Carreira em Big Data e Ciência de Dados - Guia Completo!(Data chaos 3, sachyn)

A carreira de Cientista de Dados, Inteligência Artificial e Big Data é uma das mais badaladas dos últimos anos, e neste texto você encontra dicas para encontrar o caminho mais curto para trilhar essa carreira tão promissora.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

Parece interessante?

Ótimo!

Você pode BAIXAR SUA CÓPIA AQUI.

O que é Big Data ?

Você já parou pra pensar que os dados são para sempre ?
Você certamente já perdeu dados em diversas situações, sejam os documentos do seu computador que deu defeito, as fotos do seu celular que foi roubado ou as músicas do seu HD externo (eu já quebrei 3 HDs externos, acredite!).
Agora lembre a sensação que você sentiu quando constatou: “Não tem mais jeito! Já era! Perdi!”.
Raiva, angústia, revolta e tristeza provavelmente foram alguns dos sentimentos que povoaram sua mente.
Onde quero chegar com essa conversa toda ?
Que todos nós temos, naturalmente, nosso Big Data.
Queremos manter nossos dados acumulados ao longo de 10, 20, 50 anos ou mais.
Agora pense na organização em que trabalha.
Se para um indivíduo a perda de dados pode criar sérios problemas, imagine para empresas ?
Por isso, as empresas investem há bastante tempo em armazenamento, backup e outras tecnologias para manter seus dados seguros e disponíveis.
E o Big Data representa a possibilidade de agregar a estes dados gerados pela empresa, outros, espalhados pela web, que podem ser úteis de alguma maneira para, combinados com as informações já disponíveis, permitir análises mais completas e sofisticadas, que ajudem a produzir os resultados que a empresa deseja, seja o aumento de clientes pelo melhor entendimento de suas necessidades ou a melhoria do tratamento de doenças através da análise de indicadores.
Mas por que isto não era feito antes ?
Simplesmente porque as arquiteturas tradicionais de análise de dados (Business Intelligence, Business Analytics, etc) não suportavam lidar com o grande volume de dados, gerado em grande velocidade e de maneira não estruturada (tweets, posts no facebook, imagens no instagram, etc).
Esta situação levou ao que a literatura caracteriza como os 3 V’s do Big Data, que ao longo do tempo foram ampliados, e atualmente há quem considere que os V’s são cinco.
Vamos a eles.

Volume

Atualmente, o crescimento exponencial do volume de dados se apresenta de forma tão natural que é comum ver serviços oferecendo capacidade “ilimitada” de armazenamento. É o caso do Flickr e Google Fotos, por exemplo, que permitem armazenar um número indefinido de imagens se algumas regras forem seguidas.
Está se tornando comum empresas com volumes de terabytes e até petabytes em seus sistemas de armazenamento, especialmente no caso de médias e grandes empresas. Com o crescimento das bases de dados, as aplicações e arquiteturas de aplicações construídas para suportar estes dados precisam ser reavaliadas.

Velocidade

O crescimento dos dados e a explosão das mídias sociais mudaram a forma como olhamos para os dados. Houve um tempo em que se acreditava que os dados de ontem eram recentes. Alguns jornais impressos ainda seguem esta lógica.
No entanto, os canais de notícias na web, de rádios comunitárias online a redes sociais, mudaram a velocidade com que recebemos informação. As pessoas interagem nas mídias sociais para atualizar as últimas notícias que estão acontecendo em todo o mundo.
Às vezes bastam alguns segundos para que mensagens “antigas” (um tweet, por exemplo) deixem de despertar interesse das pessoas. É comportamento comum descartar mensagens antigas e prestar atenção às atualizações recentes.
O movimento de dados é praticamente em tempo real e a janela de atualização foi reduzida a frações de segundos.

Variedade

Os dados podem ser armazenados em múltiplos formatos: bancos de dados, planilhas, documentos de texto, áudio, vídeo, imagem, etc.
Este é o tipo de dado que mais cresce, os chamados dados não estruturados, que, por representarem volume relevante, devem ser analisados pelas organizações de acordo com suas necessidades, da forma mais eficaz e eficiente possível.
Seria fácil manipular estas informações se os dados estivessem no mesmo formato, mas este não é o caso na grande maioria das vezes. O mundo real tem dados em muitos formatos diferentes e este é o desafio que as tecnologias para Big Data vem ajudar a superar.

Veracidade

Apesar da definição de Big Data a partir dos 3 V’s mencionados anteriormente ser a mais citada, um quarto V tem sido utilizado para destacar a necessidade de verificar se os resultados obtidos a partir da análise dos dados são reais, verdadeiros.
Em outras palavras, este ‘V’ reflete a preocupação em identificar se as perguntas certas estão sendo feitas em relação aos dados, se as análises estão corretas, e acima de tudo, se os dados são confiáveis.

Valor

O mais recente ‘V’ incluído na lista diz respeito ao benefício gerado para o negócio, em relação aos objetivos da organização.
Valeu a pena o esforço de analisar todo o volume e variedade de dados ?
Os resultados obtidos ajudam a organização de tal maneira que o investimento se justifica ?
Em resumo, Big Data não se refere apenas a grandes volumes de dados, mas a uma nova visão sobre os dados, incluindo orientações para sua captura e análise no futuro.
Se adaptar e superar os desafios da dinâmica da informação será questão de sobrevivência para muitos negócios no futuro próximo.

Ciência de Dados vs Big Data vs Business Intelligence

É comum ver discussões em torno da relação entre Ciência de Dados e Big Data, ou entre Big Data e Business Intelligence.
Big Data é o mesmo que BI ?
E a Ciência de Dados ? É apenas outro nome para Estatística ?

Penso que a tecnologia de BI tende a focar muito mais no passado que no futuro, de forma que isso limita em certa medida os benefícios que se pode obter da tecnologia.Em Big Data, por outro lado, há uma preocupação maior em analisar o presente, em tempo real, e prever o futuro com base não apenas no que aconteceu antes, mas também no que está acontecendo agora.

Pense nos ‘Trending Topics’ do Twitter, por exemplo.
Quantas decisões uma empresa pode tomar hoje a partir da observação do que está ‘bombando’ na web ?
É cada vez maior o número de empresas cujo modelo de negócio é baseado em análise de dados em redes sociais.
Outro ponto que destacaria como vantagem de Big Data em relação a BI, é a maior facilidade para lidar com dados não estruturados, ampliando tremendamente as possibilidades de análise, na medida em que a ‘estruturação’ do dado passa a ser muito mais flexível, através de esquemas que mapeiam uma estrutura lógica de um sistema de arquivos distribuído, e não em estruturas mais rígidas, pela organização dos bytes em arquivos binários de banco de dados relacionais.
E quanto à Ciência de Dados ? Qual sua relação com Big Data ?
Penso que Big Data não existe sem Ciência de Dados, e se o primeiro é mais genérico e abrangente, o segundo representa a importância de lidar de maneira científica com os dados, como indicam os Vs de Veracidade e Valor, de forma a garantir que os resultados obtidos sejam confiáveis e possam, assim, subsidiar de maneira efetiva a tomada de decisão das organizações.
Portanto, a Ciência de Dados se traduz em hipóteses, modelos matemáticos e estatísticos aplicados à análise dos dados de maneira a certificar a qualidade dos resultados obtidos.

Conhecimentos necessários para uma carreira de sucesso em Big Data

Conhecimentos necessários para uma carreira de sucesso em Big Data
Eu gosto muito do diagrama acima, pois mostra (com o bom humor de um unicórnio 🙂 os desafios que se apresentam para os que desejam aproveitar esta excelente oportunidade representada pelas tecnologias que envolvem Big Data e Ciência de Dados.
É importante conhecer matemática, estatística, computação, além de ter abordagem científica, com método e organização na análise e apresentação dos dados.
Tudo isto sem contar a necessidade de conhecer do negócio específico, inerente a todo profissional de TI.
Aliás, é importante destacar o papel fundamental da visualização de dados. Uma análise muito bem feita pode ser destruída por uma visualização inadequada.
Penso que, na prática, o tempo revelará a necessidade de estabelecer equipes multidisciplinares, em que a colaboração entre os diversos perfis que integram o time será decisiva para a qualidade do trabalho realizado.
Com isso, devem ser definidos nomes mais específicos que Cientista de Dados, e já começo a ver referências a engenheiros, desenvolvedores e analistas, de maneira que deve se tornar cada vez mais claro quais os perfis necessários para que um ‘time Big Data’ funcione, bem como o papel de cada um.

Faixa Salarial das Carreiras em Big Data e Ciência de Dados

Quanto ganha um profissional Big Data / Cientista de Dados ?

De acordo com o Datajobs, os salários para uma carreira em Big Data são os seguintes:

  • Analista de Dados – iniciante até 75 mil obamas, experiente até 110 mil;
  • Cientista de Dados – entre 85 mil e 170 mil obamas;
  • Gerentes – entre 90 mil e 240 mil obamas, conforme tamanho da equipe e experiência;
  • Engenheiro Big Data – entre 70 mil e 165 mil obamas;
Aqui no Brasil encontrei notícias com salários de até 15 mil Dilmas 🙂

 

Hadoop e seu Ecossistema

Ecossistema Hadoop - Ferramentas para Big Data

A base do Big Data consiste no processamento distribuído dos dados, aproveitando o barateamento do hardware e do armazenamento, e o avanço da computação em nuvem.

Desta forma, a divisão dos dados em partes ‘friamente calculadas’ e a sua distribuição para processamento através de um cluster de dezenas, centenas ou mesmo milhares de nós (computadores) permite lidar com volumes de dados até então inimagináveis, com uma velocidade incrível, e (melhor parte) a um custo viável.
Este sistema de processamento distribuído, criado pelo Yahoo em 2004, a partir de um paper do Google, é o famoso Hadoop, que consiste de dois componentes principais, o Map Reduce e o HDFS.
O Map Reduce cuida do ‘dividir pra conquistar’, organizando a distribuição e processamento dos dados, enquanto o HDFS cuida do seu armazenamento.
Os desafios do processamento distribuído são muitos, e o Hadoop vem evoluindo rapidamente para lidar com eles, fornecendo mecanismos de tolerância a falhas, melhorias de desempenho e mais recursos para desenvolvedores e administradores a cada nova versão.
Em torno do Hadoop há um ecossistema generoso que traz soluções para importação e exportação de dados (Sqoop e Flume), pesquisa textual (Solr/Lucene), análise de dados com linguagem similar a SQL (Hive), desenvolvimento simplificado de aplicações (Pig) e muito mais.
Lidar com este ecossistema pode ser bem trabalhoso, e para facilitar este trabalho surgiram as Distribuições Hadoop, que oferecem integração simplificada entre os vários componentes, ferramentas exclusivas e outras melhorias.
Hortonworks, Cloudera e MapR são algumas das principais distribuições que você pode baixar e usar em seu computador.
Há também as distribuições na nuvem, que concorrem cada vez mais acirradamente para fornecer a maior variedade de serviços e mais facilidades para os usuários. Amazon, Microsoft e Google se destacam nesta briga.
Vários cursos online recomendam executar os exercícios, que muitas vezes consistem em manipular centenas de gigabytes e até terabytes, usando os serviços da Amazon, pela facilidade de ‘levantar’ um cluster EMR (o Big Data do Jeff Bezos) e executar uma aplicação Hadoop que processa terabytes em poucos minutos, pagando apenas algumas doletas.

Além do Hadoop

Linguagem R - requisito para Ciência de Dados
Mas nem só de Hadoop vive o Big Data, e algumas linguagens de programação são requisito obrigatório pra quem quer se aventurar por este mundo novo de Big Data e Ciência de Dados.
Destaque para duas delas: Python e R.

O Python traz uma série de bibliotecas que facilitam o tratamento e manipulação dos dados em diversos aspectos, simplificando tarefas que em outras linguagens seriam extremamente trabalhosas.O Pandas é uma destas bibliotecas, e aqui você encontra mais informações.

Já o R é a linguagem que aprendi a admirar, pela enorme quantidade de bibliotecas e pela simplicidade para gerar resultados em curto espaço de tempo.
Tenho dedicado um tempo a explorar suas funcionalidades através do Rstudio, e já estou impressionado com a facilidade para realizar operações de manipulação de texto e criação de visualizações bem legais como histogramas e nuvens de palavras.

E há também as biblliotecas para integração com Hadoop, que prometem simplificar o uso do R, antes restrito a máquinas com muita memória, através de clusters na nuvem.Na UFRGS há um guia muito legal sobre programação com R.

Quem usa Big Data?

Uma das coisas mais legais quando se começa a explorar o mundo do Big Data é observar os projetos incríveis que as empresas estão conduzindo mundo afora.A Ford está avaliando o Hadoop na tentativa de obter valor a partir dos dados gerados pelas suas operações, pesquisa de veículos e até dos carros dos clientes, focando em obter os dados gerados pelos inúmeros sensores dos veículos atuais e usar os dados coletados para, sabendo o comportamento do cliente no uso do veículo, melhorar a experiência do motorista no futuro.

A Mitsui usa o SAP HANA, R e Hadoop para pré-processar sequências de DNA que antes levavam dias, reduzindo para questão de minutos as análises que envolvem pesquisas relacionadas ao Câncer.

A Nokia usa as informações geradas pelos seus dispositivos em todo o mundo, desde criar mapas e prever densidade de tráfego até criar modelos de elevação em camadas.

O Walmart usa Hadoop pra analisar dados do Twitter, Facebook, Foursquare e outras fontes, de forma a prever o fluxo de clientes para suas lojas.

Como se Preparar para Trabalhar com Big Data e Ciência de Dados ?

Conhecimento é Poder - Onde aprender mais sobre Big Data e Ciência de Dados
Há cursos gratuitos espalhados por toda a web (em inglês).
Relaciono alguns deles abaixo:
Coursera – Web Intelligence and Big Data
Big Data University (IBM) – Big Data Fundamentals
Udemy – Big Data Hadoop Essentials

Udacity – Introdução ao Hadoop e Map ReduceAqui no Brasil começaram a surgir mais opções recentemente:

Especialização da Universidade Presbiteriana Mackenzie em Ciência de Dados (Big Data Analytics), com custo de 24 x R$ 971,00 + 9 parcelas a definir.

MBA Analytics em Big Data, da FIA, com custo de R$ 28 mil.

MBA em Big Data (Data Science), da FIAP, a partir de 24 x 751,00.

Big Data – Inteligência na Gestão de Dados, da USP, com custo de 24 x 891,00.

Caso não esteja em SP ou não disponha destes valores ‘convidativos’, há cursos mais em conta.

Certificações em Big Data

Em muitos casos, profissionais de TI obtém melhores resultados em termos de carreira investindo em certificações que em cursos mais extensos como Pós Graduação.A seguir relaciono algumas das certificações em Big Data mais relevantes do mercado.A Cloudera é um dos principais fornecedores de soluções em Big Data, e oferece as certificações:

  • Cloudera Certified Professional: Data Scientist (CCP:DS)
  • Hadoop Developer (CCDH)
  • Hadoop Admin (CCAH)
  • HBase Specialist (CCSHB)

A certificação CCP:DS exige passar em três exames, e a Cloudera recomenda a realização de um curso presencial no valor de U$ 2.495,00 (putz!).

As certificações Hadoop custam a partir de U$ 295,00 e exigem passar em um exame com 50 a 60 questões, com duração de uma hora e meia, e aproveitamento mínimo de 70%. Não, os exames não estão disponíveis em português 🙁

A Hortonworks tem uma solução que é base para os serviços oferecidos na nuvem da Microsoft, e oferece as certificações:

  • HDP Certified Developer (HDCDP);
  • Hortonworks Certified Apache Hadoop Administrator;
  • Hortonworks Certified Apache Hadoop Java Developer.
Estas certificações custam entre U$ 200,00 e U$ 250,00, e consistem em tarefas que devem ser executadas através dos serviços da Amazon, com duração máxima de 2 horas.

Há também certificações da IBM (IBM InfoSphere for BigInsights Technical Mastery Test v2 e IBM InfoSphere Streams Technical Mastery Test v1), EMC (EMC Data Science Associate), HP (HP Vertica), SAS (SAS Certified Statistical Business Analyst), e muitas outras.

Conclusão

Não me canso de repetir que Big Data é um a tendência tecnológica que representa uma excepcional oportunidade para aqueles que tiverem a dedicação necessária, lutarem contra a inércia e superarem as dificuldades do nosso país em termos de acesso à educação.O problema é tão sério que vemos empresas ‘bancando’ a educação dos funcionários na tecnologia, por entender a importância (e carência) de profissionais qualificados na tecnologia.

O esforço vai compensar, tenho certeza disso! Tanto que ‘embarquei nesta onda’ bem cedo, antes mesmo de muitos dos cursos que citei aqui sequer existirem.

Não deixe pra aprender sobre o assunto quando for requisito mínimo pras vagas de emprego, daqui há 5 anos (no máximo!).

Aproveite agora!

Sei que muitos vão ler tudo isso que escrevi e simplesmente ignorar, mas se este texto puder ajudar um único profissional a tomar uma atitude e crescer na carreira como resultado deste incentivo, ficarei extremamente feliz.

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

Parece interessante?

Ótimo!

Você pode BAIXAR SUA CÓPIA AQUI.

Neste Conteúdo Você Vai Saber...

Qual é a importância da linguagem R no Big Data Analytics?

1
R é uma plataforma de código aberto que possui um grande sistema ecológico para desenvolvedores e cientistas de dados e é amplamente usada em análises para implementação de algoritmos preditivos e de previsão.

2
R é uma linguagem de programação e um software livre para análise e visualização. Ele roda em praticamente qualquer sistema operacional e é amplamente usado entre estatísticos e mineradores de dados para análise e apresentação de dados. O R basicamente nos ajuda a visualizar o insight acionável a partir dos dados que estamos acessando. Em termos mais simples, os dados não são mais apenas números, mas também são sobre apresentação analítica na forma de gráficos de barras, gráficos de pizza, etc. Ajuda o usuário final a ter uma melhor visão dos relatórios analíticos.

Como devo seguir a carreira em big data?

1
Big data se tornou a nova palavra da moda nesta década. Se você está procurando um grande salto para transformar sua carreira, deve explorar esse campo extremamente abundante de big data. A Data Science é a nova fronteira do século XXI no momento. Os trabalhos de analista de dados são extremamente atraentes, lucrativos e gratificantes. Muitas organizações importantes perceberam o futuro dinâmico da análise e começaram a criar equipes para se preparar para a revolução do big data. À medida que o volume de dados aumenta, a demanda de profissionais de TI para lidar com isso também. As habilidades de análise de dados estão em alta demanda em todos os setores; no entanto, sem os trabalhadores especializados, haverá uma concorrência acirrada. A análise de big data não está sendo ensinada nas escolas até o momento, portanto, a lacuna de habilidades será altamente ampliada à medida que o desenvolvimento de big data e a falta de habilidades forem executadas em conjunto entre si ao longo do tempo. dicas para preparar: Aprenda as ferramentas essenciais. Escolha qualquer ferramenta que você possa acessar. Isso o ajudará a dominar uma ferramenta e poucas técnicas da ferramenta, para que você possa se mostrar perfeitamente para o trabalho de analista de dados. Eduque-se adequadamente. Entenda o cenário da análise e reconheça seu trabalho ideal como analista de dados. Para entrar no mundo do big data, você deve ler bastante sobre análise. Considere ingressar em blogs sobre análise e acompanhar os acontecimentos atuais em big data. Isso ajudará você a acompanhar como a análise é incorporada em diferentes setores e fortalecer seu conhecimento. Depois de aprender o suficiente sobre big data, entre na comunidade de análise e discuta sobre diferentes tópicos regularmente para se tornar mais consciente. indústria para descobrir o que cada uma das funções implica. Tome orientação de pessoas; solicite-os por um curto período de tempo e faça perguntas relevantes.Figure o que você quer e o que você é bom e escolha a função que se adapta ao seu campo de estudo.Mais informações sobre o exame de certificação HadoopAqui estou fornecendo algumas informações úteis para aprender o exame de certificação Hadoop.HDPCA certificação no HortonworksHDP Certified Administrator (HDPCA) O que é o Apache HadoopQuais são os pré-requisitos para aprender Hadoop e big data? Espero que isso ajude !! Se você estiver procurando ajuda para se preparar para os exames de certificação Hadoop , Por favor, envie-me uma mensagem.

Por que as pessoas pensam que o big data é tão importante?

1
É tão importante por causa do aumento no número de usuários que gera dados em um volume, variedade e velocidade muito altos, embora os sistemas de banco de dados de relacionamento possam gerenciar isso sem variedade de dados, mas ainda exija enormes especificações e recursos de hardware, enquanto o big data exige menos recursos e eles são mais rápidos. Ele usa o escalonamento em vez do escalonamento, o que é mais caro. Esses são alguns fatores pelos quais a maioria das empresas prefere big data.

2
Big Data é uma palavra da moda (bem, frase da moda). É uma ferramenta de marketing. Isso não o torna sem importância – mineração de dados, retenção de dados, gerenciamento de dados etc. Isso tudo é importante para grandes indústrias. Informações médicas, material militar, coleta / gerenciamento de inteligência, pesquisa acadêmica, a lista é longa. Grandes dados são agregação e gerenciamento de dados. Não é um conceito novo. É o que sua biblioteca local faz, mas em grande escala.

O big data e o Hadoop são úteis para calouros?

1
Não, de jeito nenhum. A maioria das empresas baseadas em serviços realmente treina aqueles que têm experiência, portanto, obviamente, não para os mais novos. Além disso, se um calouro tiver essa habilidade, ele nunca será usado. As empresas baseadas em produtos devem estabelecer margens muito altas, mesmo que você tenha os melhores projetos a seu favor. Portanto, é uma sorte por acaso, se você conseguir um emprego.

Treinamento de engenheiro de big data?

1
Baixe as caixas de areia Cloudera e hortonworks e brinque com elas. Em seguida, participe de seus treinamentos e obtenha as certificações do setor. Isso deve ser um começo decente.

2
Não desperdice dinheiro com esses programas com mais de US $ 2.000,00. Existem tutoriais e guias suficientes e você pode executar o Hadoop através de um Vagrant Box e Spark em sua máquina local. Confira esta iniciativa de aprendizado financiada pela IBM: Big Data University

Como o Big Data afeta os profissionais de marketing?

1
Ho Robert, os dados são muito importantes para determinar o Dm certo e direcionado para o seu mercado. O mesmo deve ser perfilado, verificado e limpo regularmente para manter seu banco de dados atualizado. Veja como funciona a Cleanding e verificação de banco de dados da Callbox Singapore.

2
Da perspectiva do B2B, o big data está permitindo que os profissionais de marketing tomem decisões mais informadas sobre como devem identificar, segmentar, mensagem e mercado para seu público. Assim como empresas de consumo como Amazon e Pandora estão usando modelagem preditiva para sugerir recomendações de produtos e músicas sugeridas, profissionais de marketing inteligentes estão usando análises preditivas e big data para prever seu próximo cliente. Divulgação completa: minha empresa cria aplicativos de negócios para ajudar os profissionais de marketing a fazer exatamente isso. Para saber mais, visite nosso site: http: //lattice-engines.com/produ …

Qual é o melhor exemplo para explicar big data?

1
1 ano ou mais de registros de compra na amazonodados dados de geolocalização de todas as pessoas com smartphones por um mês ou mais das pesquisas feitas por todos no google por um mês ou mais do vídeo de todas as câmeras públicas em Nova York ou Londres, durante um mês ou quase todas as placas dos veículos que circulam na NJ Turnpike,…, durante um mês ou mais dos cookies em todos os computadores usando o navegador Chrome…

2
Isso pode lhe dar um bom começo: Quais são alguns bons problemas com brinquedos (que podem ser feitos no final de semana com um único codificador) na ciência de dados? Estou estudando estatística e aprendizado de máquina e procurando algo socialmente relevante usando conjuntos de dados / API publicamente disponíveis. Além disso, se você estiver procurando explicações sobre ciência de dados, quais são as boas maneiras de começar com ciência de dados para um novato completo?

3
Embora a maioria das indústrias esteja usando big data, alguns de destaque que podem ser considerados são: Serviços do Setor Público. Contribuições de assistência médica.Serviços de aprendizado. Serviços de seguros.Serviços industriais e naturais. Serviços de transporte.Setor bancário e detecção de fraudes. Os grandes dados estão sendo amplamente utilizados nos serviços do setor público, como investigação de energia, reconhecimento de fraudes, exploração interconectada de aptidão física, investigação de promoção econômica e pesquisa de poder. Fortificação ecológica, mesmo para fornecer infecções baseadas em alimentos pelo FDA, está sendo usada em educação, seguros, varejo e em muitos outros setores. 8 Exemplos de Big Data com Smart Analytics e Aplicação na Vida Real7 Exemplos de Big Data – Aplicação de Big Data na Vida Real

Qual é o escopo do big data?

1
O escopo do big data é vasto porque, com o crescente crescimento da população e do desenvolvimento tecnológico. A quantidade de dados está aumentando rapidamente. Quase todos os setores estão usando big data para tomar suas decisões futuras. Agora você pode ter uma idéia de que o big data possui o maior escopo do que qualquer outra profissão. Porque não é limitado a um setor específico. É um campo vasto.

2
Com o crescente tamanho dos dados todos os dias, todas as empresas começaram a usar as tecnologias de Big Data para analisar e obter informações. Como o tamanho dos dados também aumentará no futuro, assim, sem dúvida, o Big Data fornecerá a você uma carreira de prova futura e também terá um amplo escopo. Assista ao vídeo introdutório do Hadoop abaixo para aprender os conceitos básicos dessa tecnologia:

Big Data: Como entrar no big data da indústria farmacêutica?

1
Empresas como Pharamarc, IMS health, Novartis etc. são boas opções para entrar no setor farmacêutico de big data. Aprenda habilidades como R, big data (bancos de dados hadoop, hive, nosql etc.)

2
Se, pela Pharma, algumas pessoas estão analisando o setor de saúde, então aqui está um blog que explica como o Big Data está sendo usado no Heathcare e quais são os campos nos quais deve-se concentrar 5 Aplicativos de saúde do Hadoop e Big data do Hadoop Training Online – Obtenha certificação da IBM

Devo aprender Hadoop ou Python se quiser entrar no big data?

1
Uma coisa a lembrar é que Python e Hadoop são duas coisas diferentes (ou seja, elas não competem ou uma não substitui a outra). Para entrar no big data, você terá que aprender e se familiarizar com o ecossistema Hadoop. bem, pode haver vantagens em campo para você, se você aprender Python, pois há muito hype sobre isso no campo, é fácil aprender em comparação com outras linguagens como java, R ou Scala.

2
O Hadoop é uma ferramenta para fazer ciência de dados O Python é uma das linguagens de programação usadas pelos cientistas de dados.O Big Data é uma grande quantidade de dados.O Data Scientist é um pesquisador de engenharia da computação que pode nos fazer dominar as linguagens de programação dos dados Esses pesquisadores de engenharia da computação só podem ser recrutados de maneira confiável após uma profunda discussão sobre o desempenho do GitHub-Kaggle dos candidatos a emprego. Todas as outras formas utilizadas pela indústria são falhas.

Qual é a diferença exata entre Big Data, Data Science e Data Analytics?

1
O Data Science é o uso da Análise de Dados em conjunto com a Ciência da Computação, Matemática e Estatística para obter respostas interessantes dos dados.O Big Data é apenas um dado muito grande para ser processado pelos algoritmos usuais, portanto, ao enfrentar o Big Data, você precisa usar computação distribuída, algoritmos de streaming e ferramentas e soluções especializadas.

Em que tamanho os dados se tornam “big data”, por exemplo, são n> 30, ou algo diferente, e esse setor de classificação é específico?

1
Aqui está uma intuição interessante que alguém me deu: Para uma empresa, “se mover dados para computação é mais barato do que mover dados para computação, você está lidando com big data”

2
Sempre que 1. Ele não se encaixa mais na memória principal 2. É alimentado no seu algoritmo como um fluxo bastante grande3. Como mencionado, mas está implícito em 1 ou 2, dependendo de como você aborda o problema, sempre que seus dados nem se encaixam no disco dos nós de computação4. Sempre que a comunicação em cluster se torna um gargalo, Big Data é um termo abrangente para qualquer coleção de conjuntos de dados tão grandes e complexos que fica difícil processá-los usando aplicativos tradicionais de processamento de dados.

Como mudo minha carreira com Big Data? Eu sou um testador de software. Quero aprender Big Data e trabalhar em projetos de Big Data.

1
Trabalhei como engenheiro de controle de qualidade (fiz manual e automação) nos primeiros anos da minha carreira, depois mudei para o big data. Eu tinha feito a troca depois de 5,5 anos. Atualmente, sou engenheiro de dados sênior (big data, spark, kafka etc.), trabalhando com uma organização de saúde de renome. Como você não mencionou sua experiência e conhecimentos de programação, presumo que você tenha 2 a 3 anos de experiência e um conhecimento básico em A seguir, são apresentadas as etapas a seguir: Tenha uma idéia sobre big data, as ferramentas mais usadas no mercado, aprenda qualquer linguagem de programação – Scala ou Python ou JavaDownload CDH (distribuição de cloudera do hadoop) Obtenha um entendimento básico destes: HDFS, MapReduce, Sqoop, Oozie Obtenha um conhecimento intermediário sobre o Hive – levará pelo menos uma semana. Agora, a parte principal é o Apache Spark. Você precisa aprender. Crie um projeto para animais de estimação e aplique seu aprendizado. Ao criar um projeto, lembre-se de criá-lo de maneira padrão. A contagem de palavras ou qualquer projeto semelhante não deve ser considerada. Depois de concluir a etapa 6, verifique se você pode passar para um projeto de big data em sua empresa (muitas empresas permitem isso) Altere seu currículo INTEIRAMENTE, mencione que você trabalhou nos testes para máximo de 1 ano, Java / SQL por alguns meses (até no máximo 1 ou 2 anos) e big data por (total_exp / 2) anos – isso é necessário para receber chamadas de entrevista:) Prepare-se para as perguntas da entrevista. Existem módulos como Spark streaming, kafka, etc, que estão sendo muito procurados no mercado. Além disso, sugiro que você faça qualquer treinamento em sala de aula se tiver preguiça de começar por si mesmo. .com) – esses encontros acontecerão na maioria das cidades. Participe e tente conversar com outras pessoas no domínio. Quando estou escrevendo esta resposta, muitas oportunidades estão disponíveis para engenheiros de dados, especialmente para big data.Todos os melhores .. !!! [EDIT]: Enquanto nós sei que agora existem mais ferramentas para os holofotes. Alterei alguns dos pontos acima mencionados. Atualmente, estou oferecendo treinamento para pessoas que desejam mudar de carreira para big data. Por favor, me envie uma caixa de entrada para obter detalhes.

2
Existem muitos cursos on-line de Big Data disponíveis para aprendizado, mas, por minha experiência pessoal, descobri que o Dataflair é um dos melhores centros de treinamento on-line, pois nem todo o treinamento do instituto o ajudará a iniciar carreira neste domínio, mas o DataFlair me ajudou da mesma forma. .Deixe-me compartilhar como a Dataflair me ajudou a iniciar minha carreira em Big Data. Eu estava trabalhando em um domínio de teste por cerca de 3 anos. No início, quando comecei minha carreira no domínio de testes, fiquei feliz por estar gostando do meu trabalho, mas com o passar do dia descobri que não havia mais nada para aprender mais. Diariamente fiz o mesmo tipo de trabalho. no Big Data porque minha maior parte do amigo iniciou sua carreira no Big Data e eles ficaram muito felizes em suas vidas. Segui o conselho da minha amiga e ela me sugeriu ingressar no Dataflair. Quando iniciei minhas aulas no Dataflair, achei que era muito bom. O treinamento foi totalmente prático. O curso foi repleto de projetos, tarefas e materiais de estudo baseados na indústria real. Após a conclusão do meu treinamento, obtive a seleção no Wipro. Definitivamente, vou sugerir você para o Dataflair.

3
Um dos meus amigos queria passar para o big data. Ele começou fazendo um curso no Coursera. Ele também comprou um livro (não me lembro do nome). Mas isso não foi o suficiente. Ele então decidiu gastar algum dinheiro. então ele fez a especialização em Big Data da academia Jigsaw. Ele tem uma experiência melhor com isso. Mas os empregadores estavam pedindo uma experiência real e, em seguida, contatou uma startup que estava fazendo um trabalho de big data. Ele internou com eles por 3 meses. Ele agora está trabalhando na equipe de big data da Accenture.

Por que a obsessão atual por big data, quando normalmente os dados são maiores, mais difícil se torna a análise e o processamento básicos?

1
Responder a esta pergunta requer um pouco de história. Portanto, tenha paciência comigo por um momento, pois voltaremos um pouco no tempo … Não se preocupe – tudo isso se juntará no final! A “obsessão atual” pelo Big Data não é nova. Nos últimos 25 anos, houve numerosos períodos de grande interesse em armazenar e analisar grandes conjuntos de dados. Em 1983, a Teradata instalada trouxe o Wells Fargo como seu primeiro site beta. Em 1986, esse software era o “Produto do Ano” da Fortune Magazine – foi empolgante porque foi pioneiro na capacidade de analisar conjuntos de dados do tamanho de terabytes. No início dos anos 90, os grandes bancos tinham todos os seus dados em um data warehouse de algum tipo, e havia muito trabalho tentando descobrir como realmente usar esses dados. Em seguida, era a grande mania do OLAP. Cognos, Holos, Microsoft OLAP Services (como era então chamado) etc. eram o que todas as crianças legais estavam falando. Ainda era caro armazenar conjuntos de dados muito grandes, portanto, durante grande parte dos anos 90, o Big Data ainda estava restrito a empresas maiores – especialmente em serviços financeiros, onde muitos dados estavam sendo coletados. (Essas empresas tiveram que armazenar registros transacionais completos por razões operacionais e legais, para que eles já estivessem coletando e armazenando os dados – esse é outro motivo pelo qual foram os primeiros a aproveitar essas abordagens.) Também importante na década de 90 foi o desenvolvimento de redes neurais . Pela primeira vez, as empresas puderam usar modelos flexíveis, sem ficarem limitados pelas restrições de modelos paramétricos, como GLMs. Como as CPUs padrão não foram capazes de processar dados com rapidez suficiente para treinar redes neurais em grandes conjuntos de dados, empresas como a HNC produziram placas de plug-in que usavam silicone personalizado para acelerar bastante o processamento. As árvores de decisão, como o CHAID, também eram grandes nesse momento. Então, quando o novo milênio chegou, muitas das maiores empresas estavam trabalhando muito com dados de resumo (OLAP) e modelagem (redes neurais / árvores de decisão). As habilidades para fazer essas coisas ainda não estavam amplamente disponíveis, portanto, obter ajuda custa muito dinheiro, e o software ainda é amplamente proprietário e caro. Durante os anos 2000, veio a próxima mania de Big Data – pela primeira vez, todos estavam na web , e todo mundo estava colocando seus processos on-line, o que significava que agora todos tinham muitos dados para analisar. Não eram mais apenas as empresas de serviços financeiros. Grande parte do interesse durante esse tempo foi na análise de logs da web, e as pessoas analisaram invejosamente a capacidade de empresas como Google e Amazon, que estavam usando algoritmos de modelagem preditiva, para avançar. Foi durante esse período que o Big Data se tornou acessível – mais pessoas estavam aprendendo as habilidades para armazenar e analisar grandes conjuntos de dados, porque podiam ver os benefícios e os recursos para fazê-lo estavam caindo de preço. O software de código aberto (tanto para armazenar e extrair, por exemplo, MySQL, quanto para analisar, por exemplo, R) em PCs domésticos agora poderia fazer o que antes exigia uma infraestrutura de milhões de dólares. A mais recente mania de Big Data realmente começou com o artigo do Google sobre seu mapa / Reduza o algoritmo e o trabalho de acompanhamento de muitas pessoas na tentativa de replicar seu sucesso. Hoje, grande parte dessa atividade está centrada na Apache Foundation (Hadoop, Cassandra etc.). Um desenvolvimento menos moderno, mas igualmente importante, está acontecendo em linguagens de programação que agora oferecem suporte à avaliação de listas preguiçosas e, portanto, não são mais restringidas pela memória ao executar modelos (por exemplo, LINQ paralelo em .Net, compreensão de listas em Python, o surgimento de linguagens funcionais como Haskell e F #). Estive envolvido na análise de grandes conjuntos de dados ao longo desse tempo, e sempre foi um negócio emocionante e desafiador. Muito foi escrito sobre a mania do Data Warehouse, a mania da Rede Neural, a mania da Árvore de Decisão, a mania do OLAP, a mania da Análise de Log e muitas outras manias do Big Data nos últimos 25 anos. Hoje, a capacidade de armazenar, extrair, resumir e modelar grandes conjuntos de dados é mais amplamente acessível do que nunca. As partes mais difíceis de um problema sempre atrairão o maior interesse, então, neste momento, é onde o foco está – por exemplo, minerar gráficos de links em escala da Web ou analisar fluxos de alta velocidade na negociação algorítmica. Só porque esses são os problemas que mais escrevem sobre eles não significa que eles são os mais importantes – apenas significa que é onde estão os maiores desafios de desenvolvimento no momento.

