Questo corso di Data Science Edureka è progettato per fornire conoscenze e competenze per diventare un data scientist di successo. Il corso copre una vasta gamma di tecniche Hadoop, R e machine learning che abbracciano l'intero studio della scienza dei dati.
Chi dovrebbe frequentare questo corso?
Questo corso è pensato per tutti coloro che vogliono apprendere tecniche di machine learning e desiderano applicare queste tecniche nei Big Data. Il corso è la fusione di due potenti strumenti open source: "lingua R"’ e framework 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... e 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 Riduci mappaMapReduce 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...., eseguire analisi del testo e utilizzare l'elaborazione del linguaggio, impara le tecniche di apprendimento automatico usando Mahout e sfrutta al meglio e visualizza i risultati usando il "linguaggio di programmazione R"’ e Apache Mahout .
Prerequisiti:
Alcuni dei prerequisiti per l'apprendimento della scienza dei dati sono la familiarità con Hadoop, apprendimento automatico e conoscenza di R (Si consiglia di non essere obbligatorio poiché questi concetti verranno trattati anche durante il corso). Allo stesso tempo, avere conoscenze statistiche sarà un ulteriore vantaggio.
Durata:
Lezioni online: 30 ore
Ore di laboratorio: 40 ore
Progetto: 20 ore
Modo: in linea
Metà tempo, tempo pieno:
Part time
Lotti successivi:
