Einführung
Mehrere Unternehmen haben in den letzten Jahren stark in Big Data investiert. Dieser zunehmende Einsatz von Big Data Analytics hat zu einem hohen Bedarf an ausgebildeten Big Data-Experten geführt.. Obwohl es viele Debatten über die Nützlichkeit dieser Kosten gab, es gibt einen deutlichen Anstieg der Arbeitsplätze in Big Data. Das sagt eine Schnellsuche:
Angesichts der stark gestiegenen Nachfrage, Big Data ist zu einem lukrativen Bereich geworden, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern. Trotz dieses, wenn du jemand wie ich bist, Sie brauchen einen guten Überblick und ein Verständnis der praktischen Vorteile, bevor Sie etwas auf formellere Weise lernen, Sie werden wahrscheinlich Schwierigkeiten haben, strukturierte Ressourcen zu finden, wie ich es vor langer Zeit getan habe.
Es gibt viele Technologien und Terminologien im Zusammenhang mit Big Data, das kann ein zusätzliches Hindernis für den Einstieg sein. Namen wie Hadoop, Karte verkleinern, Funke, MongoDB, Bienenstock ist gewöhnungsbedürftig! Nachdem ich in meinem vorherigen Beitrag zu den besten YouTube-Videos zum Thema maschinelles Lernen eine überwältigende Resonanz erhalten habe, tiefes Lernen, neuronale Netze und beobachten den Mangel an strukturierten Ressourcen, Die Lösung war einfach! Hier ist ein weiteres YouTube-Special für Big-Data-Möchtegern: Nur meine Meinung zum Eintauchen in Big Data!!
Haftungsausschluss: Wir beabsichtigen KEINE Marke oder Dienstleistung durch diesen Beitrag zu bewerben.. Die in diesem Beitrag aufgeführten Videos konzentrieren sich ausschließlich auf ihre Relevanz / nützlich für das Publikum.
Wer wird voraussichtlich am meisten von diesen Videos profitieren??
Ich habe diesen Beitrag mit Blick auf die Big Data-Anfänger-Bruderschaft geschrieben. Deswegen, Dieser Beitrag eignet sich am besten für Kandidaten, die ihre Karriere im Bereich Big Data Analytics starten möchten. Wenn Sie bereits ein Profi mit Erfahrung in Big Data sind, Es ist möglich, dass dieser Beitrag nicht das ist, was Sie suchen. Trotz dieses, kann noch konsumieren “Inspiration” der unten aufgeführten TED-Gespräche.
Die Struktur dieses Beitrags soll eine vollständige Beschreibung der verschiedenen Technologien bieten, die in Big Data Analytics verwendet werden. Die zu Beginn gezeigten TED-Vorträge sollen Ihrer Lernreise eine Prise Inspiration verleihen.. Diese Vorträge bieten Ihnen die Möglichkeit, sich eine spannende Welt vorzustellen, die von Zahlen angetrieben wird, Big-Data-Technologien und -Analytik.
TED spricht über Big Data
1. Einführung in Big Data von Hilary Mason, Bitlys Chief Data Scientist
Dauer: 11:30 Mindest
Zusammenfassung: In diesem kurzen Video, Hilary spricht über das Aufkommen von Big Data und wie es sich auf unsere Arbeitsumgebung auswirken wird. Es zeigt auch die kleinen, aber bedeutenden Veränderungen auf, die Big Data mit sich bringt., inklusive CPU, Daten und Algorithmen. Später, Untersuchen Sie das Profil eines Data Scientists in Ihrem Stil. Hebt Big-Data-Anwendungen und deren Verwendung in unserem Alltag hervor.
2. Big Data, Kleine Welt: Kirk Borne und TEDxGeorgeMasonU
Dauer: 22:00 Mindest
Zusammenfassung: Der Doktor. Kirk Borne beginnt damit, über seinen Weg zum Data Scientist zu sprechen. Später, behandelt einige der besten angewandten Ideen hinter Data Mining und wie es in unserem täglichen Leben angewendet werden kann. Er spricht auch über das „Small-World-Phänomen“’ und die 'Trennung von 6 Grad'. Später, enthüllt einige überraschende Big-Data-Statistiken, die sicherstellen, dass die Welt der Zukunft datengesteuert ist.
3. Kenneth Sugar: Big Data ist bessere Daten
Dauer: 16:00 Mindest
Zusammenfassung: Kenneth konzentriert sich stark darauf, verfügbare Daten auf granularer Ebene zu verwenden. Jedes Datenbyte hat etwas zu verraten, Alles, was Sie brauchen, ist ein Ingenieur, um es herauszufinden. Er glaubt das, mit der Menge an verfügbaren Informationen, wir können Antworten auf all die Fragen finden, die vorher schwer zu denken waren. Daten haben uns mächtiger gemacht. Daten können unsere größte Macht sein, wenn wir sie intuitiv nutzen.
