibles. El propietario puede optar por poner ofertas extraordinarias o avances en las rutas para explotar el tiempo adicional que se pasa aquí.
A pesar del hecho de que la información se debe colocar en un acuerdo organizado para descomponerlo en un centro de distribución de información, un número cada vez mayor de asociaciones está buscando innovaciones, por ejemplo, las bases de datos Hadoop, MapReduce, Spark y NoSQL. Estos especialistas refuerzan el manejo de colecciones informativas extensas y modificadas en forma cruzada sobre marcos ensamblados.
Los datos enormes se pueden comprender e investigar utilizando cálculos numéricos y de hechos para descubrir la importancia mediante el descubrimiento de espacios cubiertos, relaciones no especificadas, patrones e inclinaciones del comprador. Los datos podrían ser utilizados para mejorar las opciones comerciales más educadas.
Big data está en todas partes.
Cada vez más volúmenes de datos alimentan sistemas de inteligencia artificial, convergen con el internet de las cosas, brindan información al cliente, predicen ataques cibernéticos y alimentan aplicaciones de mantenimiento predictivo.
La gran cantidad de oportunidades dentro y alrededor de big data lo convierte en un objetivo atractivo. Pero el amplio alcance del mercado de big data también presenta un problema para los socios de canal que esperan hacer negocios aquí: ¿Dónde deberían enfocar su energía? ¿Deberían consultar sobre usos apropiados? ¿Revender e implementar infraestructura de big data? ¿Ofrecer servicios gestionados en torno a la tecnología? ¿Enfocarse en aplicaciones específicas del mercado vertical?
La lista sigue y sigue. Pero encontrar el lugar adecuado para comenzar no es el único desafío en el creciente mercado de datos. Encontrar el talento para contratar una práctica de big data también es difícil. Los científicos de datos están escaseando crónicamente. Y el personal capacitado en Hadoop y sus herramientas asociadas es difícil de conseguir, a pesar de que la tecnología ha estado presente durante más de una década.
A pesar de los obstáculos, las compañías de canales tienen algunas cosas a su favor. Los proveedores de tecnología de datos grandes (los diversos proveedores de distribución de Hadoop, por ejemplo) operan programas de canales y han hecho de la capacitación una prioridad. Además, han comenzado a surgir herramientas que eliminan parte de la complejidad de la integración de Big Data y el desarrollo de aplicaciones.
Convertirse en un proveedor de servicios de big data no es una tarea fácil, pero las recompensas son potencialmente enormes. Y dado que el campo está tan interconectado con otras tecnologías, el mercado de big data proporciona una puerta de entrada a otros servicios tecnológicos, desde inteligencia artificial a internet de las cosas. Este manual proporciona algunos consejos sobre qué servicios de big data debe considerar brindar a sus clientes, al tiempo que brinda una descripción general de las tecnologías subyacentes.
BENGALI: Si está buscando un gran salto en su carrera, las herramientas de big data como R, ASS, SPAS son las claves. Big Data es la palabra de moda en esta década y el bengalí ocupa el segundo lugar después de Mumbai, entre las ciudades mejor pagadas para empleos en el área. Bengalí paga Rs10.48 lagos por anulo a analistas y científicos de datos.
TOI accede al Informe de Salario de Big Data 2016 exclusivamente, que Jigsaw Academy y Analytics Vidal lanzarán el martes, que afirma que el mercado laboral en la India está experimentando una demanda del 32.2% con personas que tienen esas calificaciones más allá de las titulaciones en TI o administración de empresas o incluso doctorados Esto es de seis a ocho veces más que la demanda de empleos de TI que es 26.4% a nivel nacional.
De acuerdo con la escuela de análisis, los análisis de datos reciben un total de Rs12.19 Lkahs por año en Mumbai, seguidos por Bengaluru — Rs10.48 lakhs y Delhi — NCR — Rs10.4 lakhs. Pero la ciudad de inicio tiene el mayor número de empleos para analistas y científicos de datos: 30,000.
Delhi ofrece alrededor de 23,000 puestos de trabajo para análisis y Mumbai tiene solo alrededor de 12,000 puestos de trabajo para ellos. La oferta y la demanda son iguales en Bengaluru y la demanda es menor en Mumbai cuando se compara.
Calculando el costo de la vida, Kolkata extrañamente clasifica a las ciudades mejor pagadas: Rs10.51 lakhs. Bengaluru también ocupa el segundo lugar en este análisis y las cifras no cambian. Pune viene tercero ofreciendo Rs10.44 lakhs. Pero Mumbai ocupa el sexto lugar, Rs9.75 lakh.
Curiosamente, Kolkata ocupa el séptimo lugar en la lista de ciudades que pagan salarios más altos a los análisis (Rs9.35 lakhs por año) ve una demanda y una oferta de científicos de datos muy baja, pero para los empleados en este campo aquí, el ahorro es enorme.
Por lo tanto, el informe ve que el mayor salto en los salarios se observa en los empleados que tienen entre tres y cinco años de experiencia laboral y cursos de certificación en análisis de datos equivalente al 70%. En promedio, este grupo recibe alrededor de Rs12.3 lakhs por año. Y aquellos con una década de experiencia laboral obtienen casi un 250% más con más de 30 mil rupias por paquete de pago anual.
Otro hallazgo interesante en el informe es que las nuevas empresas pagan más que las compañías más grandes a las personas con tales credenciales. R-un lenguaje de programación en la ciencia de datos es más apreciado por las nuevas empresas y estas compañías pagan Rs 10.86 lakhs por año, mientras que las grandes marcas ofrecen alrededor de Rs9.6 lakhs por año.
Las herramientas más populares son R, SAS, Teradata, SAS, SPSS, SQL y Hadoop.
Cita Percha
Gaurav Vohra, CEO, Jigsaw Academy
“La demanda de profesionales de datos ha crecido, pero no ha habido un aumento correspondiente en la oferta. Los expertos estiman un déficit de aproximadamente 200,000 analistas de datos en la India para 2018. Las escalas salariales extremadamente competitivas reflejan esta incongruencia. En 2005, los salarios de nivel de entrada fueron Alrededor de Rs2-4 lakhs por año, pero hoy en día, las escalas salariales han aumentado enormemente. La demanda de big data y profesionales de análisis está aumentando porque tanto las empresas nacionales como las internacionales confían en la India para obtener el talento adecuado. Los datos se generan a un ritmo tan furioso. , No veo la demanda de análisis de big data, o analistas, desacelerándose en el corto plazo.
Puneet Gambhir, miembro de Liderazgo de Analytics en Flipkart,
“Estamos construyendo asiduamente el grupo de talentos analíticos dentro de Flipkart. Analytics nos permite crear experiencias mejores y diferenciadas para nuestros clientes en todos los puntos de contacto de nuestro negocio y, por lo tanto, la necesidad de apuntalar tales habilidades”.
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Salario distribuido por ciudad: Rs en lagos por año, sin tener en cuenta el costo de la vida
Mumbai — 12.19 lakh por año
Bengaluru — s10.48
Delhi-NCR — 10.4
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¿Es este paquete de salario para un fresco o con experiencia? Raju Rko
Pune — 9.81
Chennai — 9.45
Hyderabad — 9.42
Calcuta — 9.35
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El hospital de la ciudad utiliza un nuevo procedimiento cardíaco en octogenario para una curación rápida y fácil
Sreemoyee Chatterjee | TNN | 23 de febrero de 2016, 05.42 PM IST
BENGALURU: Subba Rao, de 87 años, de Mysuru, a menudo tenía dificultad para respirar, tenía dificultad para caminar y desarrolló un agrandamiento postrado que lo obligaba a llevar una bolsa urinaria cada vez que salía de casa, todo ello acreditado a una condición cardíaca grave que se declaró inoperable. por varios médicos, hasta que se sometió a un procedimiento poco común, llamado Reemplazo de la Válvula Aórtica Trans-catéter (TAVR), que le dio una nueva vida.
El procedimiento raro se realizó con éxito en los hospitales de Fortis y tomó solo una hora y el paciente fue dado de alta en 5 días, en comparación con un procedimiento de cirugía cardíaca regular que toma varias horas y requiere una estancia hospitalaria prolongada.
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Buenas noticias para los ancianos: un gran paso adelante. La confianza no es demasiado cara. Krishna rao jaisim
El Dr. Gopi, Consultor Cardiólogo Intervencionista de los Hospitales Fortis, Cunningham Road, quien realizó el procedimiento dijo: “Subba Rao fue trasladada al laboratorio de catálisis el día de la operación y después de la anestesia, se colocó una pequeña incisión en la ingle y La válvula se montó en un cable que se insertó en la arteria de la pierna. Luego, esta válvula se instaló en la válvula aórtica enferma en el corazón. En un día, el paciente pudo moverse sin mucho estrés. Estos procedimientos son muy efectivos. ya que la recuperación es rápida y la tasa de éxito muy alta “.
“Habiendo presenciado algunos de los mejores hitos cardíacos de la India en los últimos 25 años, estamos extremadamente orgullosos de realizar un procedimiento tecnológicamente avanzado con un equipo multidisciplinario de especialistas cardíacos. Esta tecnología se encuentra en una etapa incipiente en la India. Queremos ofrecer este procedimiento de salvamento a muchos más pacientes y les da una segunda oportunidad de una vida saludable “, dijo el Dr. Vivek Jawali, Presidente del Departamento de Ciencia Cardio-Vascular de los Hospitales Fortis.
El sistema de datos grandes se ejecuta en la nube de Amazon Web Services e incluye Hive y el motor de procesamiento Spark además de Hadoop, dijo Eric Anderson, director ejecutivo de datos del organismo de Beach. Ofrece a los científicos y analistas de datos de la empresa acceso de autoservicio a más tipos de datos de los que podrían obtener de su almacén de datos Oracle existente, incluidos los datos de actividad del sitio web, los registros de transmisión de videos de entrenamiento y los registros del centro de llamadas. También pueden acceder a datos más confidenciales que antes y a un nivel más granular. “Esos son todos los desafíos de gobierno para nosotros”, dijo Anderson.
Eric Anderson, director ejecutivo de datos, Beachbody LLCEric Anderson
El gobierno de los datos y las políticas de uso se han documentado para los usuarios de la plataforma de lago de datos, anotó. El equipo de Anderson también creó un inventario de datos que enumera lo que está disponible en el sistema, junto con un diccionario de datos y otro documento con información de linaje de datos. Se explica todo esto en un portal web para que el sistema sea “más transparente” para los usuarios, explicó Anderson. Añadió que la documentación “es más un paso intermedio de lo que quizás hubiéramos hecho antes” en el entorno de almacenamiento de datos, ya que hay menos datos para tratar allí.
Cada vez más organizaciones pueden encontrarse tomando pasos intermedios similares en Big Data y el gobierno de datos de Hadoop en los próximos años. William McKnight, presidente de McKnight Consulting Group, comparó los datos con un recurso natural abundante en un discurso de apertura en la conferencia Enterprise Data World 2017 en Atlanta. “No nos vamos a quedar sin datos, pero podríamos sentirnos abrumados por ellos”, dijo McKnight, señalando la creciente importancia de los procesos de administración de datos efectivos.
Big Data Hadoop Training en Delhi | Instituto Techstack
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