Estoy interesado en IOT y Big Data Analytics. ¿Cuáles son los cursos o cómo llego a la analítica de big data?

Hoy en día, “Big Data” tuvo un gran auge en los sectores de TI de todo el mundo. Como todos sabemos, los trabajos analíticos pagan mucho. Enorme cantidad de datos que generamos día a día para ser administrados para este propósito BIG DATA entra en escena.

Consideremos esta ecuación, Big Data = Habilidades de programación + Estructura de datos y algoritmos + Habilidades analíticas + Habilidades de base de datos + Matemáticas + Aprendizaje automático + PNL + OS + Criptografía + Programación paralela.

1] Antes de comenzar: si eres un novato en el campo de la informática, completa el curso CS101. Aquí está el enlace para registrarte en CS101: informática 101

2] Habilidades de programación: debe aprender los siguientes lenguajes de programación.

Aprenda Python: Python se considera el lenguaje de programación más fácil del mundo debido a su sintaxis simple. Puedes aprender Python rápidamente. Aprenda Python aquí: Tutoriales de Python: Temporada 1 (No necesita ser Python Ninja, solo se necesita información básica).
Aprenda Java: si está buscando un “trabajo de desarrollador de Big Data”, le sugiero que aprenda Java. Hadoop está escrito en Java, por lo tanto, el conocimiento de los conceptos básicos de Java es esencial para aprender Hadoop. Aquí hay los mejores recursos disponibles en Internet para preparar JAVA: Tutoriales para desarrolladores de Java y Capacitación en línea MIT también ofrece un curso de código abierto sobre Java, aquí está el enlace: Introducción a la programación en Java [Nota: cualquier lenguaje OOP es obligatorio para aprender Big Data]

3] Estructura de datos y algoritmos: ¡Sí! Debes tener las habilidades de DS y Algoritmo. Puede tomar el curso MIT para dominarlos: Introducción a los algoritmos Aprenda sobre los tipos de datos fundamentales (pila, colas y bolsas), algoritmos de clasificación (ordenación rápida, combinación, ordenación) y estructuras de datos (árboles de búsqueda binaria, árboles rojo-negros, hash tablas), Big O.

4] Habilidades analíticas: el pensamiento analítico te hará PRO en Big Data. Te sugiero que trates de resolver acertijos de internet o comiences a jugar al ajedrez. Hacer estas cosas ampliará su pensamiento analítico.

5] Habilidades de base de datos: como vas a jugar con muchos datos, mi recomendación es aprender SQL. Puede aprender SQL aquí: SQLZOO o del canal de youtube “Manish Sharma”: tutoriales de SQL para principiantes / tutoriales de Oracle Database.

6] Matemáticas: si su formación matemática depende del cálculo multivariable y el álgebra lineal, tendrá suficientes conocimientos para comprender casi toda la probabilidad / estadística / aprendizaje automático para el trabajo. Cálculo multivariable: aquí puede aprender cálculo multivariable. Visite este enlace: Cálculo multivariable Álgebra lineal numérica / Álgebra lineal computacional / Álgebra matricial: Álgebra lineal Aprendamos Estadística y probabilidad: La probabilidad también se llama ciencia de la incertidumbre y ese concepto es el más importante en el campo de la DS. Puedes aprenderlo de los cursos del MIT. Aquí está el enlace de youtube: youtube.com Probabilidad y estadísticas MITere otra serie importante del MIT: Matemáticas para la informática

7] Aprendizaje automático: Otro tema importante que todos deberían aprender es el “Aprendizaje automático”. Necesitas tener conocimientos de matemáticas para aprender ML. Aquí está el mejor tutorial del mundo sobre ML: Lecture Collection | Aprendizaje automático

8] PNL: Aquí hay algunos recursos que lo ayudarán en PNL: Libro: Procesamiento del habla y el lenguaje (2da edición): Daniel Jurafsky, James H. Martin: 9780131873216: Amazon.com: Tutoriales de BooksWeb: Procesamiento del lenguaje natural de inteligencia artificial aquí es la mejor referencia, procesamiento de lenguaje natural con Python

9] Sistema operativo: Desarrolle un sólido conocimiento del sistema operativo a partir de los siguientes recursos. Recursos en línea: UC Berkeley Computer Science 162

10] Criptografía: Aquí está el enlace a los maestros en criptografía: Tutorial de criptografía

11] Programación paralela: programación paralela y concurrente en Haskell: Técnicas para programación multinúcleo y multiproceso por Simon Marlow es un libro fantástico.