Saiba mais...  #FISL14: MySQL Cluster - visão geral

Quais são alguns dos melhores cursos on-line para big data?

1
Existem muitos cursos on-line para Big Data. Prefiro os cursos da Simplilearn, pois são muito informativos e simples de entender. Os instrutores explicam até o conceito mais difícil de uma maneira simples. Eles também têm sessões de laboratório e isso nos dá uma exposição prática. Você pode assistir a este vídeo, que é um pequeno tutorial sobre Big Data. O Simplilearn fornece boas certificações para esses cursos, o que ajudará você a aprimorar seus conhecimentos e a sua carreira.

2
Existem muitos cursos online disponíveis. Como outros já apontaram Udemy, Simplilearn, Coursera. Até o 361 Degree Minds oferece alguns cursos on-line de big data. Todos os cursos são bons em sua própria perspectiva. Escolha um curso que atenda às suas necessidades. Gostaria de ver especificamente os seguintes parâmetros, comparando os cursos: DurationColunas do cursoDepth of courseValue for moneyTrainerEscolha um curso adequado ao seu conjunto de parâmetros.

Qual é a diferença entre Data Science e Big Data?

1
Os dados são petróleo bruto – na verdade, acho que isso funcionará melhor com combustíveis não fósseis – então os dados são o material vegetal bruto que coletamos (entendeu? – IoT, Social, Celular) Big -Data – os tanques de armazenamentoMDM – o processo de refinamento Ciência de dados e análise – o mecanismo que usa o óleo refinado e o converte em momento – sim, quanto mais sofisticado o mecanismo, mais eficiente é na extração da energia potencial

Qual é a relação entre big data, IoT e computação em nuvem?

1
Deixe-me reordenar e adicionar desta forma, IoT, Big Data, Cloud Computing e AIIoT: IoT é uma rede de dispositivos inteligentes que coleta e troca os dados entre eles. O número de dispositivos conectados será de 30,7 bilhões de dispositivos em 2020 e 75,4 bilhões em 2025. Ele criará trilhões de dados a cada hora. Como você lida com dados tão grandes? Aí vem Big DataBigData: Big data é um termo para conjuntos de dados que são tão grandes ou complexos. O Hadoop não é um tipo de banco de dados, mas um ecossistema de software. Portanto, usando o Big Data, podemos gerenciar esses enormes dados obtidos de dispositivos IoT e de outras fontes. Mas, como você vai lidar com o dimensionamento e o aumento rápido do volume, centralização e infraestrutura? A computação em nuvem: Cloud Computing oferece a plataforma centralizada para acessar os dados de qualquer lugar do mundo com a infraestrutura compartilhada. Assim, você pode economizar muito dinheiro. ESTÁ BEM. Agora, tudo funciona perfeitamente. Mas, o que você fará com esses trilhões de dados? Aí vem o AIAI: Inteligência Artificial pode usar esses dados e aprender com eles. Ele irá prever ou tomar decisões a partir desses trilhões de dados. Assim, podemos obter informações habituais e prever o nosso futuro do nosso passado. Existem muitas ofertas de IA. Portanto, o poder real surge quando usamos todas as tecnologias juntas para o nosso futuro melhor. 🙂

2
Para entender o relacionamento entre big data, IoT e computação em nuvem, talvez seja necessário reorganizar o pedido. A interconexão que seria então estabelecida criaria uma imagem maior para você entender. Primeiro, a IoT é um ecossistema de dispositivos interconectados. Basicamente, é uma rede de dispositivos, consistindo em endereços IP específicos; e são capazes de geração, transmissão e recepção de dados, sem intervenção humana. A IoT é, portanto, a versão abreviada de “Internet das Coisas”. Seria de se perguntar: “onde todos esses dados são processados?” É nesse ponto que o big data entra. Big data é o termo cunhado para conjuntos de dados tão imensos, que trilhões de unidades de dados geradas por IoTs podem ser processadas. Ao contrário do equívoco comum, o big data não é um tipo de banco de dados, mas um ecossistema de software. Isso levaria a uma pergunta seguinte: “e a infraestrutura e as despesas envolvidas na instalação de máquinas de processamento de dados tão grandes?” A solução para isso é a computação em nuvem. Com a computação em nuvem, você está apenas a um clique de acessar seus dados, de qualquer lugar do mundo, dentro de um segundo ou até menos. Isso não apenas economiza espaço para infraestrutura, mas também reduz os custos por trás da manutenção. E é assim que a IoT, o big data e a computação em nuvem estão conectados.

3
Mantendo-o tão breve que os especialistas podem se encolher. Mas tentarei o meu melhor aqui. A IoT gera dados em quantidades tão grandes que se qualifica como Big Data. É quase um relacionamento linear e direto, pois os dispositivos de IoT estão agregando ao ecossistema à taxa de milhões por dia e gerando dados em um nível de segundos secundários. Agora, com frequência, os dispositivos IoT são dispositivos de ponta e eles se reportam aos agregadores, que são basicamente dispositivos com maior poder de processamento e fazem o trabalho de agregação de dados. . Além disso, na maioria das vezes, o Big Data também está sendo analisado nas máquinas localizadas na nuvem, onde a flexibilidade de adicionar poder de computação sob demanda torna a execução mais fácil e viável. várias análises sobre esse tipo de volumes de dados.

O que são big data e Hadoop?

1
As empresas de hoje estão gerando uma quantidade enorme de dados, que basicamente possui três atributos: Volume: – O tamanho dos dados, estamos falando de GB e TBs aqui Velocidade: – A taxa na qual os dados estão sendo gerados Variedade: – Dados de vários fontes e vários tipos Essa complexidade adicional não pode ser tratada com estruturas tradicionais, portanto, o Hadoop (não a única solução) O Hadoop é uma estrutura de programação de processamento paralelo que funciona em Mapear / Reduzir. Considere um problema em que você precisa contar o número de palavras em um livro de 5 libras. Seria muito difícil para uma pessoa, mas se você rasgar as páginas e distribuí-las para centenas de pessoas. Cada um contará as palavras em sua “página” e, em seguida, você pode simplesmente totalizar a contagem de cada pessoa que você terá que totalizar a contagem de palavras em nenhum momento. Isso é Hadoop para você.

Quais são os melhores tutoriais em vídeo on-line para Hadoop e big data?

1
Existem inúmeros tutoriais on-line para Hadoop e Big data. Pessoalmente, acho que o Simplilearn possui um bom número de tutoriais em vídeo on-line para Hadoop e big data. É muito bem explicado e simples de entender. Todos os conceitos são claros. Eles também mostram demonstrações que são muito úteis. Você pode dar uma olhada no link abaixo para ter uma idéia.

Quão útil é o ‘Big Data’?

1
A tecnologia de análise de big data é uma combinação de várias técnicas e métodos de processamento. As tecnologias de big data, como o Hadoop e as análises baseadas na nuvem, trazem vantagens de custo significativas quando se trata de armazenar grandes quantidades de dados – além disso, eles podem identificar maneiras mais eficientes de fazer negócios. Isso é usado para uma tomada de decisão mais rápida e melhor. Em termos simples, é útil para organizações de negócios usarem análises e descobrir os clientes mais valiosos. Também pode ajudar as empresas a criar novas experiências, serviços e produtos.

2
O Big Data é tão útil quanto o significado derivado dele. Ter muitos dados é apenas parte da solução. Segmentar, facilitar o uso e fornecer um objetivo claro para os conjuntos identificados de usuários do big data, é outro conjunto de requisitos básicos. São as idéias que podem surgir do big data que oferecem a oportunidade de obter uma vantagem competitiva. sobre a concorrência – estes são muito menos discutidos em comparação com o próprio big data.

3
Sim, certamente, o Big Data trouxe mais lucros para as empresas. A análise eficaz do Big Data oferece muitas vantagens comerciais, pois as organizações aprendem em quais áreas se concentrar e quais são menos importantes. A análise de big data fornece alguns indicadores importantes que podem impedir a empresa de uma grande perda ou ajudar a aproveitar uma grande oportunidade com as mãos abertas! Uma análise precisa do big data ajuda na tomada de decisões! Por exemplo, hoje em dia as pessoas confiam muito no Facebook e no Twitter antes de comprar qualquer produto ou serviço.

Qual é uma boa definição de big data?

1
Aqui está minha tentativa de uma definição sucinta de um post de blog há pouco tempo: Big Data significa conjuntos de dados grandes demais para serem gerenciados com eficiência nas tecnologias tradicionais de banco de dados. Normalmente, isso significa que os conjuntos de dados são maiores que 50 terabytes. Então, o que quero dizer com gerenciar efetivamente? A capacidade de importar e consultar os dados com base nos requisitos da lógica de negócios. Esses requisitos geralmente são expressos em termos de tempo decorrido. Simplificando, há muitos dados para armazenar e processar em um banco de dados tradicional.

2
Big data é um termo que descreve um grande volume de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados com potencial de serem extraídos para obter informações e utilizados em projetos de aprendizado de máquina e outros aplicativos avançados de análise. Refere-se a um processo usado quando as técnicas tradicionais de mineração e manipulação de dados não conseguem descobrir os insights e o significado dos dados subjacentes. Além disso, são dados cuja escala, diversidade e complexidade exigem nova arquitetura, técnicas, algoritmos e análises para gerenciá-lo e extrair valor e conhecimento oculto.

Quais ferramentas de mineração de fluxo de dados podem lidar com big data?

1
Você pode estar interessado em Vowpal Wabbit: http://hunch.net/vw/.

2
Nossa empresa é especializada nesse problema exato – nosso principal produto DataSift http://datasift.net coleta muitos dos dados mais populares de sites de mídia social e permite definir programaticamente o conteúdo que você deseja recuperar. fora da base de conhecimento -> http://support.datasift.net/help/kb Processamos mais de 200 milhões de dados por dia. A saída dos fluxos pode ser consumida via fluxo HTTP, Web Sockets e por meio de uma API REST. Também estamos trabalhando em um sistema de armazenamento + mapreduce, que entrará no teste Alpha dentro de um mês.

Quem dá a certificação de big data?

1
Se você deseja obter a certificação no Hortonworks, eles oferecem exames on-line com base em proctor nas trilhas Developer e Admin e estão disponíveis diretamente no Hortonworks. Seus parceiros de treinamento também fornecem o treinamento necessário e preparam você para as certificações, pois as taxas do exame são de US $ 250, mas é possível obter certificação global oficial deles.

O big data é o caminho a seguir para as organizações?

1
Esta pergunta começa a me aborrecer agora. Vá a qualquer evento técnico e você ouvirá frases como:> Dados são o novo petróleo> Análise de dados é a chave para o sucesso> Dados grandes são o futuroTudo isso soou emocionante há cinco anos, quando os conceitos ainda estavam surgindo no mercado. Inferno sim, o big data é o futuro, assim como 30 anos atrás os computadores eram o futuro. Ele encontrará aplicativos em todos os domínios. Será tão onipresente que perderá toda a emoção que está reunindo hoje. Nenhuma explicação adicional.

2
A chave para entender big data está no uso da palavra “big” – o conjunto de dados é tão grande que os métodos tradicionais de lidar com eles são inadequados. Grandes dados, a Internet das Coisas e a inteligência artificial rapidamente se tornaram os pilares que definem e mantêm nossa realidade interconectada e direcionada à Internet. Não é surpresa, portanto, que os três assuntos continuem a dominar o setor de notícias de tecnologia em 2017, pois suas tentativas de conectividade permeiam o recesso mais profundo de nossas vidas.

Qual é o significado de big data?

1
O Big Data geralmente é considerado uma quantidade muito grande de dados para armazenamento e processamento ou Quando o próprio dado é Big é denominado Big Data. Dados em grande volume e variedades diferentes podem ser considerados como Big Data. Os dados estão mudando nosso mundo e a maneira como vivemos a uma taxa sem precedentes. Big data é a nova ciência de analisar e prever o comportamento humano e da máquina, processando uma quantidade enorme de dados relacionados. Big data refere-se a um rápido crescimento no volume de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Estima-se gerar 50.000 GB de dados por segundo no ano de 2019.

2
Dados grandes o suficiente para fazer você modificar procedimentos para lidar com isso. Seja infraestrutura ou algoritmos. Quando seu problema precisa de big data, é mais um obstáculo do que um ativo. Observe que depende dos recursos disponíveis. O que precisava de clusters fortes ontem é executado em um PC hoje, mas há muita mídia em torno dele. Como cientista pré-newtoniano, mesmo se você observasse todas as estrelas da galáxia, sua astronomia ainda seria rudimentar.

Devo escolher o aprendizado de máquina em vez de big data?

1
O Big Data Analytics exige um bom conhecimento de aprendizado de máquina, aprendizado de máquina realmente escalável. Os algoritmos de aprendizado de máquina convencionais ou não distribuídos / não escalonáveis não funcionarão para grandes conjuntos de dados. Mas uma sólida compreensão das técnicas convencionais de aprendizado de máquina é definitivamente um primeiro passo promissor. Eu diria que ter habilidades de aprendizado de máquina e big data é ótimo.

Quais são as melhores empresas de análise de big data?

1
Você deve fazer o check-out Ayasdi. É uma empresa de software que faz análise topológica de dados.

2
Nós da First Retail (http: //www.firstretail.com/produ …) temos uma prática especializada nisso. Aqui está um texto padronizado com desculpas pelo recortar e colar – entre em contato se precisar de mais detalhes: O FIrst Retail está transformando a maneira como a grande empresa trabalha com o big data. Por meio de produtos e serviços, incluindo o First Retail SemanticETL ™, SessionCam ™ e o recém-lançado Innovation-in-a-Box ™, o First Retail aplica profundo conhecimento de domínio em aprendizado de máquina avançado, inteligência comercial global e a Web semântica para solucionar problemas reais complexos. desafia os dados em tempo real e fornece resultados reais de negócios. Sediada no Vale do Silício, é uma empresa privada e conta como clientes as empresas de comunicação, varejo e tecnologia Fortune100 ™.

3
A MSys Technologies é facilmente um dos melhores provedores de serviços de big data na Geórgia, EUA. Seus conhecimentos cobrem quase todos os aspectos, incluindo, entre outros,: Análise descritiva, Análise preditiva e avançada, Big Data, Social Media Analytics, Soluções de Business Intelligence baseadas em dispositivos móveis e Soluções integradas de Analytics e Business Intelligence. Aqui está um resumo visual das tecnologias e ferramentas a equipe do MSys Analytics é versada em: Você pode aprender mais sobre os serviços deles na MSys Technologies ou baixando este breve folheto.

Qual é o escopo do BIG DATA e do Hadoop.?

1
Essa pergunta é muito vaga, mas acho que posso dar uma resposta. Estamos em uma era de explosão de dados, a quantidade de dados que cada indivíduo gera diariamente é enorme. O que você faz com esses dados, antes de tudo, encontra uma maneira de armazenar esses dados. É aí que entra o hadoop. Ele oferece um sistema bastante confiável e expansivo. Se minhas máquinas atuais estão ficando cheias de dados. Posso adicionar facilmente mais espaço em disco, o hadoop me permite expandir meu armazenamento tanto físico quanto computacional e físico com bastante facilidade. Agora, que temos os dados. Precisamos de uma maneira de processar os dados. É inútil para mim se eu não posso fazer nada com isso. É aí que o mapa reduzir entra em conflito. O Hadoop oferece uma maneira de processar os dados para usar a redução de mapa. Em suma, o Big Data e o hadoop se tornarão ainda mais importantes. Nós, como indivíduos, podemos nem conhecer sua existência. Mas estará em todo lugar, apenas porque estamos criando tantos dados todos os dias. E se você trabalha com dados. Eu diria que é hora de você começar a entender big data e hadoop. Os tempos estão mudando e a estrada antiga está mudando, dê uma mão para isso, se você quiser fazer parte dela.

2
Big data refere-se à enorme quantidade de dados gerados a cada segundo a partir de diferentes fontes digitais em todo o mundo que não podem ser armazenados processados e analisados usando bancos de dados tradicionais. O Hadoop é a estrutura usada para armazenar esses grandes dados. Tenho certeza que você sabe que tudo no mundo hoje depende de dados. As organizações confiam nos dados para tomar decisões cruciais, são basicamente dados em todos os lugares. Portanto, se você deseja iniciar sua carreira no Big Data / Hadoop, pessoalmente considero que é uma escolha sábia. A geração de dados nunca termina, portanto, esse domínio estará sempre em demanda. O mercado de aplicativos de Big Data deve crescer de US $ 5,3 bilhões em 2018 para US $ 19,4 bilhões até 2026. Para fazer carreira no big data, você precisa estar ciente dos sistemas operacionais e linguagens de programação. Além disso, o conhecimento de DBMS e SQL será uma vantagem adicional. Se você deseja trabalhar nesse domínio, recomendo que você analise alguns vídeos do YouTube no Big Data, avalie seu interesse e, em seguida, passe para esse campo. Você pode começar assistindo o vídeo abaixo:

3
O Hadoop é o pilar mais importante do Big Data. Suas habilidades no Big Data e no Hadoop decidirão se sua carreira será deixada para trás em breve. Você sabe por que, porque o Hadoop não é apenas uma ferramenta, mas um ecossistema inteiro que serve a solução para todos os problemas do Big Data .Vamos ver como o Hadoop pode ser um benefício para sua carreira … CareerWise: mais de 50% dos dados do mundo são transferidos para o Hadoop.Mais de 90% das organizações relatam investimentos de médio a alto nível em Big Data e acreditam que O investimento é “muito significativo”. Oportunidades de trabalho: até o final de 2018, somente a Índia enfrentará uma escassez de cerca de 2 lakh de dados. As valiosas habilidades de Big Data em seu perfil.Empresas que utilizam o Hadoop: não nas principais empresas de TI, mas em todos os principais setores, como varejo, saúde e defesa, têm boas aberturas para candidatos a Big Data e ciência de dados. aHortonworksIBMIntelMapR TechnologiesMicrosoftTeradata “Os profissionais de tecnologia devem ser voluntários para projetos de Big Data, o que os torna mais valiosos para o empregador atual e mais comercializáveis para outros empregadores.” – DiceHope, agora você tem uma idéia clara do panorama geral da sua oportunidade de carreira em Big Data e TODO O MELHOR !!

Quais são as melhores conferências de big data?

1
O ano de 2016 será um bom ano para todas as pessoas de big data, com muitas conferências de big data acontecendo em todo o mundo. Confira uma lista dos 7 principais eventos que você deve visitar este ano: conferências de big data obrigatórias de 2016 Eu também sugiro que você verifique os eventos de big data hospedados pela Intel, Oracle e MapR em 2016.

