¿Cómo son útiles Big Data y Hadoop?

Es muy útil.

Big Data está ayudando en el sector minorista , conservación de la vida silvestre, cuidado de la salud

Veamos las aplicaciones de Big Data.

• Big Data está ayudando en la conservación de la vida silvestre

Big data está en auge en estos días, ya que ha estado ayudando a todos los campos a mejorar los servicios y administrar las cosas de una mejor manera. La conservación de la naturaleza es una de las áreas importantes donde Big Data ha surgido como “Don de Dios” para salvar la vida silvestre.

El gran censo de elefantes

Solo en África, más de 12,000 elefantes han sido asesinados cada año desde 2006 y, si esto continúa, ese día no está lejos cuando no quedará ningún elefante en este planeta. La protección del ecosistema es vital no solo para la vida silvestre sino también para las comunidades a su alrededor para completar el ciclo del ecosistema y Big Data está ayudando en el mismo. En 2014, el cofundador de Microsoft, Paul Allen, lanzó una encuesta The Great Elephant Census para lograr una mejor comprensión del número de elefantes en África. 90 investigadores recorrieron más de 285,000 millas del continente africano, más de 21 países para realizar esta investigación.

En esta encuesta se creó uno de los conjuntos de datos sin procesar más grandes. La encuesta ha demostrado que el número de elefantes africanos se ha convertido en solo 352,271 en 18 países y ha disminuido en un 30% en siete años. Esto destacó la necesidad de un monitoreo continuo para garantizar mejores tiempos de respuesta a situaciones de emergencia. Big Data está teniendo un gran impacto en los esfuerzos de conservación que ayudarán a proteger a la población de elefantes de África.

Para más detalles de proyectos relacionados con la conservación de la vida silvestre:

GRANDES DATOS que ayudan en la conservación de la vida silvestre

• Big Data en salud: casos de uso del mundo real

La industria del cuidado de la salud genera grandes datos sobre cada paciente, pero el acceso, la gestión y la interpretación de los datos son críticos para crear información procesable para una mejor atención y eficiencia. Los gastos de American Healthcare representan el 17,6% de su PIB, que es mucho más que el punto de referencia esperado.

Las tendencias clínicas también juegan un papel en el auge de Big Data en la asistencia sanitaria. Los médicos anteriores utilizaron sus juicios para tomar decisiones de tratamiento, pero los últimos años han visto un cambio en la forma en que se toman estas decisiones.

Los médicos revisan los datos clínicos y toman una decisión informada sobre el tratamiento de un paciente. Las preocupaciones financieras, una mejor comprensión del tratamiento, la investigación y las prácticas eficientes contribuyen a la necesidad de Big Data en la industria de la salud. Según la predicción de IDC, el 30 por ciento de los proveedores utilizará análisis cognitivos con datos de pacientes para 2018

Obtenga más información sobre Big Data que ayuda en la atención médica: Big Data en salud

• Big Data en el sector minorista

Uso de Big Data en la industria minorista

Con el crecimiento en la industria minorista con millones de transacciones repartidas en múltiples sistemas heredados desconectados, es imposible ver la imagen completa de los datos que se generan a medida que las tiendas minoristas generalmente se ejecutan en sistemas POS antiguos que se actualizan por lotes a diario y con frecuencia no se comuniquen entre ellos Se proporcionan actualizaciones diarias y los sistemas no interactúan entre sí.

Debido al aumento del tamaño del mercado, para un analista de marketing puede ser una tarea imposible comprender la fortaleza y el estado de su producto o campaña y conciliar los datos.

Los datos de transacciones en su forma original ayudan a una empresa a comprender su patrón de ventas. Los minoristas expertos pueden usar big data, combinando datos de patrones de navegación web, redes sociales, pronósticos de la industria, registros de clientes existentes y muchos otros datos para predecir tendencias, prepararse para la demanda, identificar clientes, optimizar precios y promociones, y monitorear análisis en tiempo real y resultados.

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Big Data en Retail

Big Data y Hadoop:

Básicamente, si queremos aprender o conocer la diferencia entre Big Data y Hadoop, debemos centrarnos en lo que realmente son Big Data y Hadoop. Hay una gran diferencia en la mentalidad de las personas acerca de qué es Hadoop y qué es el big data porque hay mucha confusión sobre ambas cosas. Los profesionales también se confunden cuando se les pide que definan Big Data y Hadoop. Primero definamos Hadoop y big data en detalle. Big data como término tiene un gran significado, se puede describir de varias maneras, pero en realidad big data significa conjuntos de datos que son tan grandes o complejos que las aplicaciones convencionales de procesamiento de datos no son apropiadas. Los desafíos a los que se enfrenta cada profesional son el análisis, la captura, la conservación de datos, la búsqueda, el intercambio, el almacenamiento, la transferencia, la visualización, la consulta y la actualización y la privacidad de la información. El término a menudo se refiere simplemente al uso de análisis que pueden ser predictivos o ciertos otros métodos avanzados para extraer valor de los datos y clasificarlos en un tamaño particular de conjunto de datos. Los grandes datos deben ser precisos de modo que conduzcan a una toma de decisiones más segura, y mejores decisiones pueden resultar en una mayor eficiencia operativa, reducción de costos y menor riesgo. Ahora hablemos sobre Hadoop, qué es Hadoop y cómo está impactando el mundo de datos de hoy. Hadoop es un marco de programación gratuito basado en Java que admite el procesamiento de grandes conjuntos de datos en un entorno informático distribuido. Es parte del proyecto Apache patrocinado por la Apache Software Foundation. El uso de Hadoop permite ejecutar aplicaciones en sistemas con miles de nodos que involucran miles de terabytes. Su sistema de archivos distribuido ayuda a velocidades rápidas de transferencia de datos entre nodos y permite que el sistema continúe operando sin interrupciones en caso de falla de un nodo. Este enfoque reduce el riesgo de fallas catastróficas del sistema, incluso si un número significativo de nodos deja de funcionar. Hadoop se basa en MapReduce de Google, un marco de software en el que una aplicación se divide en una gran cantidad de partes pequeñas. Cualquiera de estas partes se puede ejecutar en cualquier nodo del clúster. Lleva el nombre del elefante de peluche infantil del creador. El ecosistema actual de Hadoop consta del núcleo de Hadoop, MapReduce, el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) y una serie de proyectos relacionados. El marco Hadoop es utilizado por las principales empresas, incluidas Google, Yahoo e IBM, principalmente para aplicaciones que involucran motores de búsqueda y publicidad. Los sistemas operativos preferidos son Windows y Linux, pero Hadoop también puede funcionar con BSD y OS X. Como hemos discutido qué es Hadoop y qué es Big Data ahora, hablemos de la diferencia entre Hadoop y Big Data en la forma en que se diferencian entre sí. ¿Cuáles son las principales cosas en las que podemos centrarnos para representar una diferencia entre Hadoop y Big Data? Big Data no es más que un concepto que facilita el manejo de grandes cantidades de conjuntos de datos. Hadoop es solo un marco único de docenas de herramientas. Hadoop se utiliza principalmente para el procesamiento por lotes. La diferencia entre Big Data y el software de código abierto Hadoop es distinta y fundamental. El primero es un activo, a menudo complejo y tiene muchas interpretaciones, mientras que el segundo es un programa que logra un conjunto de metas y objetivos. Big data es simplemente el gran conjunto de datos que las empresas y otras partes reúnen para cumplir objetivos y operaciones específicos. Big data puede incluir muchos tipos diferentes de datos en muchos tipos diferentes de formatos. Por ejemplo, las empresas pueden dedicar mucho trabajo a recopilar miles de datos sobre compras en formatos de moneda, puede haber muchos identificadores como nombre y número especial, o puede haber información sobre productos, ventas e inventario.

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Big Data y Hadoop son actualmente la tecnología más demandada disponible en el mercado. Es muy útil para administrar grandes cantidades de datos y manipularlos, ya que dichos cambios no serán realizados fácilmente por otros proveedores.

Big Data:

Big Data no es más que el término que se utiliza para definir una gran cantidad de datos. Es la cantidad de datos que se acumula de varias fuentes y los coloca en un solo espacio. Por lo tanto, el tamaño de los datos no estará en Gigabytes o terabytes, pero sería más que eso. Todos los días se generaría una cantidad tan grande de datos, por lo que es muy difícil de manejar con cualquier aplicación de procesamiento de datos normal que usemos anteriormente.

¿Qué es Hadoop?

Hadoop es una herramienta de código abierto de Apache Software Foundation. Está diseñado para procesar eficientemente grandes volúmenes de datos. El proyecto de código abierto significa que está disponible gratuitamente e incluso se puede cambiar su código fuente. Si cierta funcionalidad no cumple con sus requisitos, puede cambiarla según sus necesidades. La mayoría de esos códigos están escritos por Yahoo, IBM, Facebook, Cloudera.

¿Por qué Big Data y Hadoop?

Por lo tanto, la mayoría de las empresas actualmente comienzan a usar Big data y Hadoop recientemente para administrar los datos de su empresa de manera más eficiente ya que se acumula una gran cantidad de datos todos los días. Los datos son tan grandes que es imposible procesar esa cantidad de datos usando las bases de datos tradicionales. Tenemos que usar las tecnologías Big Data para procesar la gran cantidad de datos que crean los usuarios cada segundo.

