Varios cursos de Big Data incluyen diferentes módulos de estudio y estos módulos tienen una combinación de conceptos e idiomas en los que uno debe enfocarse. Estas son las áreas centrales que debe aprender en un curso de Big Data:
Lenguajes de programación: Python, C, C ++, Java, JavaScript, CSS, HTML, PHP, Perl, Shell, Ruby, Shell, Scheme, Lisp.
Además, uno debería:
- ¿Se utiliza el aprendizaje automático para resolver otros problemas en lugar de problemas relacionados con la inteligencia artificial?
- Cómo escribir un buen artículo sobre aprendizaje profundo o reforzar el aprendizaje sin la ayuda de un supervisor profesional
- ¿Cuál es la mejor manera de combinar filtrado colaborativo y recomendaciones basadas en contenido?
- Cómo realizar la selección de funciones
- ¿Por qué el aprendizaje de refuerzo (profundo) no es adecuado o se usa más para resolver problemas de optimización combinatoria?
-Desarrollar un razonamiento lógico sólido
-Buena comprensión de las matemáticas y las estadísticas.
-Desarrollar un conocimiento sólido Algoritmos, estructuras de datos, sistemas operativos
-Aprende el proceso si construyes compiladores
-Aprende Apache Hadoop, Hive, Mahout, Zookeeper
-Learn NTLK – El tookit de lenguaje natural
-Aprenda sobre las herramientas de visualización – Tableau, Qlikview, Gráficos ggplot2 en Quick-R
Hay innumerables cursos y programas disponibles en línea que uno puede tomar y comenzar a aprender. Muchos de estos cursos están disponibles en Coursera y Udemy sin costo.
