El tiempo o no le gustaría utilizar Big Data como el tema de su investigación depende totalmente de usted.
Explicaré la diferencia básica entre big data y cloud computing.
Big Data es un término utilizado para datos que no pueden almacenarse ni calcularse en un sistema.
En general, son los datos para el modelado predictivo, el análisis y la minería, los que se incluyen bajo el paraguas de Big Data. Básicamente, todo está muy centrado en los datos.
La computación en la nube es un concepto en el que distribuye el almacenamiento de la computación de cosas en diferentes computadoras conectadas a través de la red.
Este cálculo podría estar relacionado con el manejo de conjuntos de datos masivos sobre las mismas cosas o conjuntos de datos diferentes por completo.
- ¿Cuáles son algunos buenos proyectos iniciales para alguien que está aprendiendo ciencia de datos por sí mismo?
- ¿Cuáles son los paquetes R más utilizados para la minería de datos o la ciencia de datos?
- ¿Cuáles son algunas buenas técnicas o herramientas de visualización de datos además de Tableau que uno debe aprender para comenzar su carrera en el campo de la visualización?
- ¿Por qué la ciencia de datos es una obsesión? ¿Es realmente exagerado?
- ¿Consejos prácticos para el aprendizaje automático?
En general, la computación en la nube se utiliza para el análisis de Big Data, ya que le permite distribuir todo lo que se necesita para Big Data.
Una aplicación de computación en la nube puede ser una aplicación web como Quora. Quora obtiene muchas visitas a la página y cosas que hacen diferentes personas en sus sitios web. Estas son las acciones que se propagan a los servidores de Quora. Ahora, para manejar todos estos usuarios y su carga de trabajo, un servidor no es eficiente.
Aquí la nube se usa para administrar muchas actividades. De ninguna manera, estamos haciendo algún tipo de análisis de datos aquí.
Un ejemplo de la aplicación de análisis de Big Data sería Facebook, que, según escuché, creó alrededor de 6 TB de registros todos los días. Ahora, necesitan extraer y analizar estos registros para detectar actividades fraudulentas, spam, participación del usuario y obtener las métricas necesarias para optimizar sus operaciones.
Aquí, no están manejando muchas actividades. Sin embargo, están ejecutando una aplicación a gran escala que está muy centrada en los datos.
Espero que hayas obtenido la respuesta que necesitabas.