A continuación encontrará algunos de los sitios web más comunes para aprender hadoop. Los sitios web son

• Certificación HDPCA en Hortonworks
• Certificación de administrador certificado HDP (HDPCA)
• ¿Qué es Apache Hadoop ?

Si está buscando ayuda para prepararse para la certificación Hadoop, envíeme un mensaje. Te ayudaré a prepararte para el examen de certificación.

El uso de BigData Analytics se ha incrementado abruptamente en las empresas en todas las verticales. Recurren a BigData Analytics para manejar esta información que juega un papel inmenso en varias tareas comerciales importantes, como diseñar estrategias, tomar decisiones y finalmente maximizar las ganancias. Como tal, la demanda de profesionales de BigData ha aumentado enormemente.

BigData y Hadoop encuentran implementaciones en una gran cantidad de áreas analíticas, de la siguiente manera:

1) Ciencia de datos

Data Science se ocupa del procesamiento de grandes cantidades de datos no estructurados y de obtener información significativa de ellos que podrían usarse para una variedad de propósitos. Habilidades técnicas como Hive, HBase, Pig, Hadoop, Cassandra, etc. y lenguajes de programación como Python y R, encuentran una gran utilización en Data Science.

2) informática

Tecnologías como la implementación de MapReduce y Hadoop, complejas aplicaciones algorítmicas y computacionales, plomería de datos, etc., también encuentran uso en la disciplina informática.

3) aprendizaje automático

Machine Learning es una disciplina informática basada en gran medida en el diseño de algoritmos, prototipos de algoritmos y diseño de sistemas automatizados. Los lenguajes de programación como Python y muchos algoritmos centrales generalmente se usan en ML.

4) Minería de datos

Implica técnicas como la agrupación, el reconocimiento de patrones, la clasificación supervisada y la selección de características para extraer información profunda de grandes cantidades de datos en su mayoría no estructurados.

5) Modelado predictivo

El modelado predictivo significa predecir el futuro mediante el análisis de registros de datos pasados ​​y presentes. Sus raíces se basan en la estadística. 6) Ingeniería de datos La Ingeniería de datos utiliza varios sistemas de alimentación para procesar datos para que puedan llegar al usuario final sin esfuerzo.

7) inteligencia empresarial

Los analistas de negocios trabajan con científicos de datos en campos como la ciencia de la decisión, la extracción de información, la consultoría de negocios, la optimización de KPI y ROI, para obtener información significativa sobre los datos.

8) Análisis de datos

El análisis de datos implica analizar los datos mediante el diseño de varias aplicaciones como modelado de atribución, modelado de mezcla publicitaria, pronósticos de ventas, optimización de ventas cruzadas, etc.

Yo trabajo para COSO IT . Somos consultores y formadores de Data Science, Big Data, Inteligencia Artificial, Aprendizaje automático y análisis . Después de trabajar con varios proyectos en varias tecnologías más recientes, también compartimos nuestro conocimiento a través de la capacitación en varias tecnologías más recientes. Nuestra capacitación es casi en tiempo real con desafíos reales que enfrentamos mientras trabajamos en el proyecto.

¡La mejor de las suertes!

La gran cantidad de datos producidos en varias verticales industriales, en todo el mundo, está teniendo el impacto más destacado en los grandes datos a nivel mundial. Es probable que el creciente número de usuarios de teléfonos inteligentes y otros dispositivos inteligentes y la enorme cantidad de datos que almacenan como imágenes, videos, textos, audios, números de contacto y en otras formas mantengan la alta tasa de crecimiento de los grandes datos en los próximos años. Se anticipa que las ventajas proporcionadas por big data, como la racionalización eficiente de los procedimientos administrativos, los datos precisos y los beneficios de costos, influirán en la demanda de big data en las diferentes industrias.

Haga clic aquí para saber más sobre Big Data

Los sectores de telecomunicaciones, servicios financieros, gobierno, comercio minorista, atención médica, manufactura y medios y entretenimiento son las áreas de aplicación predominantes de big data. La demanda de Big Data ha sido mayor en el sector de servicios financieros y se espera que lidere la demanda. Es probable que el aumento continuo de la base de datos de clientes de las instituciones financieras, como los bancos comerciales y los bancos de inversión, impulse la adopción de soluciones de big data en la industria de servicios financieros.

Hadoop es un marco de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware básico. Big data y Hadoop son milagros para las grandes empresas multinacionales para pequeñas empresas nuevas. Hadoop ayuda a las empresas a almacenar y procesar cantidades masivas de datos sin comprar costosos, su socio en hardware, software y componentes electrotécnicos ha cambiado la vida de los grandes gigantes y permite un gran ecosistema de proveedores de soluciones como procesamiento de registros, sistemas de recomendación, almacenamiento de datos, detección de fraude etc.

Yahoo está usando Hadoop para la optimización de contenido, índice de búsqueda, optimización de anuncios y procesamiento de contenido. El mayor desarrollo ha ocurrido en la industria de los medios, uno de los periódicos de renombre, New York Times utiliza Hadoop para crear archivos PDF a partir de artículos publicados.

Muchas compañías populares de comercio electrónico están utilizando Hadoop para rastrear el comportamiento del usuario. Hadoop es la respuesta al problema tradicional de almacenamiento y computación. Los sistemas tradicionales de administración de bases de datos no son escalables, no toleran fallas y se vuelven muy lentos en la obtención de registros a medida que aumenta el tamaño de los datos.

Nuestro curso Big Data Analytics usando Hadoop es reconocido en la industria y desarrolla sus habilidades analíticas y de toma de decisiones al intentar proyectos de la vida real. El curso ofrece práctica práctica en una máquina virtual guiada por videos de demostración. El curso es impartido por un instructor con 16 años de experiencia trabajando para empresas como Microsoft, HP.

Los datos son petróleo crudo, de hecho creo que funcionará mejor con combustibles no fósiles, por lo que los datos son la materia prima de la planta que cosechamos (¿entiendes? – IoT, Social, Mobile)
Big -Data – los tanques de almacenamiento
MDM – el proceso de refinamiento
Proceso empresarial y gobernanza: la tubería
Análisis: el motor que utiliza el aceite refinado y lo convierte en impulso. Sí, cuanto más sofisticado es el motor, más eficiente es en la extracción de la energía potencial.

Hadoop es un marco para hacer las cosas

La creciente necesidad de analizar, organizar y convertir grandes datos en información significativa es lo que ha contribuido a la popularidad de Hadoop. Muchas personas están haciendo esfuerzos para unirse a la capacitación de Hadoop en Delhi debido a la razón por la cual la mayoría de las empresas prefieren contratar a personas que tengan conocimiento de Hadoop y big data. El aprendizaje de Hadoop puede brindarle la capacidad de lidiar con las complejidades del alto volumen y la velocidad. y variedad de datos; esto es realmente lo que se requiere hoy.

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Big data es un campo relativamente nuevo y su potencial no se ha aprovechado completamente. El uso de big data ha revolucionado la forma en que las empresas como Amazon (Recomendación de producto) y Uber (¡Hola, precios de sobretensión!) Hacen negocios. Sin embargo, el uso de big data trasciende a las empresas. Cada vez más compañías en diversas industrias están invirtiendo en análisis de Big Data. Lea los artículos de Big Data en línea para obtener más información sobre el análisis de Big Data y sus usos.

Espero que esto ayude..

Cuando se trata de comprender su público objetivo y las preferencias de los clientes, el big data juega un papel muy importante. Incluso te ayuda a anticipar sus necesidades.

Big data-Hadoop es la tecnología paga más alta actual. Entonces, si quieres aprender Hadoop, entonces es un muy buen momento para comenzar tu carrera en la tecnología en auge.

Para aprender Hadoop y construir una excelente carrera en Hadoop, es imprescindible tener conocimientos básicos de Linux y conocer los principios básicos de programación de Java.

Por lo tanto, para sobresalir increíblemente en la tecnología arraigada de Apache Hadoop, se recomienda que al menos aprenda los conceptos básicos de Java.

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Originalmente utilizado para describir conjuntos de datos que medían mucho más allá de la capacidad de las bases de datos tradicionales, ha habido un aumento inmenso en el alcance actual de Big Data. Además de referirse a los datos en sí, este término ahora abarca un conjunto de tecnologías que almacena, captura, gestiona y analiza colecciones de datos variables y grandes para resolver problemas complejos.

En medio de la proliferación existente de datos obtenidos en tiempo real de diversas fuentes como la web, dispositivos móviles, redes sociales, aplicaciones transaccionales, archivos de registro y sensores, Big Data ha consolidado su posición en diferentes aplicaciones del mercado vertical, desde I + D científica hasta detección de fraude y más allá.

Aquí hay algunos artículos que son muy útiles para aprender sobre los usos de Big Data y Hadoop. Recomiéndelos con seguridad.

Principales formas de utilizar Big Data en proyectos
Desbloqueo de valor comercial a través de Hadoop

Big data y hadoop son habilidades importantes para poseer mientras estás buscando una carrera relacionada con el análisis de datos. Este es el futuro del análisis y Big Data abrirá varios trabajos en el futuro.

Entonces, si está equipado con las habilidades y el conocimiento adecuados, puede aprovechar sus talentos para las organizaciones líderes que están muy interesadas en contratar a un profesional de Big Data / Hadoop framework.

La mejor manera de hacerlo es ir a través de un curso en línea que es bastante interesante y está siendo seguido por profesionales de todo el mundo.
Capacitación sobre certificación de desarrolladores de Big-Data y Hadoop