Dieser Data Science Edureka-Kurs wurde entwickelt, um Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden. Der Kurs behandelt eine Reihe von Hadoop-Techniken, R und maschinelles Lernen, das das gesamte Studium der Data Science umfasst.
Wer sollte an diesem Kurs teilnehmen?
Dieser Kurs richtet sich an alle, die Techniken des maschinellen Lernens erlernen und diese Techniken in Big Data anwenden möchten. Der Kurs ist die Fusion zweier leistungsstarker Open-Source-Tools: Sprache ‚R‘ und Hadoop-Software-Framework.
Aprenderá a explorar datos cuantitativamente usando herramientas como SqoopSqoop ist ein Open-Source-Tool, das entwickelt wurde, um den Datentransfer zwischen relationalen Datenbanken und dem Hadoop-Ökosystem zu erleichtern. Ermöglicht den Datenimport aus Systemen wie MySQL, PostgreSQL und Oracle zu HDFS, sowie den Export von Daten aus Hadoop in diese Datenbanken. Sqoop optimiert den Prozess durch Parallelisierung von Abläufen, Damit ist es eine effiziente Lösung für die... Ja GerinneFlume ist eine Open-Source-Software, die für die Datenerfassung und den Datentransport entwickelt wurde. Verwenden Sie einen flussbasierten Ansatz, Ermöglicht das Verschieben von Daten aus verschiedenen Quellen auf Speichersysteme wie Hadoop. Seine modulare und skalierbare Architektur erleichtert die Integration mit mehreren Datenquellen, Das macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Verarbeitung und Analyse großer Informationsmengen in Echtzeit...., escribir trabajos Hadoop Karte verkleinernMapReduce ist ein Programmiermodell, das entwickelt wurde, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und zu generieren. Unterstützt von Google, Bei diesem Ansatz wird die Arbeit in kleinere Aufgaben aufgeteilt, die auf mehrere Knoten in einem Cluster verteilt sind. Jeder Knoten verarbeitet seinen Teil und dann werden die Ergebnisse kombiniert. Mit dieser Methode können Sie Anwendungen skalieren und große Informationsmengen verarbeiten, in der Welt von Big Data von grundlegender Bedeutung zu sein...., Textanalyse durchführen und Sprachverarbeitung nutzen, aprender técnicas de aprendizaje automático usando Mahout y aprovechar al máximo y visualizar los resultados usando el lenguaje de programación ‚R‘ und Apache Mahout .
Voraussetzungen:
Einige der Voraussetzungen für das Erlernen von Data Science sind Vertrautheit mit Hadoop, maschinelles Lernen und Kenntnisse von R (Es wird empfohlen, nicht obligatorisch zu sein, da diese Konzepte auch während des Kurses behandelt werden). Zur selben Zeit, statistische Kenntnisse sind ein zusätzlicher Vorteil.
Dauer:
Online-Unterricht: 30 Std
Laborzeiten: 40 Std
Projekt: 20 Std
Weg: Online
Halbzeit, Vollzeit:
Teilzeit
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