El último paso: el procedimiento de más de 11 pasos es realmente importante si desea hacer una gran carrera en tecnologías de Big Data. Después de completar el paso anterior, me gustaría insistir en que visite el siguiente enlace y comience a aprender sobre Big Data: Big Data University | Cursos de ciencia de datos

**** Proyecto de trabajo ****

Aquí hay otra forma de capturar lo que un proyecto de Big Data podría significar para su empresa o proyecto: estudie cómo otros han aplicado la idea. Aquí hay algunos ejemplos reales de Big Data en acción:

Las compañías de productos de consumo y las organizaciones minoristas están monitoreando las redes sociales como Facebook y Twitter para obtener una visión sin precedentes del comportamiento del cliente, las preferencias y la percepción del producto.
El gobierno está haciendo públicos los datos a nivel nacional, estatal y de la ciudad para que los usuarios desarrollen nuevas aplicaciones que puedan generar bienes públicos. Conozca cómo las agencias gubernamentales reducen significativamente la barrera para implementar datos abiertos con NuCivic Data
Las organizaciones de servicios financieros están utilizando datos extraídos de las interacciones con los clientes para dividir y dividir a sus usuarios en segmentos finamente ajustados. Esto permite a estas instituciones financieras crear ofertas cada vez más relevantes y sofisticadas.
Las agencias de publicidad y marketing están rastreando las redes sociales para comprender la capacidad de respuesta a campañas, promociones y otros medios publicitarios.
Las compañías de seguros están utilizando el análisis de Big Data para ver qué solicitudes de seguro de hogar pueden procesarse de inmediato y cuáles necesitan una visita en persona validada por un agente.
Al adoptar las redes sociales, las organizaciones minoristas involucran a defensores de la marca, cambian la percepción de los antagonistas de la marca e incluso permiten que los clientes entusiastas vendan sus productos.
Los hospitales están analizando datos médicos y registros de pacientes para predecir aquellos pacientes que probablemente busquen readmisión dentro de unos meses después del alta. El hospital puede intervenir con la esperanza de evitar otra costosa estadía en el hospital.
Las empresas basadas en la web están desarrollando productos de información que combinan datos recopilados de los clientes para ofrecer recomendaciones más atractivas y programas de cupones más exitosos.
Los equipos deportivos están utilizando datos para rastrear la venta de boletos e incluso para rastrear estrategias de equipo.

Consejo: Seguir los 11 pasos e implementar uno de los proyectos mencionados y poner su currículum significa mucho para el reclutador.

Gran gran suerte para su carrera de Big Data.

¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos o aprendizaje automático?

Para cursos en línea de ciencia de datos / análisis; ¿Qué sería mejor: Edureka (Cubriendo R y Machine Learning) o AnalytixLabs (Cubriendo R, SAS y Excel)?

¿Cómo diferenciaría la ciencia de datos y la inteligencia empresarial?

¿Los desarrolladores de iOS y Android tienen más demanda debido a Data Science?

¿Qué deportes son más conocidos por el análisis de datos?

¿Debería unirme a ‘dominar el análisis de datos con R’ por edureka o ‘Análisis de datos con R’ por Udacity?

Visite en IT Emerging Technologies Training | Última certificación de tecnología de la información en línea | Collabera TACT para aprender cualquiera de estos cursos.

¿Por qué Big Data?