4. Was tun mit all diesen Big Data??
Dauer: 12:29 Mindest
Zusammenfassung: Susan glaubt ‘Wir sind keine passiven Konsumenten von Daten und Technologie. Eher, Wir formen Daten und geben ihnen Bedeutung.‘. In diesem kurzen Video, teilt seine Perspektive auf den Aufstieg von Big Data und die verschiedenen Alternativen zur optimalen Nutzung der Daten. Daten schaffen keine Bedeutung, wir tun. Daten bieten uns einen riesigen Ozean an Informationen, die aufgewühlt werden müssen, um nützliche Informationen zu extrahieren.
5. So finden Sie mit Big Data den schlechtesten Parkplatz in New York City?
Dauer: 11:53 Mindest
Zusammenfassung: Der Titel sagt alles. Der Sprecher verwendet Statistiken und Visualisierungen, um den schlechtesten Parkplatz in New York abzuleiten. Damit Sie keine wichtigen Informationen verpassen, so hat es alle wichtigen Variablen in seinen grafischen Darstellungen erfasst. Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt die Datennutzung in Echtzeit sehen möchten, nicht zu vermissen.
Lernen Sie die Big Data-Terminologien kennen
Ich empfehle diese YouTube-Videos allen, die mit Big Data Analytics noch nicht vertraut sind.. Sehen Sie sich diese kurzen Videos an (~ 3 Protokoll) geben Ihnen einen klaren Überblick über die verschiedenen Big-Data-Technologien und deren Zusammenhänge.
1. Was ist HBase?? Dauer – 3 Protokoll
2. Was ist Hadoop?? Dauer – 3:12 Mindest
3. Was ist MapReduce?? Dauer – 2:39 Mindest
4. Was ist HDFS?? Dauer – 2:51 Mindest
5. Was ist Flume? Dauer – 2:59 Mindest
6. Was ist SCHWEIN? Dauer – 3:01 Protokoll
7. Was ist Hive? Dauer – 2:52 Mindest
8. Was ist Avro? Dauer – 3:00 Mindest
9. Was ist Oozie? Dauer – 2:28 Mindest
10. Was ist Zookeeper?? Dauer – 3:26 Protokoll
10 Tutorials zur Big-Data-Analyse
1. Hadoop-Crashkurs-Workshop
Dauer – 55:32 Protokoll
Zusammenfassung: Wie der Name schon sagt, Dieses Video behandelt in weniger als einer Stunde alles über Hadoop und das dazugehörige Konzept. Der Referent beginnt mit einer kurzen Einführung in Hadoop, gefolgt von einer detaillierten Erläuterung des Hadoop-Ökosystems und der Verbreitung, HDFS. Später, Erklären Sie mehrere Hadoop-Komponenten wie Mapreduce, Garn, Teint mit einigen interessanten Geschichten. Abschließend, Schließen Sie diesen Crashkurs ab, indem Sie einige der nicht so beliebten, aber sehr nützlichen Möglichkeiten für den Zugriff auf Daten enthüllen.
2. Grundlagen von MapReduce
Dauer – 32:03 Protokoll
Zusammenfassung: Dies ist ein vollständiges Tutorial zum Erlernen der Grundlagen von MapReduce. Diese Tutorial-Reihe ist unterteilt in 5 Teile, die jeweils ein bestimmtes MapReduce-Modul abdecken. Dieses Einführungsvideo zu MapReduce bietet eine detaillierte Beschreibung seiner Relevanz, damit verbundene Stellenangebote, Anwendungen und Verwendung. Während Sie durch die folgenden Teile navigieren, behandelt die wesentlichen Argumente von MapReduce. Schauen Sie sich den nächsten Abschnitt an, während Sie dort sind!!
3. R in Hadoop aktivieren
Dauer – 40:25 Protokoll
Zusammenfassung: Dieses Tutorial vermittelt Ihnen das Wissen über die Hadoop-Integration mit R. Der Lautsprecher befolgt ein schrittweises Verfahren zur Installation von Hadoop in R. Konzepte wie RHadoop wurden diskutiert, RHive und mehrere zugehörige R-Bibliotheken. Zur selben Zeit, diskutiert weiter die vielfältige Verwendung von R und wie sich die R-Programmierung im Laufe der Jahre entwickelt hat.
4. Einführung in Deep Learning in Hadoop
Dauer – 41: 14Minuten
Zusammenfassung: Der Referent erklärt wunderbar das Konzept des Deep Learning mit hadoop. Deep Learning ist eines der am meisten diskutierten Themen in der Data-Science-Community. Wissenschaftler und Forscher arbeiten hart daran, mithilfe von Deep Learning neue Muster zu entdecken. Das Konzept des Deep Learning wurde in diesem Video vereinfacht erklärt. Darüber hinaus wurden Themen wie tiefe Glaubensnetzwerke diskutiert, die Hadoop-Implementierung / GARN.
5. Einführung in Apache Cassandra
Dauer – 1:15:06 Zeit
Zusammenfassung: Ich habe sehr wenige Videos über Apache Cassandra gefunden, aber das macht alles wieder wett. Hier ist eine komplette Einführung in Apache Cassandra von Grund auf neu. Der Aufstieg von Apache Cassandra zieht die Aufmerksamkeit von Unternehmen und Fachleuten überall auf sich. In diesem Video, der Referent erklärt die verwendeten Algorithmen, seine wesentlichen Eigenschaften, Vorteile und Konzept / Ursache hinter dem Start von Apache Cassandra ~ 6 vor Jahren.
6. Einführung in das SCHWEIN
Dauer – 30:56 Protokoll
Zusammenfassung: Dies ist ein vollständiges Tutorial, um mehr über PIG . zu erfahren. In diesem Tutorial, Der Ausbilder beginnt mit einem Überblick über Pig, gefolgt von einem Vergleich zwischen Pig und SQL. Da sich beide sehr ähnlich sind, macht einen interessanten vergleich. Es erklärt auch die Verwendung von Schweinelatein. Besonders das, Darüber hinaus wurden die grundlegenden Schritte der Installation von Pig veranschaulicht..
7. Ein Überblick über Apache Spark
Dauer – 1:06:14 Zeit
Zusammenfassung: Dieses Tutorial rechtfertigt seinen Titel treffend, indem es die Spark-Technologie lehrt und wie sie die Welt mitgestalten kann.. Der Leitfaden beginnt mit einem kurzen Überblick über Mapreduce, gefolgt von Spark und den Vorteilen der Verwendung dieser Technologie. Der Referent hat diese Konzepte wunderbar erklärt.
8. Einführung in Hive und HiveQL
Dauer – 1:06:19 Zeit
Zusammenfassung: Hive ist auf hadoop aufgebaut, um das Management zu ermöglichen, Abfragen und Datenanalyse. Dieses Tutorial analysiert die Architektur des Bienenstocks, Bienenstockoperationen und andere damit verbundene Funktionen. Dieses Tutorial bereichert Sie nicht nur mit theoretischem Wissen, sondern zeigt auch den praktischen Aspekt und demonstriert das gleiche im Terminal.
9. Einführung in NoSQL
Dauer – 54:51 Protokoll
Zusammenfassung: Dies ist eines der besten Videos, die ich zu NoSQL-Datenbanken gefunden habe. Hier finden Sie eine Einführung in NoSQL-Datenbanken sowie alle anderen wesentlichen Kenntnisse dieses Konzepts, die Sie haben sollten. Dieses Tutorial behandelt die Anwendung, die Vorteile, die Nachteile, Kompatibilität, die Verwendung, die Funktionen und andere wesentliche Funktionen von NoSQL. Ich werde dieses Video jedem empfehlen.
10. MongoDB-Tutorial für Anfänger
Dauer – 4:34:47 Zeit
Zusammenfassung: Wenn Sie sich zu irgendeinem Zeitpunkt danach sehnten, MongoDB zu lernen, hier haben Sie die komplette Ressource. Dieses Tutorial behandelt umfassend alle Aspekte von MongoDB- und NoSQL-Datenbanken. Trotz dieses, scheint ziemlich lang zu sein (> 4 Std), Sie können diese Tutorials in den Pausen sehen. Vorkenntnisse in Javascript wären von Vorteil, um MongoDB durch dieses Tutorial zu erlernen. Dieses Tutorial beginnt mit einer Einführung in NoSQL-Datenbanken, gefolgt von einer Erklärung von mongodb, So führen Sie Mongodb-Abfragen aus, node.js, fortgeschrittene Datenverarbeitung und Methode zum Erlernen von Mongodb auf Ubuntu in der Cloud.
Alternative Ressource: MongoDB-Kurs zu Udacity
Abschließende Anmerkungen
Wenn Sie die oben aufgeführten Videos gesehen haben, Sie sind bereits mit wichtigen Big Data-Elementen ausgestattet. In diesem Beitrag, Ich habe die nützlichsten YouTube-Videos und TED-Talks vorgestellt, die ich im Internet gefunden habe. Die aufgeführten Videos sollen Ihre Big-Data-Grundlagen entwickeln und Ihren Lernweg erleichtern.
Wenn Sie den maximalen Nutzen aus diesen Videos ziehen möchten, Ich würde darauf bestehen, mir beim Anschauen dieser Videos Notizen zu machen und sich die Hände schmutzig zu machen. Falls ich ein wichtiges Video verpasst habe, Fühlen Sie sich frei, es im Kommentarbereich unten zu erwähnen.