2
Você pode estar interessado em participar do TMRE: THE Market Research Event e é um evento irmão The Future of Consumer Intelligence 2014 Isenção de responsabilidade: Eu sou um dos organizadores da conferência

3
Como as respostas anteriores são excelentes, mas um pouco desatualizadas – atualizei recentemente esta lista das próximas conferências de big data em 2019, então espero que seja útil para quem pesquisa essa pergunta em 2019. Espero vê-lo em algumas dessas conferências!

Quanto tempo leva para aprender big data?

1
Sinto que a obtenção dos princípios dos Hdfs, MapReduce, a necessidade e a prática de códigos de exemplo na VM levará de 20 a 25 dias (supondo que você esteja trabalhando com a empresa). Eu tinha usado as operações do hadoop e o guia definitivo do hadoop como recursos.

2
Portanto, o Big Data funciona no ecossistema hadoop, que consiste em várias ferramentas como faísca, porco, colmeia, SQL, etc … não vá estudar o big data ao máximo, basta pegar 2 a 3 ferramentas e aprofundar-se e aprender como é quase impossível aprender todas as ferramentas do Big Data, e seria melhor se você pudesse aprender um pouco de aprendizado de máquina com ele, pois no ecossistema hadoop, usamos o aprendizado de máquina com as ferramentas de Big Data para criar soluções de negócios. responda sua pergunta…

Vale a pena fazer o curso de big data da IBM da Big Data University?

1
Não, não vejo futuro na IBM. Se você precisar buscar o Big Data, use o Hadoop, Spark ou TensorFlow. Você pode fazer a certificação da Cloudera ou Hortonworks para Hadoop e Spark. Para a carreira de Machine Learning, escolha TensorFlow. O Tensorflow é uma estrutura de aprendizado profundo do Google. Até o Azure Datalake ou o Amazon EMR teriam mais demanda que a IBM. Para a ferramenta de autoatendimento, você pode usar o OvalEdge. Ele suporta todas as distribuições, Cloudera, Azure, EMR, Hortonworks etc.

Como devo atualizar meu currículo para incluir os cursos de Big Data e Hadoop que participei? Posso encontrar um emprego trabalhando com Big Data sem experiência no mundo real? O que devo especificar nos detalhes e na experiência do meu projeto?

1
Uma maneira de melhorar seu perfil é limpar as certificações da Cloudera, Hortonworks etc. Isso dará credibilidade ao seu perfil. Você precisa reivindicar alguma experiência para obter tração adicional em seu perfil. Infelizmente, o setor de TI na Índia é orientado pela experiência (falsa), e não por habilidades. Se eu sou o entrevistador, enfatizarei as habilidades.

Quais são os quatro Vs do Big Data?

1
Dê uma olhada aqui – a resposta de Juhi Jain para Quais são os seis Vs do Big Data?

2
5 vs de big data, para o ponto de vista da IBM, 3 v são importantes, 1..volume: (escala de dados em termos de terabytes, petabytes etc.2… Velocidade) (velocidade de geração e processamento de dados (dados em tempo real e dados rápidos) ) 3… Variedade (Complexidade, dados de estrutura diferentes (estrutura, não estruturada e semi-estruturas) 4… Valor (reduzindo a complexidade dos dados e aumentando a disponibilidade dos dados e agrega valor ao big data5… Veracidade (confiabilidade,…) muitos outros Vs também… Valência , Validade, Variabilidade e Volatilidade

3
Além de simplesmente ser um monte de informações, o Big Data agora é definido com mais precisão por um conjunto de características. Essas características são comumente referidas como os quatro Vs – Volume, Velocidade, Variedade e Veracidade Saiba mais.

Quais são alguns dos fatos alucinantes sobre Big Data?

1
Eu tenho algumas coisas interessantes sobre big data. Espero que gostem …… Certamente vemos muita propaganda em torno de big data, mas acredito que os 25 fatos a seguir falam por si e ajudam a criar uma imagem realista do fenômeno que agora chamamos de ‘Big Dados ‘- um fenômeno que está mudando o mundo como o conhecemos. A cada 2 dias, criamos tanta informação quanto criamos desde o início dos tempos até 2003. Mais de 90% de todos os dados do mundo foram criados no passado 2 Espera-se que, até 2020, a quantidade de informações digitais existentes cresça de 3,2 zettabytes hoje para 40 zettabytes. A quantidade total de dados capturados e armazenados pela indústria dobra a cada 1,2 anos. A cada minuto, enviamos 204 milhões de e-mails, gere 1,8 milhão de curtidas no Facebook, envie 278 mil Tweets e carregue 200 mil fotos para o Facebook. Somente o Google processa em média mais de 40 mil consultas de pesquisa por segundo, perfazendo mais de 3,5 bilhões em um único dia. vídeo são uploade d para o YouTube a cada minuto e você levaria cerca de 15 anos para assistir a todos os vídeos enviados pelos usuários em um dia. Os usuários do Facebook compartilham 30 bilhões de partes de conteúdo entre eles todos os dias. Se você queimou todos os dados criados em apenas um dia no Acredita-se que o AT&T detenha o maior volume de dados do mundo em um único banco de dados – o banco de dados de registros telefônicos tem 312 terabytes de tamanho e contém quase 2 trilhões de linhas .570 novos sites surgem a cada minuto de cada dia. 1,9 milhão de empregos em TI serão criados nos EUA até 2015 para realizar projetos de big data. Cada um deles será apoiado por 3 novos empregos criados fora da TI – o que significa um total de 6 milhões de novos empregos, graças ao big data. Os data centers de hoje ocupam uma área de terra de tamanho igual a quase 6.000 campos de futebol. O Twitter para medir o “sentimento” analisa 12 terabytes de tweets por dia. A quantidade de dados transferidos pelas redes móveis aumentou 81% para 1,5 exabytes (1,5 bilhão de gigabytes) por mês entre 2012 e 2014. O vídeo é responsável por 53% desse total. Pensa-se que a NSA analise 1,6% de todo o tráfego global da Internet – cerca de 30 petabytes (30 milhões de gigabytes) por dia. O valor do mercado Hadoop deve subir de US $ 2 bilhões em 2013 para US $ 50 bilhões em 2020, segundo uma pesquisa de mercado. acredita-se que o número de bits de informações armazenadas no universo digital tenha excedido o número de estrelas no universo físico em 2007. Este ano, haverá mais de 1,2 bilhões de telefones inteligentes no mundo (que são h está cheio de sensores e recursos de coleta de dados), e o crescimento está previsto para continuar. O boom da Internet das Coisas significará que a quantidade de dispositivos que se conectam à Internet aumentará de cerca de 13 bilhões hoje para 50 bilhões em 2020,12 milhões de tags RFID – usadas para capturar dados e rastrear o movimento de objetos no mundo físico – haviam sido vendidas em 2011. Até 2021, estima-se que o número tenha aumentado para 209 bilhões à medida que a Internet das Coisas decola. foi usado para prever crimes antes que eles aconteçam – um julgamento de “policiamento preditivo” na Califórnia foi capaz de identificar áreas onde o crime ocorrerá três vezes mais com precisão do que os métodos existentes de previsão. Ao integrar melhor a análise de big data à área de saúde, o setor pode economizar US $ 300 bilhões por ano, de acordo com um relatório recente – é o equivalente a reduzir os custos de saúde de todos os homens, mulheres e crianças em US $ 1.000 por ano. Os revendedores podem aumentar suas margens de lucro em mais de 60% através da exploração total das análises de big data. Espera-se que o setor de big data cresça de US $ 10,2 bilhões em 2013 para cerca de US $ 54,3 bilhões em 2017. Obrigado por dedicar seu tempo precioso … Não se esqueça de votar … Felicidades:)

Quais são os 10 principais problemas no Big Data?

1
O Big Data está passando por uma fase interessante – os clientes finais e os provedores de serviços estão tentando descobrir maneiras de começar os projetos de big data (pensando no ROI) e mais e mais empresas de produtos estão crescendo rapidamente, tornando a decisão de tecnologia mais complicada. entre todos esses poucos iniciantes (profissionais de big data) estão gostando do banquete até que ele dure. Mas a escassez de profissionais tornaria cada vez mais difícil para os clientes finais e o integrador de serviços iniciar projetos de big data ou fazê-los com alto custo e baixo ROI / benefícios experimentados.

2
Eu acrescentaria uma coisa à grande lista acima: encontrar pessoas e talentos capazes de resolver esses problemas.

3
Os maiores problemas sobre big data não estão relacionados à tecnologia – estão relacionados a como tornar os dados acionáveis. Pensar que o big data sozinho tornará uma empresa mais bem-sucedida requer uma série de suposições perigosas, como: 1. Temos acesso a todos os dados que precisamos, o problema é como processá-los. Sabemos exatamente o que estamos procurando nos dados. Podemos agir com base nas idéias inferidas a partir dos dados. Os dados contêm a resposta. Mais detalhes sobre este post do blog Os cinco grandes problemas do big data

Quais são os melhores blogs a seguir para Big Data, Machine Learning e Deep Learning?

1
O LinkedIn possui vários grupos moderados dedicados a Big Data, Machine Learning e Deep Learning. Você pode encontrar algo útil lá.

2
Vou adicionar mais alguns: Big Data: Blog sobre Blockchain, Big Data e AnalyticsSmartData Collecitve – Notícias e análises sobre Big Data, Cloud e AnalyticsPlanet big datainsideBIGDATA – insideBIGDATA: Insights claros e concisos sobre estratégias de big dataLillian Pierson, PEMachine Learning: Machine learningMachine Um blog sobre aprendizado de máquina, mineração de dados e visualização

Big data, estatística: Quais são os principais problemas estatísticos na análise de “big data”?

1
Um grande problema é que as pessoas não conseguem reconhecer o GIGO. Lixo para dentro. Lixo para fora. Mais lixo. Mais lixo. Um dos primeiros usos de um tipo de big data foi a infame pesquisa Literary Digest. Não foi quem disse “Dewey vence Truman”. Este disse que Landon derrotaria FDR em um deslizamento de terra em 1932. Eles entrevistaram 10.000.000 de pessoas. Eles estavam tão errados quanto o errado pode estar; a eleição de 1932 foi, de fato, um dos maiores deslizamentos de terra de qualquer eleição presidencial dos EUA – mas foi FDR quem venceu. Outro grande problema é contratar “cientistas de dados” que não têm treinamento estatístico. Não estou falando muito da matemática sofisticada por trás dos métodos utilizados, mas do treinamento e da experiência no que pode dar errado com os modelos. No entanto, outro problema é uma atitude de “o computador disse, acredito, que resolve isso”. ” Se a resposta não faz sentido, é quase certamente errado. Isso é ainda mais verdadeiro se o método usado for uma caixa preta. O uso de métodos sofisticados é um problema duplo – não é feito o suficiente e, quando é feito, geralmente é feito muito cedo. Se você não analisou seus dados uma variável de cada vez, não confiarei em nada que você fez, por mais sofisticado que seja. Por outro lado, com que frequência métodos como regressão quantílica ou splines de regressão adaptativa multivariada são usados? Finalmente, pode haver uma tendência a ignorar os conselhos de Abraham Lincoln e David Cox. Se eu tivesse seis horas para cortar uma árvore, gastaria quatro delas afiando meu machado – Abraham LincolnNão há perguntas estatísticas de rotina, apenas rotinas estatísticas questionáveis – David Cox

2
Uma preocupação dos cientistas de dados que entram em campo, sem treinamento estatístico, é o design experimental. Muitos dados dependem do contexto em que foram coletados ou registrados. Sem os métodos de coleta compreendidos, as inferências serão tiradas de lugar e a força das conclusões questionável.

O que são projetos em big data?

1
O Big Data mudou drasticamente a capacidade de processamento de dados das empresas. Alguns dos projetos mais populares de Big Data são: Decodificação de DNA: Com a tecnologia de Big Data, tornou-se muito eficiente decodificar o DNA. É um dos maiores presentes do Big Data para a humanidade. Internet das Coisas: Todos os dias, novos tipos de coisas e equipamentos estão entrando na Internet. Isso está gerando uma quantidade enorme de dados. O Big Data chega para resgatar aqui, manipulando esses dados e tornando-os úteis para análises adicionais. Assistência médica: No mundo médico, existe uma grande quantidade de dados de assistência médica espalhados por hospitais, médicos, companhias de seguros etc. Com as tecnologias de Big Data, é possível para estudar esses dados e usá-los para diagnosticar doenças de maneira rápida e precisa. Educação: Foram-se os dias de 15 a 50 alunos por turma. Agora, os professores estão ensinando 100.000 alunos por vez usando ferramentas on-line. Com um número tão grande de alunos, a quantidade de dados gerados é enorme. As tecnologias de Big Data estão se acostumando a analisar esses dados e tornar a educação mais produtiva. Espero que ajude. Siga-me no Gautam Gupta para aprender mais sobre o Big Data e seus aplicativos.

2
Analisando o impacto dos projetos de big data Apesar dos problemas, o resultado da movimentação de big data é significativo, mas não tão revolucionário quanto os entusiastas originalmente pensavam. Projetos de big data foram perseguidos com os mesmos tipos de problemas relacionados ao entendimento de dados, qualidade e excesso de execução de projetos que os projetos de data warehouse. Há um reconhecimento crescente de que a extração, transformação, vinculação e coleta de dados de sistemas heterogêneos é naturalmente difícil e, embora o processamento de big data torne mais rápido e barato o processamento de dados, ele não remove grande parte da complexidade e das habilidades necessárias. existe a percepção de que as técnicas de gerenciamento de informações devem ser amplamente independentes da plataforma de dados e do tipo de dados. O resultado é o seguinte: Os data warehouses são vistos como complementares e não competitivos para plataformas de big data. Seu uso é focado no processamento altamente otimizado de dados para relatórios e painéis padrão. As plataformas de big data oferecem o recurso genérico para todos os tipos de dados, o que é útil para o desenvolvimento e a experimentação de análises, além de uma carga de trabalho de produção com menos tempo de natureza crítica. Os dados são processados seletivamente do formato bruto ao serviço de dados finalizados de forma ágil e modular. moda. Não há mais uma tentativa de ajustar todos os dados em um único modelo de dados. Modelos comuns de dados são usados para criar consistência entre implementações de serviços de dados, não para criar uma única visão coerente da operação da organização. seletivo em vez de um conjunto de padrões aplicados a todos os dados. Os metadados estão sendo usados operacionalmente para catálogos de dados on-line, acesso virtualizado e governança ativa de dados.Técnicas de qualidade de dados, gerenciamento do ciclo de vida e proteção estão sendo homogeneizadas para suportar todos os tipos de dados estruturados e não estruturados. Atualmente, o negócio é um ativo e seu uso é agora uma discussão no nível da sala de reuniões. O gerenciamento de informações está ficando mais difícil devido à diversidade de produtores de informações atualmente. No entanto, o movimento de big data forçou um avanço significativo nas práticas de gerenciamento de informações além daquelas desenvolvidas para o data warehouse e, como resultado, estamos melhor posicionados para gerenciar isso.

3
Se você fala sobre Big Data, precisa ter certeza de que está falando sobre Engenharia de Dados, como Hadoop ou Spark. Consulte outro tópico em que respondi sobre Projetos Livres de Big Data e casos de uso. Existe algum projeto gratuito sobre Big Data e Hadoop? , que posso baixar e praticar? Satyam Kumar | Hadoop Developer na Acadgild

O que é análise de big data?

1
Existem algumas boas definições de análise de big data. Acho particularmente útil usar um exemplo ao pensar nisso. É sobre o papel do big data na sociedade e a experiência do cliente. Big Data para experiências mais inteligentes do cliente – CoolaData

2
Análise de dados Herebig

Como está o futuro do big data?

1
Para ser sincero, conheço big data, a análise de dados está vendo um grande aumento na popularidade no setor de TI, mas para países como a Índia vai demorar muito tempo para se engajar nessas práticas permanentemente, a razão é o mercado pequeno em comparação com o mercado ocidental , baixas contratações tecnológicas Os dados do .BiG são enormes, mas a bolha ainda não está aberta, levará algum tempo para países como a Índia.

Saiba mais...  O poder dos #bookmarklets

2
Enquanto o Hadoop estiver alimentando não apenas o Yahoo !, mas o Facebook, o Twitter “e muitos dos outros grandes nomes da tecnologia que todos conhecemos, amamos ou odiamos ou preferimos não dizer” [1] … eu diria o futuro do Hadoop (e big data também) é tão brilhante que deveria estar usando máscaras! Como qualquer tecnologia vertical, o big data está evoluindo … e continuará evoluindo a cada 12 a 18 meses. A indústria e seus inúmeros eventos podem se renomear, mas as ferramentas mais críticas para sua operação continuarão sendo estrelas no céu. Uma das maiores áreas que meus colegas que trabalham nesta indústria esperam ver crescimento no futuro será estender big data por meio da automação.O big data é complexo … mas sua produção é de alto valor para empresas de todos os tamanhos, por isso o fascínio permanecerá poderoso para o circuito de capital de risco. Com o tempo, os nomes podem mudar, mas o futuro da indústria é brilhante . Mal posso esperar para ver como as coisas progridem nos próximos anos.Notas de rodapé [1] Infoworks.io

3
Existem infinitas possibilidades de aplicativos de big data. Existem milhões de bilhões de dados são gerados todos os dias e seu crescimento é dia a dia e ano a ano. O problema é como encontrar conhecimento relevante desses dados e, em seguida, resolver esse problema, o big data é fornecido. O big data prevê o futuro a partir dos dados e encontra informações e padrões lucrativos para as empresas. Os dados estão crescendo exponencialmente e, para encontrar informações valiosas e padrões, big data será usado. Portanto, você pode imaginar qual é o futuro do big data. O Big Data Future é muito brilhante.

No mundo do big data, quem são os especialistas e quais são as empresas nesse espaço?

1
Os telefones celulares são uma fonte incrível de big data., Especialmente se você realmente se importa com a compreensão do usuário.Ginger.io – estamos apenas começando, por isso não posso compartilhar muito, mas usamos grandes quantidades de dados móveis para prever tendências de saúde individuais e agregadas. Alguns dos líderes acadêmicos em big data e redes móveis (também conhecidos como mineração de realidade) incluem Alex Pentland, Laslo Barabasi, Martha Gonzales, Nathan Eagle, Andrew Campbell, Tanzeem Choudhury e outros. Minha própria pesquisa também está neste espaço.

2
As empresas estão adotando vários modelos diferentes quando se trata de oferecer a melhor solução para os consumidores. Sendo um deles o Evoz, eles têm uma plataforma de software que coleta e analisa Big Data para tornar sua casa conectada ainda mais inteligente. Atualmente, eles têm um dispositivo de monitoramento de bebês que pode monitorar bebês e rastrear seus hábitos de sono, receber conteúdo personalizado e um plano de aprimoramento personalizado, tudo com base em dados reais. Agora eles estão indo além disso, vamos esperar e ver o que eles têm reservado para o mundo do Big Data.

3
Várias empresas que consomem muita energia, por exemplo A indústria petroquímica, como a produção de petróleo / gás e metal, está no espaço de grande volume de dados. Eles coletam e processam grandes quantidades de dados em tempo real (por exemplo, de sensores) e dados usados para análises posteriores (por exemplo, sismologia). Minha experiência de trabalho com essas empresas é que elas têm vários especialistas em big data, mas até agora parecem ter uma experiência limitada com novas ferramentas de big data, como hadoop e mapreduce.

Quantos dados são “Big Data”? Existe classificação para vários níveis de “Big Data” por quantidade de dados processados ou outras restrições, como por exemplo, taxa de transferência? Qual é o tamanho mínimo de dados que ainda é qualificado como “Big Data”?

1
Minha definição simples: Big Data são dados distribuídos. A complexidade dos sistemas, projetados e biológicos, aumenta consideravelmente quando você passa de arquiteturas monolíticas para distribuídas. Aqui está uma tabela útil que desenvolvi para descrever as diferenças entre pequeno, médio e grande porte. dados:

Como começo a aprender sobre big data? Qual site oferece o melhor tutorial para big data?

1
Sendo desenvolvedor Java, não será muito importante aprendê-lo. Confira as referências abaixo: 1) Universidade de Big Data2) Academia Khan3) Guia Definitivo do Hadoop – versão atualizada4) Quaisquer blogs hadoop para mantê-lo atualizado sobre os acontecimentos5) Estudos de caso, tanto quanto você puder! Estou em pesquisa e desenvolvimento em Big Data Tecnologia e sugiro que você entre em contato com alguém que trabalhe em tempo real paralelamente, pois as coisas seriam um pouco diferentes do que você aprende. Espero que isto ajude! Muito bem sucedida 🙂

2
Gostaria de compartilhar minha experiência sobre o dataflair de onde fiz o curso. Meu treinador era um senhor anish da dataflair e eu poderia dizer que ele é o melhor mentor que eu já conheci na minha vida. Eu vim a conhecer o DataFlair apenas através das revisões do Quora. A melhor coisa do Dataflair é que eles não fazem marketing ou propaganda. O objetivo do curso é capacitar o aluno a desenvolver habilidades de leitura e escrita, além de desenvolver habilidades de leitura e escrita, além de auxiliar no desenvolvimento de habilidades motoras, cognitivas, cognitivas, cognitivas e cognitivas. confiança4) Uma das coisas importantes é o estilo de ensino do instrutor. Anish senhor ensinando maneira é realmente entusiasmado e enérgico que você não pode pés tédio. Ele limpa todas as dúvidas tão bem. Também motiva a trabalhar duro para esse domínio.Um bom professor pode inspirar esperança, acender a imaginação e incutir um amor pelo aprendizado.Portanto, se alguém estiver planejando fazer o curso de Big Data e Hadoop, use o DataFlair.Todo o melhor 🙂

3
Antes de começar a falar sobre como começar a aprender big data, deixe-me dizer que você tomou a decisão certa no momento certo. É o momento dos profissionais de Big Data, e a opção como carreira ou acadêmico é o caminho a seguir. Agora, voltando à sua pergunta. Como começo a aprender sobre Big Data? · Você começa online e lendo o máximo possível. você pode sobre o Big Data. Leia blogs on-line úteis para ter uma idéia do que é o Big Data e por que ele é amplamente aceito em todos os setores. · Em seguida, você lista seus objetivos de carreira. O que você está procurando alcançar? Você está procurando ajudar os profissionais de marketing a criar estratégias? Ou você está procurando crescimento com uma empresa pública? · Depois, direcione seu tipo de personalidade para o campo. O Big Data exige que você examine dados estruturados ou não estruturados, milhares de bytes, para obter informações significativas. Você está disposto a gastar o tempo necessário? Ou você está mais interessado em conhecer pessoas e realizar vendas? · Depois de identificar se o Big Data é a escolha certa para você, siga para as opções de treinamento. · Ao estudar os vários cursos, entenda os diferentes tipos de carreira. opções disponíveis. Você está interessado em buscar ciência de dados ou análise de dados? Ambas as opções oferecem enormes oportunidades e você deve estudá-las em detalhes antes de finalizar. Agora, chegamos à sua segunda pergunta – Qual site oferece o melhor tutorial para Big Data? Considere o aprendizado on-line através de um site confiável – o upGrad. O portal de educação oferece vários cursos especializados afiliados a institutos e certificações de renome. Tenha a ajuda de orientadores e mentores de estudantes para saber mais sobre o seu Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Big Data, em associação com o BITS Pilani e o PG PG em Big Data & Analytics. Ambos os cursos oferecem rigorosas aulas on-line por renomados professores e ex-alunos do BITS Pilani. Depois de concluir o programa, o upGrad também oferece colocação de trabalho nas principais organizações do mundo.

Quem é elegível para o treinamento Hadoop de big data?

1
Existem muitos mitos sobre pré-requisitos para aprender o Hadoop. Mas deixe-me dizer que eu era do fundo do DBA sem conhecimento de java. Fiz o curso Hadoop da DataFlair, onde eles me forneceram curso java gratuito e essa foi a única coisa que achei necessária para aprender o Hadoop. Portanto, qualquer pessoa interessada em codificar pode aprender o Hadoop adquirindo conhecimento básico sobre java.

2
Qualquer pessoa que tenha conhecimento sobre gerenciamento de banco de dados e mineração de dataware house, além de conhecimento básico sobre sql, java e python, é elegível para aprender o Hadoop. Mesmo se você não conhece Python e Java, deve conhecer minuciosamente os comandos sql. usado por pessoas que não conhecem java, mas sql ou oracle é um pré-requisito. Tudo de bom.

Qual é o melhor livro para análise de big data?

1
Os 5 melhores livros para Big Data Analytics são: Predictive Analytics: o poder de prever quem irá clicar, comprar, mentir ou morrer por Eric SiegelData Smart: Usando a ciência de dados para transformar informações em idéias por John W. ForemanBig Data: Big Revolution: A Revolution That “ A ideia é que, ao longo dos anos, as empresas se tornem cada vez mais competitivas e que, ao mesmo tempo, se tornem mais competitivas, mais competitivas e com mais oportunidades de crescimento ”, afirma o gerente de marketing da empresa, José Carlos de Oliveira. Bart Baesens

2
Essa é uma pergunta muito ampla. Como tal, aqui estão dois bons livros para começar: TractionLean Analytics

3
O big data e a análise de dados são um assunto incrivelmente amplo e abrangente, com tantas ramificações, avenidas e conceitos a serem explorados – mas a masterização ajudará você a permanecer robusto, competitivo e relevante no mundo digital hiperconectado de hoje. lá fora, sobre o assunto, mas para ajudar você a começar, você pode conferir esta lista de 15 livros definitivos sobre o assunto – com críticas e recomendações: Os melhores livros de análise de dados e big data que você deve ler.

Quais são os maiores desafios da análise de big data?

1
Muitas empresas podem e não devem colocar os dados de seus clientes “na nuvem”. Especialmente se você é uma empresa européia, muitas vezes (por lei) não é permitido colocar dados de clientes em servidores estrangeiros. Isso significa que eles precisam comprar muito hardware e gerenciar um cluster próprio. Possível .. Mas: encontrar pessoas especializadas em tecnologias como o Hadoop também é difícil. Os mocinhos são arrebatados pelos grandes .com. O desenvolvimento dessas habilidades do zero pode levar um ano para o profissional de TI médio, com um diploma de bacharel ou mestrado.Pergunta Quais são as melhores ferramentas de software de big data?

1 Já abordado na pergunta: Quais são as boas ferramentas para análise de big data? Essencialmente, comece com qualquer distribuição do Hadoop e você já possui um conjunto de ferramentas bastante poderoso. 2 Ferramentas de integração de big data é um termo usado para uma coleção de conjuntos de dados tão grandes e complexos que é difícil processar usando aplicativos / ferramentas tradicionais. São os dados que excedem o tamanho de Terabytes. Devido à variedade de dados que ele abrange, o big data sempre traz vários desafios relacionados ao seu volume e complexidade. Uma pesquisa recente diz que 80% dos dados criados no mundo não são estruturados. Um desafio é como esses dados não estruturados podem ser estruturados antes de tentarmos entender e capturar os dados mais importantes. Outro desafio é como podemos armazená-lo. Hoje, quase todas as organizações usam extensivamente o big data para obter uma vantagem competitiva no mercado. Com isso em mente, as ferramentas de big data para processamento e análise de big data são a escolha mais útil das organizações, considerando o custo e outros benefícios. Agora, quando falamos em ferramentas de big data, vários aspectos aparecem em cena. Por exemplo, quão grandes são os conjuntos de dados, que tipo de análise faremos nos conjuntos de dados, qual é a saída esperada etc. Portanto, em termos gerais, podemos categorizar a lista de ferramentas de big data nas seguintes categorias: com base em armazenamentos de dados Como plataformas de desenvolvimento, como ferramentas de desenvolvimento, ferramentas de integração para ferramentas de análise e relatórios.Por que existem tantas ferramentas de big data de código aberto no mercado? A maioria dos grupos ou organizações ativas desenvolve ferramentas de código aberto para aumentar a possibilidade de adoção na indústria. Além disso, é fácil baixar e usar uma ferramenta. Se olharmos atentamente para a lista de ferramentas de big data, ela pode ser desconcertante. Como as organizações estão desenvolvendo rapidamente novas soluções para obter uma vantagem competitiva no mercado de big data, é útil concentrar-se nas ferramentas de big data de código aberto que estão impulsionando a indústria de big data. Um exemplo perfeito disso seria Rivery. 3 O mundo moderno é difícil de imaginar sem as tecnologias de Big Data que operam as quantidades de milhões e trilhões de informações geradas por toda e qualquer esfera da vida humana. Hoje, é costume distinguir várias categorias de software de Big Data, como: Software de Análise de Big Data; Software de Processamento e Distribuição de Big Data. Cada ferramenta de categoria é usada para organizar, gerenciar e analisar a enorme quantidade de dados gerados por redes, produtos modernos, As melhores ferramentas de software de Big Data: O Hadoop é a estrutura de software de código aberto mais reconhecível e comum que visa armazenar dados e executar aplicativos em clusters de hardware comum, além disso, o Hadoop permite escrever e testar rapidamente sistemas distribuídos. O sistema Hadoop é usado pelo Facebook, Linkidin, Google, eBay etc. O Hadoop possui um grande conjunto de vantagens, como: Flexibilidade; Baixo custo; Escalabilidade; Tolerância a falhas; Velocidade. Mas como todo sistema Hadoop também possui alguns profissionais, como O HPCC é uma plataforma de sistema de computação de software intensivo de código aberto que oferece mecanismo ETL e Query e também ferramentas de gerenciamento de dados e aprendizado de máquina como: Gerenciamento de dados: criação de perfil de dados, limpeza de dados Atualizações e consolidação de dados de captura instantânea, agendamento de tarefas; aprendizado de máquina: regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e florestas aleatórias. O HPCC possui recursos como: Suporta SOAP, XML, HTTP, REST e JSON; Menos código para uma grande complexidade de alta tarefas de dados; Fornecido para melhorar a escalabilidade e o desempenho; Não é possível otimizar o código para processamento paralelo; o código ECL é compilado em C ++ otimizado e também pode ser estendido usando bibliotecas C ++. O Qubole fornece ferramentas de Big Data, como ferramentas de consulta SQL, Ooks e painéis. Além disso, o Qubole forneceu uma única infraestrutura compartilhada, análises e cargas de trabalho de IA / ML, Hadoop, Presto, TensorFlow, Airflow, Hive etc. Também: seus mecanismos de código aberto criados na AWS, Microsoft e Google Clouds; Especializado em nuvem pública análise de dados baseada em dados; entregar alertas, idéias e recomendações acionáveis para otimizar confiabilidade, desempenho e custos; fornecer uma plataforma única para cada caso de uso; o Apache Storm é um sistema de computação em tempo real distribuído de uso simples, gratuito e de código aberto, orientado para distribuído. processamento de grandes fluxos de dados. Um dos principais recursos do Apache Storm é que ele pode ser integrado a qualquer sistema de enfileiramento e banco de dados ou linguagem de programação que já use. O sistema Storm é usado pelo Twitter, Spotify, Yahoo !, etc. O sistema de ferramentas Storm usa para: Análise em tempo real; Aprendizado de máquina on-line; Computação contínua; RPC distribuído; ETL.Cassandra é um sistema de gerenciamento de banco de dados distribuído pertencente ao NoSQLclasse que visa lidar com grandes quantidades de dados em muitos servidores comuns, fornecendo alta disponibilidade sem um único ponto de falha. Cassandra é usado pela IBM, Apple, Instagram, eBay, Netflix, GitHub, SoundCloud e em mais de 1500 outras empresas. O banco de dados Apache Cassandra possui os seguintes recursos: Ponto único de falha; DDL, DML; nó Cluster; consistência eventual de dados; consistência de ajuste.Para obter mais informações sobre tecnologias de Big Data ou empresas de desenvolvimento de Big Data, visite: 46 melhores empresas e desenvolvedores de Big Data em 2019.

Quais são as boas universidades para MS / MS + PhD em Data Science, Machine Learning ou Big Data?

1
Berkeley, Stanford (Andrew Ng) e a Universidade de Toronto (Geoffrey Hinton – o inventor de propagação de redes neurais), a Universidade de Nova York (Yann LeCun) e a Universidade de Manchester (Reino Unido) são líderes mundiais.

2
Estou mais familiarizado com o lado da EM. Aqui está minha lista de escolas que oferecem programas dedicados de ciência de dados / ML: Universidade de Stanford. Eles oferecem um ótimo programa MS in Statistics: Data Science. O currículo tem uma grande mistura de estatística e ciência da computação. Tem a vantagem geográfica de estar próximo ao vale do silício.Carnegie Mellon University. Muitos programas excelentes, incluindo Mestrado em Ciência de Dados Computacionais e Mestrado em Aprendizado de Máquina. A CMU oferece cursos de big data de alta qualidade e está sempre entre as escolas de destino para grandes empregadores de tecnologia. O Mestrado em Ciência e Engenharia da Computação e o Mestrado em Ciência de Dados compartilham currículo semelhante. O departamento de engenharia está crescendo rapidamente, portanto ainda mais recursos estarão disponíveis.NYU. Devido ao seu forte departamento de matemática e ao Center for Data Science liderado por Yann LeCun, o MS in Data Science é uma ótima opção. Está entre as primeiras universidades que iniciaram um programa dedicado de ciência de dados, portanto, o programa de MS cresceu bastante. Universidade Columbia. Mestre em Ciência de Dados pela Northwestern University. Eles oferecem um pequeno, mas nicho, programa MS in Analytics. Curriculum é ótimo na minha opinião. Devo ressaltar que, se seu objetivo for uma carreira em ciência de dados / ML, programas em CS ou Estatística também poderão ajudá-lo a alcançar esse objetivo. Então suas opções são muito mais amplas – UC Berkeley, MIT, Universidade de Washington, UIUC, etc.

3
Para doutorado em ciência de dados, observe o link para algumas universidades: Programa de doutorado em ciência de dados – NYU Center for Data SciencePhD in Big DataPh.D. Em Análise e Ciência de DadosCiência e Engenharia Computacional e Ativada por DadosIGERT Data Science PhD Program

Qual é o melhor para estudar, ciência de dados ou big data?

1
Depende do seu objetivo final. Se você estiver em processos de ETL, Big Data. No entanto, se você gosta de analisar as coisas, faça ciência de dados. Se eu fosse você, faria ambos começando com a ciência de dados e, eventualmente, trabalhando no Big Data. É isso que estou fazendo agora. No momento, estou aprendendo várias técnicas de ML e depois aprendendo coisas como pyspark e hadoop para poder trabalhar em projetos no futuro

2
Big data é sobre coletar informações. (você precisa saber sobre mecanismos de armazenamento, servidores …) A ciência de dados é sobre a análise das informações que você possui. (é necessário conhecimento de matemática, bem como sistemas para analisar informações). Pesquise um pouco sobre esses tópicos.

Quais são as habilidades e a experiência necessárias para os engenheiros de Big Data?

1
Habilidades de ingestão de dados. Conheço muitas empresas que compram soluções Hadoop e de data warehouse, mas ficam aquém porque não pensaram no lado da ingestão da equação. Isso envolve muitos scripts e ETL.

2
Obrigado pela A2A. Na minha opinião, ingestão de dados e ETL são o que eu espero que os engenheiros de dados se destacem. Não apenas alcançando alto desempenho e soluções escaláveis nessas áreas, mas também conhecendo e entendendo quais produtos lidam com quais problemas.

3
A curiosidade é fundamental, assim como a paciência. Você pode aprender a executar SQL, Python, R e estatística, mas precisa de uma curiosidade natural e paciência e diligência para responder a perguntas de big data.

Qual é a maior perspectiva, segurança cibernética ou big data?

1
Eu acredito que ambos os campos não são completamente independentes. A segurança cibernética, se eu disser em termos de segurança de rede, há uma enorme quantidade de dados de tráfego e a identificação de uma invasão exigirá tecnologias de big data. E big data, é claro, requer segurança, pois é preciso proteger os DADOS. Portanto, minha sugestão é que você comece com segurança cibernética e, eventualmente, acabe com as tecnologias de big data. Boa sorte.

Quais startups são as melhores em big data hoje?

1
Esta não é uma lista completa, apenas algumas das melhores para começar. Cloudera. Aqui está um vídeo que fiz com Mike Olson: (ótima discussão sobre big data, Cloudera se concentra no Hadoop). Aqui está um vídeo com seu CEO: (eles se concentram no Memcached). Eles ajudam as empresas a passar por grandes conjuntos de dados em busca de padrões. Vídeo com o fundador e CTO: http: //www.building43.com/videos …

2
http://timetric.com/ possui mais de 2.000.000 de estatísticas públicas e também extrai dados de negócios.

3
Além de Cloudera, existem o Aster Data e o Vertica. Dois que foram adquiridos são Greenplum (da EMC) e Netezza (da IBM).

Estou interessado em análises de IOT e Big Data. Quais são os cursos ou como me dedico à análise de big data?

1

2
Olá, Antes de tudo, entenda o que exatamente o analista de dados faz ou que tipo de trabalho ele faz no básico diário do trabalho. Abaixo estão alguns exemplos, também passo a passo neste guia de e-book para carreiras no Analytics, que explica muito. Muitas atividades envolvem a coleta e extração de dados.Entendendo e interpretando os números Para ler os dados e tentar encontrar as tendências, padrões, similaridades e algoritmos dentro dos dadosComparando os dados atuais com a pesquisa de mercado anteriorFaça as histórias das descobertas finaisApresentando essas descobertas às partes interessadas / liderança para ajudá-las a fazer melhores estratégias para os negóciosAgora, se você estiver satisfeito em prosseguir com as responsabilidades acima em Noções básicas diárias, você pode seguir o processo / estilo abaixo para se tornar analista de dados / cientista de dados. Existem vários recursos on-line que podem ensinar a você excel / SAS / R etc muito bem, mas você precisa de muito tempo para pesquisar sobre quem está oferecendo o que e você precisa navegar por vários sites, canais do youtube etc. Mas se você estiver recebendo algum curso mais barato da Udemy, cousera, skillshare, então eu Sugiro que você os busque, porque eles já fizeram a parte mais difícil para você trazer tudo em um só lugar. Aprenda idiomas como SAS, R, Python etc.Eu digo fortemente que melhore suas habilidades no MS Excel, porque a confiança precisará disso muito ao fazer o seu trabalho de análise. Gostaria de solicitar a leitura deste e-book Beginners Guide to Career in Analytics, que realmente explica em detalhes quais habilidades você deve ter como cientista de dados ou como se preparar para a carreira de analista de dados. no desenvolvimento de suas habilidades de excel também porque você precisa muito delas enquanto trabalha no campo de análise, pode fazer alguns cursos como https://www.udemy.com/mastering-…O melhor mantra para se tornar bom em análise é muito trabalho Com uma abordagem consistente Eu recomendaria, por favor, leia o e-book acima, que realmente ajuda muito na escolha do curso certo.Por favor, deixe-me saber se existem mais perguntas.

3
Olá, Tudo depende se você está planejando aprender isso do zero ou se já está no domínio de análise.Pode começar por aqui, será muito útil.Saiba o Hadoop, MapReduce e BigData from ScratchTambém é possível segui-los depois de ter Alguns conhecimentos sobre projetos abertos do raspberry piIntrodução à Internet das Coisas (IoT) usando o Raspberry Pi 2Pergunta Como o big data, o aprendizado de máquina e a ciência de dados afetam o campo da educação?

1 Com a crescente popularidade dos MOOCs, surgiu uma grande variedade de oportunidades. Milhares de pessoas fornecem às plataformas educacionais muitos dados que descrevem seu desempenho. Essas métricas, se reunidas adequadamente, podem descrever os lados bons e ruins de vários padrões de estudo usados pelos alunos. Esta é uma oportunidade sem precedentes para obter modelos precisos de: Como as pessoas consomem as informações apresentadas da maneira tradicional – em palestras e livros didáticos. Eles pulam muito, ficam entediados? Se as palestras forem mais curtas, qual é a solução ideal? O que leva as pessoas a abandonar os cursos? Se o material didático tem algo a ver com essa decisão, o que deve ser feito sobre isso? Quais são as falhas nos conjuntos de problemas? Eles cobrem bem o tópico? Onde estão os gargalos e as peças mais demoradas? Muitas, muitas outras questões de importância crítica Até recentemente, essas perguntas só podiam ser respondidas através da experiência subjetiva coletada pelos professores ao longo de vários anos de prática, que não era apoiada por evidências estatísticas e, além disso, era propensa a vieses cognitivos. A parte mais importante é que todas as métricas possam ser coletadas automaticamente. Sempre que o questionário é enviado, ele pode ser processado e analisado em menos de um segundo. Todos esses testes, todos os avanços de vídeo e manipulações de velocidade fornecem aos designers do curso informações valiosas para melhorar seu processo. Além da influência direta, a ciência de dados pode afetar o campo da educação de outra maneira. Reunir e analisar dados do mercado de trabalho, combinando-os com as métricas coletadas das universidades, pode ajudar bastante. Várias coisas vêm à mente imediatamente: existe excesso de oferta em algum campo? O excesso de oferta real ou apenas todos os graduados não são qualificados para o trabalho? Como a instituição se correlaciona com a carreira e a empregabilidade em geral? O que o torna tão especial? Como você pode tornar sua trajetória educacional mais flexível para acelerar sua carreira? Quais fatores entram em cena e quais são trotes? É claro que essas informações se tornarão úteis se estiverem disponíveis. E só fica disponível se alguém encontrar uma maneira de coletar, processar e publicá-lo de uma forma conveniente por um preço razoável. Falando sobre idéias de bilhões de dólares em um campo de ciência de dados. Isso, se feito corretamente, poderia colocar o LinkedIn fora dos negócios. 2: Provavelmente, uma das maiores oportunidades para a ciência de dados (que, para essa resposta, inclui aprendizado de máquina e big data) está fornecendo caminhos de aprendizado personalizados. Um grande desafio da educação tradicional é maximizar o aprendizado médio dos alunos em a turma, garantindo que nenhum aluno específico fique para trás demais. É muito mais fácil fazer isso em turmas menores do que as turmas maiores, mas mesmo em turmas de 10 a 15 alunos, um único professor ainda tem uma capacidade limitada de trabalhar com cada aluno com base em suas próprias forças e fraquezas. que quase por design, praticamente nenhum dos alunos atinge seu potencial máximo de aprendizado. A ciência de dados, quando introduzida nos métodos modernos de consumo de educação (por exemplo, aulas on-line, cursos etc.), pode mudar isso. Ao estudar dados de progressão de inúmeros alunos interagindo com materiais educacionais, o algoritmo pode rastrear e analisar o progresso de cada aluno e adaptar o conteúdo educacional para maximizar sua aprendizagem e proficiência, acelerando ou desacelerando o ritmo dos materiais educacionais, proporcionando exercícios mais difíceis ou fáceis, etc. 3 Concordo plenamente com Yuval Ariav (יובל אריאב). Um dos maiores problemas da educação hoje é que ela é totalmente padronizada. Embora essa padronização permita que um grande número de assuntos seja mais ou menos repassado para uma grande porcentagem de gerações futuras, ela falha em dois aspectos: não permite o pleno potencial daqueles que não se encaixam perfeitamente no sistema educacional , o que significa que muitas pessoas passam “apenas para terminá-lo” em vez de explorar todo o seu potencial. Há crianças que simplesmente não se encaixam no sistema educacional pré-formatado. Eles não têm outro problema senão aquele. Eles são deixados para trás. Se eles não encontrarem uma carreira em que possam seguir por conta própria, reduzirão artificialmente a média. Há muitas coisas que, com os dados corretos, podem ser feitas. Naturalmente, eu colocaria todas as fichas na pré-escola até a universidade. Esse é o futuro, mas também estou de olho no presente. Por exemplo, estou sempre aprendendo coisas novas. Muitas vezes, o problema que tenho é o que escolher a seguir para atingir uma determinada meta de longo prazo. Como eu não sei, não consigo entender o caminho que devo seguir. Essa outra seção da população, os aprendizes ao longo da vida, se beneficiariaconsideravelmente. De certa forma, eles são. Muitos sites MOOC têm o aprendizado de máquina implementado, mas infelizmente esses algoritmos são mais voltados para retenção e receita do que para caminhos de aprendizado.

Quais são os tópicos de pesquisa mais importantes no campo Big Data?

1
O uso de kernels virtualizados para criar máquinas de memória compartilhada verdadeiras; desenvolvimento de linguagens como Julia, que são executadas em uma VM e ainda permitem acesso a rotinas BLAS de alto desempenho e nível. sistema na camada de aplicação? Desenvolvimento de algoritmos de cluster convexo de alto desempenho que podem ser executados em paralelo em arquiteturas distribuídas. Para mais fatos divertidos e respostas impressionantes, consulte o meu canal do YouTube https://www.youtube.com/channel/…and siga-me no Twitter https://twitter.com/CalcCon

Qual campo é o melhor, big data ou aprendizado de máquina?

1
O manuseio de grande quantidade de dados é uma realidade inevitável das empresas de hoje. Existem várias soluções estáveis criadas para isso. Novos desenvolvimentos estão no platô. O aprendizado de máquina, por outro lado, é uma área interessante, onde a inovação continua em ritmo acelerado. Do ponto de vista futuro, o ML pode ser mais lucrativo. Ambas as áreas estão envoltas em hype e mitos. Portanto, tenha cuidado!

2
“Melhor?” Como? Mais lucrativo? Mais desafios? Melhor definido? Eu trabalhei em um campo, conheço pessoas no outro, e geralmente concordamos que ambos são lucrativos e desafiadores (possivelmente em graus variados, mas como isso é subjetivo, renunciaremos a essa distinção) .ML é menos evoluído do que Big Data, mas se isso é bom ou ruim, depende de onde você está. Se por “melhor” você quer dizer mais utilizado na indústria, isso é fácil – Big Data.

3
Ambos estão intimamente integrados. Se você é bom em programação e ferramentas ETL, é bom usar o Big Data, mas se você possui um bom conhecimento dos algoritmos de reconhecimento de padrões, pode mapear a lógica de determinados conjuntos de dados e pode encontrar padrões usando alguns algoritmos, ou pode treinar dados por algum mecanismo de rede neural, é bom investir também seu tempo em aprendizado de máquina.

Qual é o melhor laptop de Big Data?

1
Eu recomendaria um thinkpad lenovo. 8 GB de RAM HD de 750 GB / HD de 1 TB, 13 a 15 horas de duração da bateria.Em geral, você precisa de mais espaço de RAM para executar modelos preditivos. Se você vir muitas empresas de big data, emitiria um thinkpad lenovo para seus funcionários. Laptop também muito resistente. só que é um pouco caro (> 60-70 k)

2
Em resumo, “sua melhor aposta seria um sistema Windows / Linux com placa gráfica nvidia de pelo menos 4 GB, 2,9 GB ou mais de velocidade de processamento, 16 gb de ram, pelo menos 512 gb ssd, processador i7. O HP Z8 é um dos sistemas mais legais com os quais me deparei tarde, mas o custo é um pouco alto. Para laptops, verifique a série dell Inspiron uma vez. ”Você pode consultar minha resposta em: resposta de Luv Aggarwal para Qual é a melhor versão de PC para executar projetos de ciência de dados localmente?

3
Eu acho que você deve usar laptop decente de alto desempenho com 8 GB de RAM e tamanho confortável (12 a 13 polegadas será o melhor), você pode usar o serviço de aluguel de nuvem como AWS ou Google Cloud. Na minha carreira em ciência de dados, frequentemente faço parte de um meetup para participar da competição Kaggle e conhecer pessoas de negócios. Portanto, o laptop portátil é essencial. Se você faz computação paralela, acho que deve comprar 2–3 computadores baratos para experimentar.

Qual é a diferença entre Data Science e Big Data Analytics e Big Data Systems Engineering?

1
Os dados são petróleo bruto – na verdade, acho que isso funcionará melhor com combustíveis não fósseis – portanto, os dados são o material vegetal bruto que colhemos (entendeu? – IoT, Social, Celular) Big -Data – os tanques de armazenamentoMDM – o processo de refinamento – a tubulaçãoAnalytics – o mecanismo que utiliza o óleo refinado e o converte em momento – sim, quanto mais sofisticado o motor, mais eficiente é em extrair a energia potencial

2
Os dois primeiros termos são intercambiáveis e incluem uma combinação de competências no trabalho com Big Data (recuperação, limpeza, etc.) e aprendizado de máquina (analisando o Big Data). A Engenharia de Sistemas de Big Data não inclui necessariamente o lado do aprendizado de máquina e inclui mais – profundidade de trabalho com a tecnologia Big Data (administrativa e manutenção, por exemplo, configurando clusters do Hadoop, fornecendo suporte aos usuários, solucionando problemas do Spark, etc.)

3
Ciência de dados: aqui está um banco de dados de respostas do Quora, quero saber a distribuição de upvotes entre eles e um algoritmo que possa distinguir respostas relacionadas à ciência das relacionadas ao cinema. Big Data Analytics: aqui está um banco de dados inteiro do Quora. Quero que você crie uma ferramenta que nos permita encontrar tópicos de tendências e os coloque na página principal automaticamente. Engenharia de grandes sistemas de dados: precisamos de uma ferramenta que realize transformações eficientes em tudo o que lançamos, ela deve ser dimensionada sem sobrecarga significativa , seja rápido e execute um bom particionamento de dados entre os trabalhadores. Isso praticamente descreve a diferença.

Quais oportunidades de “big data” serão mais lucrativas?

1
Arbitragem. Big data é um ajuste perfeito para arbitragem, porque em qualquer espaço, por exemplo derivativos, comércio eletrônico etc., você encontrará a maioria dos itens com preços razoáveis; portanto, é necessário analisar grandes quantidades de dados para encontrar oportunidades de lucro. Mas você precisa saber o que está fazendo no lado da modelagem estatística.

2
Não é óbvio? Facebook !!! 500 milhões de membros. Um pedaço de um grande gráfico social direcionado e ponderado, sobreposto a um gráfico de interesse derivado da atividade do usuário e perfis = grandes dados (semiestruturados) com um grande valor potencial (principalmente para anunciantes). Não conheço muitos fundos de hedge ou provedores de bancos de dados de butiques que tiveram criação de valor de US $ 50 bilhões em sete anos.

Quais são as características do big data?

1
De acordo com o Gartner: Big Data são ativos de informações de grande volume, velocidade rápida e variedade diversa que exigem plataforma inovadora para insights e tomadas de decisão aprimorados.Uma revolução, os autores explicam como: Big Data é uma maneira de resolver todos os problemas não resolvidos relacionados ao gerenciamento e manuseio de dados, a indústria anterior era usada para conviver com esses problemas. Com a análise de Big Data, você pode desbloquear padrões ocultos, conhecer a visão de 360 graus dos clientes e entender melhor suas necessidades. Para características de Big Data, assista ao vídeo introdutório de Big Data da DataFlair:

2
Transformações complexasUm cenário muito provável de crescimento de dadosMudando para o CloudDeep Analytics em alguns dados aleatóriosMML / Data Science needsBored Engineers !! Onboarding new stack

Como me tornar analista de big data?

1
Você pode começar criando uma fome para encontrar dados e informações subjacentes. Existem várias variações da mesma pergunta que já foram respondidas.Como aprender sobre big data? Como me tornar um analista de dados? O que os analistas de big data realmente fazem? Como me tornar um consultor estatístico / analista de dados independente? Como me torno analista de dados no futebol?

Qual é o melhor curso on-line para aprender o Hadoop (Big data)?

1
Fiz o treinamento Hadoop do DataFlair e achei muito bom. Isso me ajudou a mudar minha carreira de DBA para o líder de prática de Big Data, que é o trabalho que eu estava tentando há muito tempo. Seu treinamento me preparou completamente da perspectiva da entrevista e também me ajudou a ganhar confiança nessa tecnologia por meio de projetos práticos e em tempo real, através dos quais Pude concluir as entrevistas com muita facilidade e iniciar minha carreira nessa tecnologia em expansão. Tive uma experiência de treinamento muito boa com o DataFlair e a sugerirei para outras pessoas que procuram sua carreira nessa tecnologia.

O que é big data?

1
Aqui está uma maneira fácil de pensar sobre isso – em termos do “prefixo” usado e como / onde eles foram usados. Começando com Kilobytes – temos Kilo-, Mega-, Giga-, Tera- e agora Peta-Each é Mais 1.000. Começando com as planilhas que lidam com quilo (milhares de registros), depois os bancos de dados de desktop em Mega- (milhões), os bancos de dados baseados em servidor em Giga- (bilhões), os data warehouses em Tera- (trilhões), você chega ao “Big Data” de hoje em Peta- (quadrilhões) de registros. Muitos dos mecanismos de ingestão de “Big Data” promovem o desempenho de adicionar 2 ou mais petabytes por dia de novos dados. Agora * que * é “grande”

2
Um termo nebuloso usado para se referir a: uma coleta de dados com características específicas, qualquer modelo de dados não relacionais, dados usados em análises estatísticas ou técnicas de IA aplicadas, qualquer combinação dos itens acima. Em outras palavras, o que alguém quiser que isso signifique em algum contexto

Quais são os cursos recomendados para análise de big data?

1
As Melhores Faculdades de DataAnalytics na Índia são o Programa de Pós-Graduação em Análise de Negócios – Great Lakes Institute of Management (estudei este curso e foi bom) Programa de Certificação em Análise de Negócios e Inteligência – IIM BangalorePrograma de Pós-Graduação em Análise de Negócios – Praxis Business School Análise de dados – Jigsaw AcademyEdurekaKudwi Analytics

O que um iniciante deve aprender sobre big data?

1
Abaixo estão as coisas necessárias para aprender big data1) Programação de computador: – É necessário ter os fundamentos da programação de computadores, que incluem estruturas básicas de dados, algoritmos e habilidades de codificação e fundamentos de sistema operacional.2) Aprenda uma das linguagens de programação abaixo: a) Java b ) Scala c) Python3) Se você está interessado em ciência de dados, deve aprender R e R studio4) Deve passar por alguns mapas básicos para reduzir conceitos e exemplos no youtube e aprender um pouco mais. Espero que isso ajude. Se você gosta da minha resposta, por favor, vote.

2
Você pode verificar minha resposta em – resposta de Sri Raghu Malireddi para Como devo começar a aprender Python para ciência de dados? Com que rapidez posso aprender Python para ciência de dados e suas bibliotecas?

Qual é o problema do Big Data?

1
Talvez a minha resposta A resposta de Chris Schrader para Em que situações se deve usar um determinado banco de dados, como MS-SQL, MySQL, NoSQL, MongoDB ou GraphDB sobre outro? Quais são os cenários em que cada um é usado? Qual é a vantagem ou desvantagem de um sobre o outro? pode ser de alguma ajuda.

Saiba mais...  5 anos de Tecnologia que Interessa!

Quais são os documentos mais influentes no mundo do big data? Por quê?

1
Aqui estão alguns importantes do setor: Dynamo: http: //s3.amazonaws.com/AllThing…BigTable: http: //research.google.com/archi…MapReduce: http: // research. google.com/archi…GFS:http://research.google.com/archi…Spanner:http://research.google.com/archi…Percolator:Processamento incremental em grande escala usando transações distribuídas e notificações

2
Consulte Quais documentos demonstraram que, para aprendizado de máquina, o tamanho do conjunto de dados é mais importante que o modelo que está sendo treinado?

Qual é a melhor maneira de aprender como processar e analisar big data?

1
Leia Como me torno um cientista de dados?

2
O Hue é a interface do usuário da Web de código aberto para facilitar o uso e o início da exploração do Hadoop, permitindo que você brinque com vários editores do Hive, Pig, Impala, Sqoop, Oozie e navegue pelos trabalhos do MapReduce, arquivos HDFS, Hive & Tabelas HBase … no seu navegador.Uma série de tutoriais em vídeo estão disponíveis no blogue Hue e no github.

3
Editado mediante solicitação. A melhor maneira é começar a fazê-lo com as pessoas que podem orientá-lo. Se você tem alguns dados em mãos e uma idéia dos valores comerciais que podem ser extraídos, mergulhar é a melhor opção. O segundo melhor seria participar de competições de análise de dados, como apontou Thirumala Kiran. Além disso, confira minha Lista de verificação de Big Data. Provavelmente, responderia a algumas questões de nível mais profundo que você possa ter e certamente o motivaria a entrar no big data!

Quais são os pré-requisitos para aprender Hadoop e big data?

1
A2A.Para o Hadoop, depende de qual parte da pilha você está falando. Com certeza, você precisará saber como usar o sistema operacional GNU / Linux. Eu também recomendo o conhecimento e a proficiência em programação em Java, Scala ou Python. Coisas como o Storm oferecem vários idiomas para você. Coisas como o Spark se prestam a Scala. A maioria dos componentes é escrita em Java, então existe uma forte tendência a ter boas habilidades em Java (eu pessoalmente não escrevo Java). “Big Data” não é uma coisa, mas sim uma descrição de um problema de gerenciamento de dados envolvendo os 3 Vs. Big data não é algo que você aprende, é um problema que você tem.

Qual é o tamanho do Big Data?

1
A resposta de Jay Zaidi é realmente boa para colocar as coisas em perspectiva. Gostaria de tentar complementá-lo. Os dados grandes não se referem ao tamanho dos dados. Portanto, não podemos quantificar o tamanho do big data. Nos dias e idades atuais (abril de 2016 para referência futura), big data refere-se à tecnologia que lida com dados que possuem certas características. Essas características são volume, variedade e velocidade. Essas três coisas isoladas ou agrupadas não podem ser tratadas pelos sistemas tradicionais de banco de dados. A nova família de tecnologia de dados é comumente referida, coloquialmente ou em marketing, como big data.

2
Citação da minha página de Taglines em Beowulf Down: “Infelizmente, eu receio que [o termo” Big Data “] já tenha sido sequestrado para sempre: ‘Me dê um sanduíche de frango, batatas fritas e uma Coca-Cola, com um lado do Data’ ‘. Servimos apenas a Pepsi, tudo bem? “” Sim, claro. E supersize os dados para Big Data. “” Serão Big Data Estruturado ou Big Data Não Estruturado? “” Qual é a diferença? “” Um é como um hambúrguer e o outro é como uma salada. “” Como assim? “” Um que fazemos de uma pilha com um molho secreto. O outro apenas jogamos juntos no último minuto. “” Ele vem com molho? “” Tanto quanto você pode aguentar! “” Faça isso. “Não está estruturado. Isso custará US $ 20,13 na primeira janela.” “de David Birmingham

3
Isso soa muito uma pergunta de fantasia .. Quão grande é o Big Data O Big Data está em toda parte. Desde os jogos online que jogamos, até como o Uber nos conecta aos táxis e como os governos estão resolvendo problemas relacionados ao bem-estar público. Não há como negar. Em todos os lugares que você vira, há um artigo ou uma notícia sobre como os dados estão crescendo e mudarão ou não – dependendo da fonte – mudarão o futuro como o conhecemos. Embora o contexto em que as informações são apresentadas possa diferir, geralmente há uma coisa em comum em todas essas histórias de Big Data: os números usados para descrever a magnitude do Big Data são bastante difíceis de se relacionar. Quanto custa um Zettabyte? Quantos dados são realmente criados a cada ano? Qual é o tamanho do déficit de cientistas de dados necessário para analisar todos esses dados? Não tenha medo, é aí que entro. Parte da nossa missão no Sisense é tornar os dados acessíveis a todos, independentemente da sua experiência técnica para que você possa criar decisões de negócios orientadas a dados em toda a organização. Então, vamos ver se eu posso detalhar exatamente o quão grande é o Big Data – em números um pouco mais fáceis de digerir. O que podemos fazer, no entanto, é ter uma noção de quantos dados a organização média tem para armazenar e analise hoje. Para esse fim, aqui estão algumas métricas que ajudam a colocar números concretos na escala do Big Data hoje: analistas prevêem que, até 2020, haverá 5.200 gigabytes de dados sobre todas as pessoas no mundo. Em média, as pessoas enviam cerca de 500 milhões de tweets por dia. O cliente médio dos EUA usa 1,8 gigabytes de dados por mês em seu plano de telefone celular. O Walmart processa um milhão de transações de clientes por hora. A Amazon vende 600 itens por segundo. Em média, cada pessoa que usa e-mail recebe 88 e-mails por dia e envie 34. Isso adiciona mais de 200 bilhões de e-mails por dia.O MasterCard processa 74 bilhões de transações por ano. As companhias aéreas comerciais fazem cerca de 5.800 voos por dia.Todos os itens acima são exemplos de fontes de Big Data, não importa como você Defina isso. Se você analisa esses tipos de dados usando uma plataforma como o Hadoop, e independentemente de os sistemas que geram e armazenam os dados serem distribuídos, é uma aposta segura que conjuntos de dados como os descritos acima contariam como Big Data nos livros da maioria das pessoas. Desafio do Big Data Também está claro que os conjuntos de dados representados acima são enormes. Mesmo que sua organização não funcione com os tipos específicos de dados descritos acima, eles fornecem uma noção da quantidade de dados que vários setores estão gerando hoje. Para trabalhar com esses dados de maneira eficaz, você precisa de uma abordagem simplificada. Você precisa não apenas de ferramentas poderosas de análise, mas também de uma maneira de mover dados da origem para uma plataforma de análise rapidamente. Com tantos dados para processar, você não pode perder tempo convertendo-os entre diferentes formatos ou descarregando-os manualmente de um ambiente como um mainframe (onde muitos desses bancos, companhias aéreas e outras transações ocorrem) em uma plataforma como o Hadoop. Para saber mais sobre este tópico, consulte este link: Infografia de Big Data | Quão grande é o Big Data? | Eduerka.I espero que isso ajude 🙂

Quais são os melhores métodos para testar aplicativos de big data?

1
Isso depende do seu processo comercial, se a lógica é simples e a saída é fácil de ser conhecida, você só precisa cobrir todas as filiais e pensar no desempenho. Se a lógica for terrível, mas a saída for fácil de ser conhecida, você poderá usar a cobertura de código para obter algumas amostras do mundo real e tentar cobrir todas as ramificações. O pior é que a lógica é terrível e a saída é muito difícil ou impossível de ser conhecida; se você encontrar o caso como esse, poderá usar testes metamóficos. A idéia básica do teste metamófico é encontrar uma relação entre duas entradas e saídas e, em seguida, obter a resposta.Pergunta O que é big data nos termos do leigo?

1 Eu usaria um exemplo da vida real para responder a essa pergunta. Suponha que eu possua uma loja departamental monitorada por câmeras. Então, o que eu teria no final do dia? Uma coleção realmente enorme de imagens de vídeo … que nada mais são que dados … e imagens de um mês? isso é uma quantidade enorme de dados. Agora, em vez de apenas despejar os dados no armazenamento, que tal ganhar algum dinheiro com isso? Então, o que farei é isso, tentarei descobrir padrões nas imagens de vídeo … por exemplo. descubra se há um dia na semana em que alguns produtos são comprados mais do que o restante, que são os produtos nos quais o consumidor está mais interessado. Então, posso prever com um melhor grau de precisão qual quantidade de produto devo vender e qual é o momento em que a demanda por um produto é máxima. Portanto, no final do dia, essa enorme quantidade de dados me deu a capacidade de organizar melhor meus negócios, aumentar a satisfação do cliente e, assim, ganhar mais dinheiro … isso é GRANDE DADOS … quantidade enorme de dados, que podem ser pesquisados por padrões, o que pode nos ajudar a obter melhores insights sobre uma situação em questão .. Neste caso, é da minha conta. 2 Em termos não técnicos, o Big Data geralmente é uma quantidade muito grande de dados, que é realmente difícil de gerenciar e manipular. O exemplo mais simples pode fazer parte das empresas que lidam com o gerenciamento de dados (geralmente chamado de sistema de gerenciamento de banco de dados em termos técnicos). Coleta, processamento, captura, armazenamento, pesquisa, compartilhamento – esses são os desafios gerais. Tornando-se um pouco técnico, é difícil trabalhar com Big Data usando a maioria dos sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional, exigindo, em vez disso, “software paralelo maciço rodando em dezenas, centenas, ou até milhares de servidores “. O que é considerado” big data “varia dependendo dos recursos da organização que gerencia o conjunto e dos recursos dos aplicativos que são tradicionalmente usados para processar e analisar o conjunto de dados em seu domínio. 3 Big Data, Nuvem, Internet das Coisas são palavras-chave de marketing sensuais para descrever as tecnologias existentes prontas para o mainstream. De fato, na LinuxCon eu estava em uma palestra enfatizando a criação de uma gosma de marketing para ajudar a animar a emoção. As histórias em quadrinhos de Dilbert de 29/07/2012 a partir do arquivo oficial de histórias em quadrinhos de Dilbert. Os Big Data costumavam ser chamados de Analytics / Business Intelligence antes que a indústria sentisse a necessidade de um termo mais sexy. Se você já desenhou um gráfico no Excel a partir de uma coluna de dados, usou uma versão minúscula do “Big Data”. Apenas essa escala é enorme. Big data significa apenas entender um grande volume de dados. Ok, chega de cinismo. Como o Big Data é diferente de “pouco dados”? Vamos supor que você tenha um vazamento em um cano de água em seu jardim. Você pega um balde e um pouco de material de vedação para corrigir o problema. Depois de um tempo, você percebe que o vazamento é muito maior e precisa de um especialista (encanador) para trazer ferramentas maiores. Enquanto isso, você ainda está usando o balde para drenar a água. Depois de um tempo, você percebe que um enorme fluxo subterrâneo foi aberto e você precisa lidar com milhões de litros de água a cada segundo. Você não precisa apenas de novos baldes, mas de uma abordagem completamente nova para analisar o problema, apenas porque o volume e a velocidade da água aumentaram. Para evitar que a cidade seja inundada, talvez você precise que o seu governo construa uma barragem enorme que requer uma enorme experiência em engenharia civil e um sistema de controle elaborado. Para tornar as coisas piores, em todos os lugares a água está jorrando do nada e todo mundo está assustado com a variedade. Bem-vindo ao Big Data. Vou dar um exemplo da minha inicialização anterior. [Mais detalhes: as mídias sociais afetam os mercados de capitais?] Tivemos a hipótese de entender a psicologia do mercado observando os tweets. Por exemplo, se eu quiser prever o movimento das ações da Apple, posso ver os tweets relacionados a: Percepções da mídia sobre a Apple – quantas vezes a empresa / produto é mencionado nas principais mídias. Percepções dos clientes sobre a Apple – são os clientes positivos ou negativo sobre o próximo iPhone 6? As pessoas continuarão comprando a Apple? Percepção dos funcionários sobre a Apple – há algum tweet de Cupertino [a localização da empresa] que possa ser vinculado a alguns funcionários da empresa? Quão felizes ou tristes são as percepções dos investidores sobre a Apple – o que pensam investidores e analistas sofisticados sobre a Apple? A soma de todas essas percepções determinará qual será o preço das ações da Apple no futuro. Acertar isso pode significar bilhões de dólares. Em termos leigos, se pudéssemos realmente entender o que as diferentes pessoas estão falando sobre uma determinada empresa e seus produtos, poderíamos prever um pouco seus ganhos futuros e, portanto, a direção na qual o preço das ações se moveria. Isso seriaUma grande vantagem para alguns investidores.Os MBAs da Babson usam as mídias sociais para prever movimentos no mercado de ações No entanto, o problema é o seguinte: existem mais de 500 milhões de tweets por dia que fluem a cada segundo (alto volume e velocidade). twittar significa – de onde é, que tipo de pessoa está twittando, é confiável ou não. (Alta variedade) Identifique o sentimento – essa pessoa está falando negativo sobre o iPhone ou positivo? (Alta complexidade) Precisamos ter uma maneira de quantificar o sentimento e rastreá-lo em tempo real. (Alta variabilidade) Os principais elementos que tornam o Big Data de hoje diferente das análises de ontem são que temos muito mais volume, velocidade, variedade, variabilidade e complexidade de dados. [chamados de os 5 principais elementos do Big Data.] ApplicationsBig data inclui problemas que envolvem conjuntos de dados e soluções tão grandes que exigem um complexo conectar os pontos. Você pode ver essas coisas em todos os lugares. O Quora e o Facebook usam ferramentas de Big Data para entender mais sobre você e fornecer um feed que, em teoria, você deve achar interessante. O fato de o feed não ser interessante deve mostrar a dificuldade do problema. As empresas de cartões de crédito analisam milhões de transações para encontrar padrões de fraude. Talvez, se você comprou pepsi no cartão, seguido por uma compra de um ingresso grande, poderia ser um fraudador? Meu primo trabalha para uma startup de Big Data que analisa dados climáticos para ajudar os agricultores a plantar as sementes certas no momento certo. A startup foi adquirida pela Monsanto por grandes $$. Um amigo meu trabalha para uma startup de Big Data que analisa o comportamento do cliente em tempo real para alertar os varejistas sobre quando devem estocar coisas. Existem problemas semelhantes em defesa, varejo, genômica, farmácia e assistência médica que exigem uma solução. Os dados são um grupo de problemas e tecnologias relacionados à disponibilidade de volumes extremamente grandes de dados que as empresas desejam conectar e entender. A razão pela qual o setor está quente agora é que os dados e as ferramentas atingiram uma massa crítica. Isso ocorreu em paralelo com anos de esforço educacional que convenceram as organizações de que elas devem fazer algo com seus tesouros de dados.

Qual é a diferença entre Big Data e Machine Learning?

1
Em termos simples, os dados (ou conjuntos de dados) gerados a partir de diferentes fontes ou uma única fonte e com um volume enorme podem estar em GBs, TBs e PBs, chamados Big Data. Há uma enorme quantidade de desafios – armazenamento, recuperação, atualização, análise, extração, curadoria e muito mais – o aprendizado de máquinas faz parte da Inteligência Artificial que ajuda as máquinas a aprender com os dados e resolver problemas. Existem conjuntos de algoritmos como aprendizado supervisionado, aprendizado semi-supervisionado (existem muitos algoritmos como parte deles) que são usados para resolver problemas comerciais específicos. Espero que isso ajude!

2
Big Data – a definição principal de “big data” é qualquer dado estruturado ou não estruturado que atenda aos critérios 3-V, a saber; Volume, velocidade e variedade. Simplificando, big data são dados de grande volume coletados de várias fontes e normalmente transmitidos a uma velocidade sem precedentes. Geralmente, as discussões sobre big data incluem ferramentas de armazenamento, ingestão e extração, geralmente o Hadoop. O Where’s Machine Learning é um subcampo da Ciência da Computação e / ou IA que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Qual é o melhor site para aprender big data?

1
Aqui está a melhor história para saber sobre big data e como analisá-lo rapidamenteMelhor gerenciamento de big data com análise baseada em pesquisa Abordagem mais inteligente para diminuir seu estresse no big data analyticshttps: //www.linkedin.com/pulse/inside-look-big-data- Para obter mais detalhes, visite: www.quora.com/Can-anyone-give-me-some-tips-on-how-to-analyze-large-amounts-of-dataPara obter mais detalhes, visite https://roosboard.com

2
A melhor maneira é fazer cursos básicos de big data nos sites abaixo. Você encontrará muitos, escolha de acordo com sua necessidade.http: //ocw.mit.eduhttps: //www.coursera.org/edX

3
Você pode pesquisar no Google e encontrar muitos. Se você deseja conteúdo de boa qualidade, visite nosso canal no youtube em SelfReflex. Ou você pode ‘curtir’ nossa página no facebook em SelfReflex. Você pode visitar nosso site Hadoop and Big Data Training | SelfReflex para saber mais sobre big data e registrar-se nos próximos cursos gratuitos e pagos

Como o Big Data está mudando o setor bancário?

1
O Big Data nos setores bancário, de serviços financeiros, do governo e dos setores são as áreas de aplicação predominantes do big data. A demanda por big data tem sido maior do setor de serviços financeiros e deve liderar a demanda. instituições, como bancos comerciais e bancos de investimento, provavelmente aumentarão a adoção de soluções de big data no setor de serviços financeiros nos próximos anos.Para obter mais informações, cadastre-se aqui Transparency Market Research

Como aprendo tecnologias de big data?

1
A melhor maneira de aprender é brincar. O Hadoop é um ecossistema com muitos utilitários construídos sobre ele. A maioria dos utilitários, como Hive, Pig, Oozie, etc, pode ser encontrada no site da Apache. No entanto, cada um deles está em versões diferentes e apresenta problemas de gelificação entre si. Para ter um ambiente controlado no qual cada um deles funcione aparentemente, existem distribuições disponíveis, como Cloudera, HortonWorks, etc. Eu usei o Cloudera CDH4.4 pessoalmente e funciona muito bem, oferecendo o poder do Big Data em suas mãos.

Qual é a diferença entre Hadoop e big data?

1
Não há diferença no Hadoop e no Big Data. Você pode dizer que o Hadoop faz parte do mundo do Big Data. O Hadoop é uma construção de estrutura em Java e é de código aberto atualmente gerenciado pela Apache Software Foundation. O Hadoop é uma ferramenta de gerenciamento para armazenar grande volume de dados no HDFS (Hadoop Distributed File System) Hadoop pode lidar com 3Vs de Big Data que são -VolumeVerity Velocity Essas são três principais fragmentações de Big Data.Big Data é enorme, enorme no sentido de grande quantidade de dados que não podem ser manipulados por uma única máquina.

É necessário que um aspirante a carreira em ciência de dados aprenda big data?

1
O Big Data não é necessário, mas ajudará muito na ciência de dados. O Hadoop é apenas um sistema – o sistema mais comum, baseado em Java, e um ecossistema de produtos, que aplicam uma técnica específica Map / Reduce para obter resultados em tempo hábil. Os cientistas de dados terão que interagir com a tecnologia Hadoop, pois há casos raros em que eles podem ser obrigados a desempenhar uma função de desenvolvedor do Hadoop e de um cientista de dados.

2
Se você não possui habilidades em big data, isso limitará suas oportunidades de trabalho no mundo real.No entanto, a maioria dos modelos está atualmente proveniente de bancos de dados relacionais, desde que você tenha habilidades em SQL e consiga um emprego. , a maioria das pessoas não possui habilidades sólidas em SQL, não possui habilidades suficientes em Python para o mundo real.SQL e Python são as habilidades obrigatórias no aprendizado de máquina aplicado.

3
Para ser claro, big data não é um termo técnico. Geralmente, refere-se a uma coleção de coisas não estruturadas que foram lançadas em um farm de servidores porque não havia recursos suficientes para processá-lo. Para usá-lo, você deve processá-lo na leitura. Pode ser útil depois que você trabalha com ele ou pode ser lixo. É necessário? Há um conjunto de habilidades para trabalhar com dados não estruturados que vale a pena ter e necessário para construir modelos. Mas, pelo amor de Deus, isso o deixará louco, e é munging de dados, não ciência de dados.

Qual é o melhor instituto online para aprender big data e Hadoop para iniciantes?

1 Deseja aprender o Big Data Hadoop, basta consultar minha resposta. O Big Data Hadoop é um software de gerenciamento de dados que permite a você gerenciar e gerenciar os dados de maneira mais rápida e fácil, sem precisar se preocupar com o acesso a dados, o que significa que você pode usar o Big Data Hadoop para criar um grande volume de dados. As estatísticas mostram que a porcentagem de dados gerados nos últimos dois anos é de 90%. Vamos dar uma olhada no infográfico abaixo do Mapa de histórias do Big Data.Esses dados são de vários setores, como informações climáticas coletadas pelo sensor, coisas diferentes dos sites de mídia social , imagens e vídeos digitais, registros diferentes da transação de compra.Este dado é grande volume de dadosPara conhecer o Big Data em detalhes: introdução ao Big DataPor que devemos aprender Big Data? As soluções de Big Data fornecem as ferramentas, metodologias e tecnologias usadas para capturar, armazene, pesquise e analise os dados em segundos para encontrar relacionamentos e insights sobre inovação e ganho competitivo que estavam indisponíveis anteriormente. 80% dos dados gerados hoje i No entanto, a quantidade de dados gerados não era tão alta e continuamos arquivando os dados, pois havia apenas a necessidade de análise histórica dos dados. Mas hoje a geração de dados está em petabytes e não é suficiente. É possível arquivar os dados novamente e recuperá-los novamente. Agora, acima de tudo, a descrição era o básico do Big Data. Depois que o básico do aprendizado se move para o Hadoop, o Hadoop é o coração do Big Data. O que é o hadoop e por que o hadoop? ferramenta de código aberto da ASF – Apache Software Foundation. Sua função é armazenar dados e executar aplicativos em clusters de hardware comum. Fornece armazenamento massivo para qualquer tipo de dados. É um projeto de código aberto, significa que está disponível gratuitamente e até mesmo seu código-fonte pode ser alterado de acordo com os requisitos.Hadoop make é uma plataforma exclusiva: flexibilidade para armazenar e extrair qualquer tipo de dados se é estruturado, semiestruturado ou não estruturado. Ele não é delimitado por um único esquema.Excelente ao processar dados de natureza complexa, sua arquitetura em expansão dimensiona as cargas de trabalho em vários nós. Outra vantagem adicional é que seu sistema de arquivos flexível elimina os gargalos do ETL. Escala economicamente, conforme discutido, ele pode ser implantado em hardware comum. Além disso, sua natureza de código aberto protege o bloqueio do fornecedor.Para obter mais detalhes: Introdução ao HadoopArquitetura do Hadoop.Na arquitetura do Hadoop, você precisa aprender três coisas.HDFSMapReduceYarnHadoop file system system-HDFS é o sistema de armazenamento mais confiável do mundo.HDFS armazena muito grande arquivos em execução em um cluster de hardware comum. Ele trabalha com o princípio de armazenamento de um número menor de arquivos grandes, em vez do grande número de arquivos pequenos. O HDFS armazena dados de maneira confiável, mesmo em caso de falha de hardware. Ele fornece alta taxa de transferência, fornecendo o acesso aos dados em paralelo. Falha no hardwareFalha no hardware não é mais exceção; tornou-se um termo regular. A instância do HDFS consiste em centenas ou milhares de máquinas servidores. Cada um deles está armazenando parte dos dados do sistema de arquivos. Existe um grande número de componentes, que são muito suscetíveis a falhas de hardware. Isso significa que existem alguns componentes que não são sempre funcionais.O objetivo principal da arquitetura do HDFS é a detecção / recuperação rápida e automática de falhas.No HDFS, você precisa se concentrar em tolerância a falhas, reconhecimento de rack e alta disponibilidade, principalmente as perguntas de entrevistas part.HDFS – ArquiteturaHDFS – RecursosHDFS – Operações de leitura e gravaçãoHDFS – Blocos de dadosHDFS – Reconhecimento de rackHDFS – Alta disponibilidadeMapreduceMapReduce é a camada de processamento do Hadoop. O MapReduce é um modelo de programação projetado para processar grandes volumes de dados em paralelo, dividindo o trabalho em um conjunto de tarefas independentes. Você só precisa colocar a lógica de negócios da maneira que o MapReduce funciona e as coisas de resto serão cuidadas pela estrutura. O trabalho (trabalho completo) enviado pelo usuário para o mestre é dividido em pequenos trabalhos (tarefas) e atribuído aos escravos. Mapreduce é a parte mais complexa do Hadoop, pois precisa de programação. Para obter detalhes: MapReduceHope Isso ajuda a 2 boa hora para começar sua carreira neste campo. Hoje há um burburinho para o Big Data Hadoop. Quase a maioria das empresas é transferida para o Hadoop. O melhor é que você pode aprender o Big Data Hadoop facilmente se trabalhar duro. Como não existem pré-requisitos para aprender o Big Data Hadoop. Recomendamos que, se você deseja iniciar sua carreira no Big data Hadoop, primeiro planeje em que perfil do Big data Hadoop você deseja iniciar sua carreira. Porque cada perfil tem habilidades diferentes necessárias. Se você escolher seu campo específico, trabalhe nessecampo específico significa focar na área em que esse campo específico precisa. Deixe-me dar um exemplo para que você possa entender claramente. Suponha que você queira iniciar sua carreira como desenvolvedor do Hadoop e depois se concentrar no MapReduce e na parte de programação. Vamos dar uma olhada diferente Perfis e habilidades do Hadoop necessários para vários perfis: Carreiras e cargos no Big Data HadoopNow, vamos começar a aprender o Big Data hadoop: Para aprender o Hadoop, primeiro, você deve ter bons comandos básicos. Então, sempre comece a aprender do zero. Comece o seu aprendizado com big data e seus desafios em profundidade, então por que o big data é muito importante para aprender, para que você possa se interessar pelo aprendizado, depois disso aprenda a introdução do Hadoop, MapReduce e HDFS, No foco do MapReduce principalmente na função de mapeador e redutor, aprenda como o Hadoop funciona e, em seguida, aprenda seus componentes do ecossistema. No final, não esqueça de resolver as perguntas e os questionários da entrevista. As perguntas da entrevista e os questionários são as ferramentas para o sucesso. Isso o ajudará a aprimorar seu conhecimento. Ao resolver quizzes, você revisará os conceitos que aprendeu. Por fim, instale o Hadoop em sua máquina e comece a trabalhar com o Hadoop para que você possa se aprofundar nos conceitos teóricos e práticos tanto. Vamos começar a aprender em detalhes: Por que aprender Big Data ? Para obter uma resposta para Por que você deve aprender Big Data? Vamos começar com o que os líderes do setor dizem sobre Big Data: Gartner – Big Data é o novo Oil.IDC – O mercado de Big Data crescerá 7 vezes mais rápido que o mercado geral de TI.IBM – Big Data não é apenas uma tecnologia – é um negócio Estratégia – para capitalizar os recursos de informação. IBM – Big Data é a maior palavra da moda, porque a tecnologia possibilita analisar todos os dados disponíveis. McKinsey – Faltam 1500000 profissionais de Big Data até o final de 2018. e melhores maneiras de manter sua posição e estar preparado para o futuro. De acordo com especialistas, a análise de Big Data fornece aos líderes um caminho para capturar insights e idéias para permanecer à frente na dura competição.O que é Big Data? De acordo com o Gartner: o big data é um volume enorme, velocidade rápida e ativos de informações de variedade diferentes que demanda uma plataforma inovadora para insights aprimorados e tomada de decisões.Uma revolução, os autores explicam como: o Big Data é uma maneira de resolver todos os problemas não resolvidos relacionados ao gerenciamento e manuseio de dados, um setor anterior foi usado para lidar com esses problemas. Com a análise de Big Data, você pode desbloquear padrões ocultos e conhecer a visão de 360 graus dos clientes e entender melhor suas necessidades. Você pode assistir ao vídeo abaixo para obter uma introdução ao Big Data: se você estiver interessado em conhecer as principais tendências de big data, consulte link abaixo: Big Picture of Big Data – As 10 principais tendências de big data em 2017Você também pode consultar o link abaixo para conhecer os casos de uso de Big Data: Casos de Uso de Big DataDepois de aprender o Big Data, agora vamos para o Hadoop.Então, inicie o Hadoop com sua introdução: O que é o Hadoop O Hadoop é uma ferramenta de código aberto da ASF – Apache Software Foundation. O projeto de código aberto significa que ele está disponível gratuitamente e podemos até alterar seu código-fonte conforme os requisitos. Se determinadas funcionalidades não atenderem às suas necessidades, você poderá alterá-las de acordo com suas necessidades. A maior parte do código do Hadoop é escrita pelo Yahoo, IBM, Facebook, Cloudera e fornece uma estrutura eficiente para executar tarefas em vários nós de clusters. Cluster significa um grupo de sistemas conectados via LAN. O Apache Hadoop fornece processamento paralelo de dados, pois funciona em várias máquinas simultaneamente. Para obter uma resposta mais detalhada, consulte isso.Após a introdução, vá para o MapReduce e o HDFS.O que é o MapReduce? O MapReduce é o componente principal do Hadoop.Map-Reduce é o componente de processamento de dados do Hadoop. Conceitualmente, os programas Map-Reduce transformam listas de elementos de dados de entrada em listas de elementos de dados de saída.Um programa Map-Reduce fará isso duas vezes, usando dois idiomas diferentes de processamento de listaMapReducePara obter mais detalhes, consulte o link abaixo: Mergulho profundo no MapReduceNow, para saber como Os fluxos de dados no MapReduce referem-se ao link abaixo: Hadoop MapReduce Flow – Como os dados fluem no MapReduce As duas tarefas importantes executadas pelo algoritmo MapReduce são: Mapear tarefa e Reduzir tarefa. A fase Mapa do Hadoop pega um conjunto de dados e o converte em outro conjunto de dados, onde o elemento individual é dividido em tuplas (pares de chave / valor). A fase Hadoop Reduce pega a saída do mapa como entrada e combina essas tuplas de dados com base na chave e, consequentemente, modifica o valor da chave.No exemplo acima, podemos dizer que há dois conjuntos de processos paralelos, o mapa e reduzir; no processo de mapa, a primeira entrada é dividida para distribuir o trabalho entre todos os nós do mapa, como mostra uma figura, e cada palavra é identificada e mapeada para o número 1.os pares chamados pares de tuplas (valor-chave) são criados. No primeiro nó do mapeador, são passadas três palavras leão, tigre e rio. Espero que isso ajude 3 O nome mais conhecido para aprender Hadoop e Big Data Science é upGrad.O Best Institute for Big Data e HadoopupGrad oferece vários cursos de alto nível em ciência de dados. Do diploma PG ao diploma, os cursos variam de 6 a 18 meses e abrangem todos os aspectos do assunto. O esboço principal do curso inclui tutoria completa da programação do Hadoop, Apache, Spark com Python e Scala e o uso de consultas de dados com Os cursos incluem entre 7 e 12 projetos e estudos de caso aos quais os alunos têm acesso. Com ensino totalmente personalizado e orientação individual, é perfeito para profissionais de outras áreas, bem como para engenheiros de software que desejam adicionar novas habilidades ao seu portfólio. . A certificação do curso é feita pelo IIIT-Bangalore e pelo LJMU. A estrutura do curso é projetada de tal maneira que nenhuma experiência prévia em codificação é necessária. Outra opção é Cloudera. Eles fornecem uma certificação CCP reconhecida mundialmente no desenvolvimento do Spark e Hadoop. Se você está procurando um curso que possa acompanhar a sua velocidade, está bem alinhado com o setor e a academia, a opção recomendada é o curso upGrad, especialmente se você ‘ Está procurando acelerar o seu crescimento profissional.

Qual é a diferença entre big data, analytics, ciência de dados, análise de dados, mineração de dados, inteligência de negócios, econometria, estatística, aprendizado de máquina (inteligência artificial) e modelagem matemática?

1
A principal diferença entre o BI e o Data Analytics é que o Analytics possui recursos preditivos, enquanto o BI ajuda na tomada de decisões informada com base na análise de dados anteriores. Atualmente, existem vários softwares disponíveis para BI, Big Data e análise, que podem ser facilmente verificados na web.

Onde estão as maiores empresas de big data?

1
Google (empresa) LinkedIn (empresa) Yahoo! (empresa) Facebook (produto) Twitter (empresa) DataStaxRackspaceAmazon.com (produto) @Walmart Labs (Walmart)

2
O grupo 451 possui um ótimo diagrama mostrando como todas as tecnologias mais recentes se encaixam: http: //blogs.the451group.com/inf …

3
As empresas que estão na vanguarda da promoção do BigData são Cloudera, MapR, HortonWorks, essas empresas desenvolvem ferramentas que popularizam o uso do BigData. Até a IBM, a EMC, a SAP e todas as outras grandes empresas têm uma estratégia da BigData, muito em breve haverá consolidação nesse espaço e descobriremos que todas as startups inovadoras da BigData serão adquiridas por esses gigantes.

Qual é o escopo futuro da análise de big data?

1 Se vista logicamente, sua pergunta tem duas partes: GRANDES DADOS E ANALÍTICA DE DADOS.BIG DADOS: À medida que o mundo está se tornando digital, estamos gerando uma quantidade enorme de dados todos os dias. Esses dados são grandes em volume, altos em velocidade e de natureza diversa. Para lidar com esse tipo de dados, são necessários profissionais da BIG DATA. Esses dados continuarão a crescer exponencialmente ao longo do tempo. Hoje, temos o conceito de BIG DATA para lidar com isso. Amanhã algum outro mecanismo pode surgir. Mas sempre haverá uma demanda de profissionais que possam se alinhar a esse padrão de mudança. ANALÍTICA DE DADOS: Com uma quantidade enorme de dados, existe uma possibilidade infinita de obter informações significativas sobre eles. Nesse momento, vem a parte DATA ANALYTICS. Hoje, os dados estão se tornando o novo dinheiro para as empresas. Com a concorrência pescoço a pescoço e as tecnologias de ponta disponíveis, todas as empresas desejam maximizar sua receita usando os dados que possuem. Seja analítica descritiva, diagnóstica, preditiva ou prescritiva, está se tornando parte integrante do negócio estratégia de desenvolvimento das empresas.Portanto, com certeza haverá oportunidades para profissionais merecedores.PS: – A indústria de TI é dinâmica. Os profissionais de TI devem ser flexíveis para mudar de acordo com as últimas tendências do mercado. Os que sofrem são os que se tornaram obsoletos de acordo com as tendências do mercado. Portanto, em vez de perder tempo pensando no escopo de longo prazo, devemos nos concentrar em adaptar nós mesmos de acordo com a demanda do mercado. Boa sorte! 2 Obrigado pela solicitação. Devo dizer que raramente entendo o que motiva essas perguntas. Então eu tenho que colocar muitas suposições para escrever uma resposta. Minha suposição é que você quer saber o que se passa com a tecnologia atual. Se a pergunta é mais aberta do que essa, bem, a resposta é: ela crescerá, se tornará mainstream e depois será retomada por alguma outra tecnologia. Dado o pressuposto: eu tenho uma boa notícia e outra ruim. A boa notícia é que as pessoas são muito ruins em fazer previsões, para que qualquer tipo de tratamento analítico de dados continue crescendo. A má notícia é que, como somos péssimos, as respostas que você receber aqui provavelmente estarão erradas. Este tem sido o caso repetidamente desde o início dos tempos. 🙂 Pelo que ouvi nos podcasts, o próximo avanço talvez no processamento de fluxo e avanços nos processadores e na memória. Ambos têm o potencial de reiniciar a forma como a análise de big data é manipulada atualmente. No entanto, alguma outra coisa pode aparecer. Um novo algoritmo pode ser inovador, por exemplo. Se isso acontecer, voltamos à prancheta de novo … e de novo … e de novo. Ciência dos dados ou não, big data ou não, a previsão é difícil. Especialmente sobre o futuro. 🙂 3 O Big Data é definido como uma enorme quantidade de dados muito grandes e complexos para serem armazenados nos bancos de dados tradicionais. Os dados evoluíram nos últimos 5 anos. Muitos dados estão sendo gerados todos os dias em todos os setores de negócios. Esses dados estão sendo usados em todos os setores de negócios, como – Mídia social, comércio eletrônico, bancos etc. A seguir, alguns fatos sobre o Big Data para algumas empresas : 40.000 consultas de pesquisa são realizadas no Google por segundo, ou seja, 3,46 milhões de pesquisas por dia. A cada minuto, os usuários enviam 31,25 milhões de mensagens e assistem 2,77 milhões de vídeos no Facebook55 bilhões de mensagens e 4,5 bilhões de fotos são enviadas diariamente no WhatsApp O Walmart lida com mais de 1 milhão de transações de clientes A cada hora, até 2025, o volume de dados digitais aumentará para 163 zettabytes. Agora, surge a pergunta: o que as empresas fazem com volumes tão grandes de dados? Bem, essas empresas coletam, armazenam e analisam esses dados para obter insights de negócios. a partir das estatísticas acima, é bastante evidente que os dados continuarão aumentando. Todos esses dados não nos são úteis se não forem bem analisados. O Big Data, por si só, não faz sentido; somente quando analisamos tudo, podemos extrair informações significativas e usá-las em tempo real. A análise de grandes dados é denominada como o processo de análise de Big Data para extrair informações significativas. . A análise de big data tem muito escopo em vários setores.Todas as empresas têm big data, e a maneira como a analisam para aumentar sua receita é conhecida como big data analytics. A análise de big data é usada em várias aplicações, essas aplicações são usadas para resolver vários problemas em vários setores. Setores como assistência médica, previsão do tempo, governo e aplicação da lei usam aplicativos de big data. Por exemplo, no campo da logística, o big data é usado pelos serviços de courier para analisar o caminho mais curto para entrega. Essa análise leva em consideração vários fatores, como tráfego, clima e assim por diante. Você pode assistir a este vídeo abaixo para obter conhecimento completo de big dataaplicação em vários setores e entender quanto desenvolvimento e progresso a análise de big data pode trazer.

 

É muito comum ver profissionais PERDIDOS diante de tantos conceitos, técnicas e ferramentas.

Talvez você esteja se sentindo CONFUSO…

Precisando de ajuda pra encontrar um caminho…

Pra saber por onde começar…

Por isso eu escrevi um livro GRATUITO sobre Estatística, Ciência de Dados e Linguagem R.

Parece interessante?

Ótimo!

Você pode BAIXAR SUA CÓPIA AQUI.