Curso de análisis de big data
Este curso cubre dos importantes marcos Hadoop y Spark, que proporcionan algunas de las herramientas más importantes para llevar a cabo enormes tareas de big data.El primer módulo del curso comenzará con la introducción a Big data y pronto avanzará en las herramientas y tecnologías del ecosistema de big data como HDFS, YARN, MapReduce, Hive, etc.
En el segundo módulo, el curso le llevará a través de una introducción a Spark y luego se sumergirá en conceptos de Scala y Spark como RDD, transformaciones, acciones, persistencia y despliegue de aplicaciones Spark. El curso también cubre Spark Streaming y Kafka, varios formatos de datos como JSON, XML, Avro, Parquet y Protocol Buffers.
Great Learning ofrece múltiples programas de postgrado en el campo de la ciencia de los datos. Puedes unirte al curso de ciencia de datos número 1 de la India y obtener un certificado de posgrado en el curso en línea de ciencia de datos y análisis de negocios mejor calificado de Great Lakes en colaboración con la Universidad de Texas. Tenemos múltiples programas de PG con varios socios universitarios como la Escuela de Estudios Profesionales de Northwestern, la Universidad SRM y la Universidad PES. Nuestro objetivo es capacitar a nuestros estudiantes con todo lo que necesitan para tener éxito en sus carreras, lo que resulta en más de 8000 transiciones de carrera exitosas.
Curso online de Big Data con certificación gratuita
Solicitud con un título alemánSolicitud con un título de fuera de Alemania¿A quién va dirigido el curso? “El programa de máster no es explícitamente sólo para cracks de la informática”. Prof. Wolter, Ciencias de la Computación “En el programa de ciencia de datos se forman especialistas orientados a la aplicación que pueden analizar los grandes conjuntos de datos que ya están surgiendo hoy en día en diversas áreas, derivar conocimiento de ellos y generar valor añadido”.Prof. Conrad, Matemáticas “El objetivo principal aquí es proporcionar a los estudiantes conocimientos especializados en técnicas de análisis de datos contemporáneos y dominios de aplicación. Para nosotros, la ciencia de los datos es la confluencia de la estadística, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, así como la resolución de problemas específicos de un dominio”.
Prof. Ostwald, Computational Cognitive NeuroscienceRequisitosEl requisito previo para solicitar el programa de máster es haber completado un título universitario de al menos seis semestres. Deben haberse completado al menos 20 puntos de crédito en cursos de matemáticas y 10 puntos de crédito en cursos de ciencias de la computación. Además, los conocimientos de inglés deben acreditarse como mínimo en el nivel B2 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas. Puede encontrar más detalles en el Reglamento de Admisión.
Cursos gratuitos de certificación en análisis de datos
Los cursos online disponibles en esta página permiten obtener una certificación de una organización o universidad de renombre mundial en el ámbito del Big Data, como la Universidad de Stanford. Los certificados obtenidos al mismo tiempo permiten demostrar las habilidades y conocimientos en programación e informática. También aumentan las posibilidades de conseguir el trabajo de tus sueños. Gracias a los conocimientos de profesores experimentados, tus cursos de programación en R, Python y Apache Hadoop se convertirán en un placer.
Resumen del curso de análisis de grandes datos
Si está considerando iniciar una carrera en el aprendizaje automático y la ciencia de los datos, hay mucho que aprender teóricamente, junto con la adquisición de habilidades prácticas en la aplicación de una amplia gama de técnicas. Este completo plan de aprendizaje le guiará para iniciar este camino, y todo ello está disponible de forma gratuita.
El análisis y la visualización de datos son partes fundamentales de un científico de datos. Aunque hay muchas herramientas automatizadas, el análisis y la visualización de datos a través de Python siguen teniendo mucho valor y valía. Para empezar, deberías aprender
Así que, mientras aprendes Pandas, habrás aprendido lo básico para manipular y preprocesar los conjuntos de datos, por lo que te recomendaría algunos de los cursos prácticos que te ayudarán a repasar los fundamentos del preprocesamiento de datos a través de sklearn y Pandas en Python.
Las bases de datos son habilidades esenciales para un científico de datos. La mayoría de los datos de cualquier empresa o compañía se almacenan en una base de datos, y un científico de datos debe conocer las consultas importantes para poder realizar el trabajo a través de la base de datos.