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 è uno strumento open source progettato per facilitare il trasferimento di dati tra database relazionali e l'ecosistema Hadoop. Permette l'importazione di dati da sistemi come MySQL, PostgreSQL e Oracle in HDFS, così come l'esportazione di dati da Hadoop verso questi database. Sqoop ottimizza il processo tramite la parallelizzazione delle operazioni, il che lo rende una soluzione efficiente per il.... 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 è un modello di programmazione progettato per elaborare e generare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni. Sviluppato da Google, Questo approccio suddivide il lavoro in attività più piccole, che sono distribuiti tra più nodi in un cluster. Ogni nodo elabora la sua parte e poi i risultati vengono combinati. Questo metodo consente di scalare le applicazioni e gestire enormi volumi di informazioni, essere fondamentali nel mondo dei 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:
