Es hora de que finalmente dé el paso y siga adelante con una nueva carrera en ciencia de datos. Nunca ha habido un mejor momento para convertirse en analista de datos o ingeniero de datos.
Con el Paquete de Big Data adquirirá las habilidades que necesita para esa futura carrera en ciencia de datos. 645 horas y 418 lecciones de Hadoop, MapReduce, Spark y otros lo prepararán para ser un analista de datos o un ingeniero de datos.
Estos nueve cursos incluyen:
De 0 a 1: Hive para el procesamiento de Big Data – Con una interfaz similar a SQL, puede usarlo junto con SQL para mejorar sus habilidades con el procesamiento de big data.
Aprenda con el ejemplo: Hadoop y MapReduce para problemas de Big Data – Aprenda a procesar y administrar big data de manera más eficiente utilizando Hadoop y MapReduce.
De 0 a 1: Spark para la ciencia de datos en Python – Elimine tener que trabajar con varios sistemas diferentes para administrar big data y ejecutar algoritmos de aprendizaje automático con Spark.
Programación escalable con Scala y Spark – Utilice Scala y Spark juntos para obtener comentarios rápidos mientras analiza macrodatos en un entorno interactivo.
Aprenda con el ejemplo: HBase: la base de datos de Hadoop – Esta herramienta de base de datos permite una mayor flexibilidad para proporcionar almacenamiento orientado a columnas, sin esquema fijo y baja latencia para permitir las necesidades cambiantes de las aplicaciones.
Cerdo para negociar Big Data – Pig organizará sus grandes datos, lo que permitirá que se almacenen en un almacén de datos para informes y análisis.
De 0 a 1: la base de datos distribuida de Cassandra – Le permite usar particiones y replicaciones para asegurarse de que sus datos estén estructurados y listos cuando los nodos de un clúster caigan.
Oozie: Programación de flujo de trabajo para sistemas de Big Data – Le enseñará cómo decidir mejor los parámetros de múltiples trabajos, diferentes horarios y canales de datos completos.
Flume y Sqoop para la ingesta de macrodatos – Transporte datos de fuentes como sistemas de archivos locales y almacenes de datos mientras organiza y gestiona big data.
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