Este curso de Data Science Edureka está diseñado para proporcionar conocimientos y habilidades para convertirse en un científico de datos exitoso. El curso cubre una gama de técnicas de Hadoop, R y aprendizaje automático que abarcan el estudio completo de ciencia de datos.
¿Quién debería asistir a este curso?
Este curso está diseñado para todos aquellos que quieran aprender técnicas de aprendizaje automático y deseen aplicar estas técnicas en Big Data. El curso es la fusión de dos poderosas herramientas open source: lenguaje ‘R’ y marco de software Hadoop.
Aprenderá a explorar datos cuantitativamente usando herramientas como SqoopSqoop es una herramienta de código abierto diseñada para facilitar la transferencia de datos entre bases de datos relacionales y el ecosistema Hadoop. Permite la importación de datos desde sistemas como MySQL, PostgreSQL y Oracle a HDFS, así como la exportación de datos desde Hadoop a estas bases de datos. Sqoop optimiza el proceso mediante la paralelización de las operaciones, lo que lo convierte en una solución eficiente para el... y FlumeFlume es un software de código abierto diseñado para la recolección y transporte de datos. Utiliza un enfoque basado en flujos, lo que permite mover datos de diversas fuentes hacia sistemas de almacenamiento como Hadoop. Su arquitectura modular y escalable facilita la integración con múltiples orígenes de datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información en tiempo real...., escribir trabajos Hadoop MapReduceMapReduce es un modelo de programación diseñado para procesar y generar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Desarrollado por Google, este enfoque Divide el trabajo en tareas más pequeñas, las cuales se distribuyen entre múltiples nodos en un clúster. Cada nodo procesa su parte y luego se combinan los resultados. Este método permite escalar aplicaciones y manejar volúmenes masivos de información, siendo fundamental en el mundo del Big Data...., realizar análisis de texto e poner en práctica procesamiento de lenguaje, aprender técnicas de aprendizaje automático usando Mahout y aprovechar al máximo y visualizar los resultados usando el lenguaje de programación ‘R’ y Apache Mahout .
Prerrequisitos:
Algunos de los requerimientos previos para aprender ciencia de datos son familiaridad con Hadoop, aprendizaje automático y conocimiento de R (se recomienda no obligatorio dado que estos conceptos además se cubrirán a lo largo del curso). Al mismo tiempo, contar con conocimientos estadísticos será una ventaja adicional.
Duración:
Clases online: 30 horas
Horas de laboratorio: 40 horas
Proyecto: 20 horas
Modo: En línea
Medio tiempo, tiempo completo:
Tiempo parcial
Próximos lotes:
