Este curso da Data Science Edureka foi desenvolvido para fornecer conhecimento e habilidades para se tornar um cientista de dados de sucesso. O curso cobre uma variedade de técnicas de Hadoop, R e aprendizado de máquina abrangendo todo o estudo da ciência de dados.
Quem deve frequentar este curso?
Este curso é destinado a todos aqueles que desejam aprender técnicas de aprendizado de máquina e desejam aplicá-las em Big Data. O curso é a fusão de duas poderosas ferramentas de código aberto: 'R linguagem’ e estrutura de software Hadoop.
Aprenderá a explorar dados cuantitativamente usando herramientas como SqoopSqoop é uma ferramenta de código aberto concebida para facilitar a transferência de dados entre bases de dados relacionais e o ecossistema Hadoop. Permite a importação de dados de sistemas como MySQL, PostgreSQL e Oracle para o HDFS, assim como a exportação de dados do Hadoop para estas bases de dados. O Sqoop otimiza o processo através da paralelização das operações, o que o torna numa solução eficiente para o.... e FlumeFlume é um software de código aberto projetado para a recolha e transporte de dados. Utiliza uma abordagem baseada em fluxos, o que permite mover dados de várias fontes para sistemas de armazenamento como o Hadoop. Su arquitetura 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 MapReduceO MapReduce é um modelo de programação projetado para processar e gerar grandes conjuntos de dados com eficiência. Desenvolvido pelo Google, Essa abordagem divide o trabalho em tarefas menores, que são distribuídos entre vários nós em um cluster. Cada nó processa sua parte e, em seguida, os resultados são combinados. Esse método permite dimensionar aplicativos e lidar com grandes volumes de informações, sendo fundamental no mundo do Big Data...., realizar análise de texto e usar processamento de linguagem, aprenda técnicas de aprendizado de máquina usando Mahout e aproveite ao máximo e visualize os resultados usando a linguagem de programação 'R’ y Apache Mahout .
Pré-requisitos:
Alguns dos pré-requisitos para aprender ciência de dados são familiaridade com o Hadoop, aprendizado de máquina e conhecimento de R (É recomendado não obrigatório, pois esses conceitos também serão abordados ao longo do curso). Ao mesmo tempo, ter conhecimento estatístico será uma vantagem adicional.
Duração:
Aulas online: 30 horas
Horário de laboratório: 40 horas
Projeto: 20 horas
Caminho: Em linha
Meio tempo, tempo completo:
Tempo parcial
Próximos lotes:
