¿Cuál es el mejor curso para estudiar? (SAP O BIG DATA ANALYTICS)

Answer 1

Todo el concepto de big data, o datos totales, y cómo recopilarlo y llevarlo al lago de datos puede sonar aterrador, pero se vuelve menos si divide el problema de recopilación de datos en subconjuntos.

• Datos de fuentes tradicionales: sus sistemas de contabilidad transnacionales, sistemas de recursos humanos, etc., ya se están utilizando como fuentes de datos para análisis. Los procesos ETL ya están implementados para Big Data, Data Science – Clases de capacitación de cursos combinados en línea | Big Data, Data Science: los cursos combinados de cursos en línea recopilan estos datos. Básicamente terminas con dos opciones. Duplique estos procesos ETL, intercambie el objetivo del EDW al lago de datos, o replique su EDW en el lago de datos, copiando físicamente los datos o abrazando virtualmente la arquitectura del lago de datos virtual (una variación del almacén de datos virtual) .
• Datos estructurados de Internet de las cosas: la principal complejidad con el sensor y otros datos de la máquina es el volumen y el rendimiento requerido para una ingestión adecuada y oportuna. Pero estos datos suelen estar muy estandarizados y los requisitos de transformación de datos anteriores no son inmensos.
• Datos no estructurados: la recopilación de archivos multimedia, los datos textuales es una cosa que facilitan las plataformas de big data como Hadoop. Debido a que su almacenamiento no tiene esquemas, todo lo que se necesita es realmente “volcar” estos datos en el lago de datos y resolverlos más tarde.

Dadas las herramientas ETL adecuadas y las API / conectores, así como el rendimiento correcto, la recopilación de grandes datos no es la parte más difícil de la ecuación de grandes datos.

Almacenamiento de datos

Las plataformas de Big Data son polimorfos: pueden almacenar todo tipo de datos, y estos datos se pueden representar y acceder a ellos a través de diferentes prismas. Desde el simple almacenamiento de archivos hasta las bases de datos No-SQL de consistencia relajada hasta las bases de datos relacionales de tercera forma normal e incluso de quinta norma, desde la lectura directa hasta el acceso de estilo columnar al SQL transnacional, hay una respuesta para cada almacenamiento y acceso a datos necesitar.

Answer 2

Adquirir experiencia en hasta 16 tecnologías a la vez en un solo pedido es el mejor boleto para el trabajo de sus sueños, una compañía de primer nivel y grandes ganancias. El curso combinado de Big Data y Data Science Combo de Intellipaat le otorga las tecnologías más respaldadas como Hadoop, Spark, Storm, Scala, NoSQL, Mahout, Splunk, Solr, Data Science, R Programming and Big Data, Data Science – Curso combinado Clases en línea | Big Data, Data Science – Cursos de curso combinado Estadísticas básicas y probabilidad en línea.

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Answer 3

El análisis de big data es el proceso de recopilar, organizar y analizar grandes conjuntos de datos ( llamados big data) para descubrir patrones y otra información útil. Big data es un término utilizado para describir la recopilación, el procesamiento y la disponibilidad de grandes volúmenes de transmisión de datos en tiempo real. El análisis de big data es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos que contienen una variedad de tipos de datos , es decir, big data , para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información comercial útil.

Historia y evolución del análisis de big data.

El concepto de big data ha existido durante años; La mayoría de las organizaciones ahora entienden que si capturan todos los datos que se transmiten a sus negocios, puede visitar este enlace https://goo.gl/AkzGNy , pueden aplicar análisis y obtener un valor significativo de ellos. Con la velocidad de Hadoop y el análisis en memoria, combinado con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, pero incluso en la década de 1950, décadas antes de que alguien pronunciara el término “big data”, las empresas usaban análisis básicos (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaron manualmente ) para descubrir ideas y tendencias.

En algunos casos, los clústeres de Hadoop y los sistemas NoSQL se utilizan como almohadillas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se carguen en un datawarehouse para su análisis, a menudo en forma resumida que es más propicio para las estructuras relacionales. Sin embargo, cada vez más, los proveedores de big data están impulsando el concepto de un lago de datos Hadoop que sirve como depósito central para los datos de flujo entrante de una organización

. También tenemos SAP HANA y, como todos sabemos, HANA es muy adecuada para procesar datos en tiempo real. Por lo tanto, SAP HANA y Hadoop son una combinación perfecta. SAP también ha establecido un consejo de socios de “big data”, que trabajará para proporcionar productos que utilicen HANA y Hadoop. Uno de los socios clave es Cloudera. SAP quiere que sea fácil conectarse a los datos, ya sea en software de SAP o software de otro proveedor.

Answer 4

Las discusiones sobre quién está calificado exactamente para ser un científico de datos no difieren demasiado del debate que se sostuvo anteriormente sobre si, sin embargo, al principio, los expertos de la industria han indicado que un científico de datos debe tener una maestría en matemáticas o estadísticas. Mientras tanto, el CTO del grupo en Shoppers Stop dice: “Hay una escasez de profesionales a los que se les puede llamar científicos de datos. Por el momento, quien tiene pasión por trabajar con datos está llenando el vacío ”.

Un científico de datos trabajará en el desarrollo de nuevos algoritmos y presentará nuevos patrones e ideas sobre los datos que de otro modo permanecerían ocultos. “Junto con las estadísticas, un científico de datos puede tener una calificación en economía, y definitivamente necesita una docena o más de experiencia trabajando con diez a quince herramientas de BI”, dice Chuck Hollis, vicepresidente de marketing global y CTO, EMC. Data Science, R, Mahout – Clases de entrenamiento de cursos combinados en línea | Data Science, R, Mahout – Cursos combinados de cursos en línea

un proveedor de servicios de análisis y ciencia de decisiones dice que “los científicos de datos también incursionarán en psicología experimental, antropología y ciencias sociales”. Con la necesidad de establecer centros de excelencia de BI (CoE), los análisis se institucionalizarán.

Con el advenimiento de las redes sociales impactando la mayoría de las facetas de los negocios, las organizaciones esperan integrar la tecnología, el software social y el BI para crear un ambiente agradable para la toma de decisiones. El científico de datos será responsable de proporcionar un contexto social a la información. BI y análisis bailan a una nueva melodía cuando adoptan nuevos enfoques como Hadoop. No esperan datos estructurados, limpios y prístinos, sino que trabajan con una mezcla de datos para proporcionar un análisis en tiempo real o cercano. La analítica descriptiva, la analítica inquisitiva, la analítica predectiva y prescriptiva son parte del nuevo paradigma, con el científico de datos en el centro.

La curva de evolución se está moviendo del soporte de decisiones a ser cada vez más operacional, con una progresión inminente que llevará la competencia estratégica a un nivel completamente nuevo con los científicos de datos en la imagen. BI entró en escena hace quince años y TI poseía estas iniciativas. Ahora, BI es una función comercial que involucra investigación de mercado con un enfoque central en análisis. Las compañías con grandes volúmenes de datos (internos y externos) irían a The Notion Market sin pestañear, pero las compañías más pequeñas lo pensarían dos veces antes de pagarle a alguien para hacer algo que su proveedor de BI les dijo que haría su producto de BI.