El análisis de big data es el proceso de examinar conjuntos de datos grandes y variados, es decir, big data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información útil que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales más informadas.

Beneficios de Big Data Analytics

Impulsado por sistemas y software de análisis especializados, el análisis de big data puede señalar el camino hacia diversos beneficios comerciales, incluidas nuevas oportunidades de ingresos, marketing más efectivo, mejor servicio al cliente, mayor eficiencia operativa y ventajas competitivas sobre sus rivales.

Las aplicaciones de análisis de Big Data permiten a los científicos de datos, modeladores predictivos, estadísticos y otros profesionales de análisis analizar volúmenes crecientes de datos de transacciones estructuradas, además de otras formas de datos que a menudo no son aprovechadas por la inteligencia de negocios (BI) convencional y los programas de análisis. Eso abarca una combinación de datos semiestructurados y no estructurados, por ejemplo, datos de clics de Internet, registros de servidores web, contenido de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros de detalles de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a El internet de las cosas.

A gran escala, las tecnologías y técnicas de análisis de datos proporcionan un medio para analizar conjuntos de datos y sacar conclusiones sobre ellos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales informadas. Las consultas de BI responden preguntas básicas sobre las operaciones comerciales y el rendimiento. El análisis de Big Data es una forma de análisis avanzado, que involucra aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos basados en sistemas de análisis de alto rendimiento.

Contáctenos al 72270 48667 para aprender lo mismo …

Amey Dalvi

Si tuviéramos computadoras que supieran todo lo que había que saber sobre las cosas, utilizando los datos que recopilaron sin nuestra ayuda, podríamos rastrear y contar todo, y reducir en gran medida el desperdicio, la pérdida y el costo. Sabríamos cuándo las cosas necesitaban ser reemplazadas, reparadas o retiradas del mercado, y si estaban frescas o pasaban lo mejor.

Necesitamos capacitar a las computadoras con sus propios medios para recopilar información, para que puedan ver, escuchar y oler el mundo por sí mismos, en todo su esplendor aleatorio. ((Impartido por Kevin Ashton en 1999)

Esta cita nos da las ideologías detrás del desarrollo de IoT.

IoT está creando una red gigante donde todos los dispositivos están conectados entre sí y les brinda la capacidad de interactuar entre sí. Esto está llevando la automatización al siguiente nivel donde los dispositivos se comunicarán entre sí y tomarán decisiones por su cuenta sin ninguna intervención humana.

El Gran Blanco es considerado el Rey del Océano. Esto se debe a que el gran blanco está en la cima de su juego. ¡Imagínese si pudiera estar en la cima del juego en el océano de Big Data!

Big Data está en todas partes y existe una necesidad casi urgente de recopilar y preservar los datos que se generan, por temor a perderse algo importante. Hay una gran cantidad de datos flotando. Lo que hacemos con él es todo lo que importa en este momento. Es por eso que Big Data Analytics está en las fronteras de TI. Big Data Analytics se ha vuelto crucial ya que ayuda a mejorar los negocios, la toma de decisiones y proporciona la mayor ventaja sobre los competidores. Esto se aplica tanto a las organizaciones como a los profesionales en el dominio de Analytics. Para los profesionales, que son expertos en Big Data Analytics, existe un océano de oportunidades.

Para obtener más información sobre estos conceptos, puede consultar los siguientes blogs:

10 razones por las que Big Data Analytics es el mejor movimiento profesional | Edureka.co

Introducción a Internet de las cosas | Tutorial de IoT para principiantes | Edureka

Edureka proporciona capacitación en línea para instructores en vivo en Big Data. Estas son sesiones de aula virtual en vivo con un profesional experimentado de la industria. También contamos con un servicio de atención al cliente 24×7 para ayudarlo con todas las consultas / problemas que enfrenta durante su aprendizaje.

Todos los requisitos previos están cubiertos en el curso.

Estos son los beneficios únicos que los participantes obtendrán en Edureka :

Enfoque clave en prácticas, prácticas y proyectos.
Flexibilidad para volver a asistir a la sesión en vivo varias veces s.
Acceso de por vida al equipo de soporte.
Certificación al final del curso.

Tan pronto como se inscriba en el curso, tendrá acceso instantáneo al contenido del curso, incluido un conjunto de grabaciones de clases de lotes anteriores junto con soporte en vivo 1: 1 24/7 a pedido.

Para encontrar el resto de los detalles, puede ir a Big Data Hadoop Online Training | Curso de certificación de Hadoop | Edureka

A continuación hay algunos videos:

Amey Dalvi

No sorprende que Internet of Things (IoT) sea la próxima gran novedad en tecnología. Para 2020, el mercado de Internet de las cosas (IoT) se convertiría en una industria de $ 300 mil millones. Si está interesado en IoT y Big Data Analytics y está buscando Cursos de Analytics e IoT que le serían útiles en el futuro, puede comenzar con los Cursos de certificación de analistas de IoT. Consta de 3 cursos: Introducción a IoT Analytics, Data Science para IoT y Advanced IoT Analytics.

Características clave de los cursos de certificación de analistas de IoT

· Cursos integrales de IoT diseñados por expertos en IoT

· Especialización en el mercado que combina a la perfección Big Data y Analytics con conceptos de IoT

· Salto perfecto para convertirse en un profesional listo para IoT

· Ideal para profesionales de hardware y software.

· Kit de hardware de IoT que contiene Raspberry Pi y Arduino para construir sistemas integrados, dispositivos conectados, sensores y microcontroladores

Sahiti Kappagantula

Hola ,

Todo depende de si está planeando aprender esto desde cero o si ya está en el dominio de análisis.

Puede comenzar desde aquí, será muy útil.

Aprenda Hadoop, MapReduce y BigData desde cero

También puede seguir estos una vez que tenga algún conocimiento sobre los proyectos abiertos de frambuesa pi

Introducción a Internet de las cosas (IoT) con Raspberry Pi 2

Abhishek Maurya

La analítica de BigData es seguramente una de las tendencias más importantes que gobierna la industria. Las respuestas anteriores han cubierto la mayoría de las rutas de aprendizaje para Data Analytics. Aparte de esto, debe controlar las últimas tendencias y noticias en toda la industria. Además, también es importante comprender que BigData ahora se está utilizando en casi todas las verticales de la industria y que necesita descubrir cuál le interesa más.

Aparte de esto, puede asistir a varios talleres y clases magistrales organizadas por organizaciones y empresas líderes. Una de las últimas es BigData Masterclass que se organiza en la Conferencia Anual de Tecnología de NASSCOM en diciembre. La tarifa de inscripción es bastante razonable y puede inscribirse en línea. Aquí está el enlace en caso de que desee consultar: http://www.nasscom.in/natc2016/

Sahiti Kappagantula

Tengo un portal para IoT y tecnologías digitales. Encontrará mucho contenido para IoT en mi sitio. Por favor visite – http://www.iotworkshops.com

Visite las secciones del blog para obtener más información y artículos. Si lo desea, puede suscribirse al boletín de IoT desde mi portal.

Mi página de Facebook está fluyendo con información sobre IoT y ciudades inteligentes. Talleres IoT | Facebook

Abhishek Maurya

Big Data e IoT están estrechamente relacionados. En caso de que quiera aprender IoT y BigData Analytics en India. Puedes registrarte en el Centro de Excelencia – Internet de las Cosas o incubar con ellos. Tienen varios programas bajo el apoyo de Academia, Industria y Startup. Elija el que mejor se adapte a usted. Aquí está el enlace, http://coe-iot.in/

Ashish Kumar

Lo mantendré breve y simple: tengo un curso en línea que combina Analytics con IoT, por lo que esto debería ser exactamente lo que estás buscando 🙂

https://www.experfy.com/training …

Esperamos que te sea útil.

Sahiti Kappagantula