¿Cuál es la mejor capacitación en aula para cursos de Big Data en Bangalore?

El Big Data es muy difícil de aprender. Y muchas compañías están usando ese método en su organización.

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. Puede visitar este enlace más información: Big Data, Data Science – Clases de capacitación de cursos combinados en línea | Big Data, Data Science – Cursos combinados de cursos en línea

• Datos de fuentes tradicionales: sus sistemas de contabilidad de transacciones, sistemas de recursos humanos, etc., ya se están utilizando como fuentes de datos para análisis. Los procesos ETL ya están en su lugar para recopilar 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 transaccional, hay una respuesta para cada almacenamiento y acceso a datos necesitar.

Debido a sus conceptos de diseño fundamentales, la plataforma es infinitamente vendible. Al aprovisionarlo en la nube, se vuelve elástico. Conceptualmente, al menos, almacenar big data es la parte más fácil de la ecuación de big data.

Donde se vuelve complicado es cómo hacerlo funcionar en la realidad. Desde la plataforma principal de Hadoop hasta las distribuciones comerciales y las plataformas híbridas que ofrecen los proveedores de bases de datos, hay muchas opciones, muchos puntos de precio, muchas variaciones diferentes del concepto y muchos niveles de habilidad requeridos.

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Big Data: para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información comercial útil. Los resultados analíticos pueden conducir a nuevas oportunidades de ingresos de marketing más eficaces, un mejor servicio al cliente, una mejor eficiencia operativa, ventajas competitivas sobre las organizaciones rivales y otros beneficios comerciales.

Visite este enlace: Cursos de Big Data en Intellipaat El objetivo principal del análisis de big data es ayudar a las empresas a tomar decisiones comerciales más informadas al permitir que DATA Scientist, modeladores predictivos y otros profesionales de análisis analicen grandes volúmenes de datos de transacciones, así como otras formas de datos que pueden ser aprovechados por los programas convencionales de inteligencia de negocios (BI). Eso podría incluir registros del servidor web y datos de Internet Click Stream, contenido de redes sociales e informes de actividad de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros detallados de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a INTERNET. Algunas personas se asocian exclusivamente Big Data con datos semiestructurados y no estructurados de ese tipo, pero las firmas consultoras como Gartner Inc. y Forrester Research Inc. también consideran que las transacciones y otros datos estructurados son componentes válidos de las aplicaciones de análisis de Big Data.

Los grandes datos se pueden analizar con las herramientas de software comúnmente utilizadas como parte de las disciplinas de Advance Analytics, como la minería de datos de análisis preventivo, el análisis de texto y el método estático. El software de BI convencional y las herramientas de visualización también pueden desempeñar un papel en el proceso de análisis. Pero los datos semiestructurados y no estructurados pueden no encajar bien en el Data Warehouse tradicional basado en la base de datos relacional. Además, es posible que los almacenes de datos no puedan manejar las demandas de procesamiento que plantean los conjuntos de grandes datos que deben actualizarse con frecuencia o incluso continuamente, por ejemplo, datos en tiempo real sobre el rendimiento de aplicaciones móviles o de oleoductos y gasoductos. Como resultado, muchas organizaciones que buscan recopilar, procesar y analizar grandes datos han recurrido a una nueva clase de tecnologías que incluye Hadoop y herramientas relacionadas como Yarn Spook, Spark y Pig, así como bases de datos No Sql. Esas tecnologías forman el núcleo de un marco de software de código abierto que admite el procesamiento de conjuntos de datos grandes y diversos en sistemas en clúster.

En algunos casos, los sistemas Hadoop Cluster y No SQL se están utilizando como plataformas de aterrizaje y áreas de preparación de datos antes de que se carguen en un almacén de datos 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 una toma de datos de Hadoop que sirve como el depósito central para los flujos entrantes de datos sin procesar de una organización. En tales arquitecturas, los subconjuntos de datos se pueden filtrar para su análisis en almacenes de datos y bases de datos de análisis, o se pueden analizar directamente en Hadoop utilizando herramientas de consulta por lotes, software de procesamiento de flujo y tecnologías SQL y Hdoop que ejecutan consultas interactivas y ad hoc escritas en SQL Las posibles trampas que pueden hacer tropezar a las organizaciones en iniciativas de análisis de big data incluyen la falta de habilidades analíticas internas y el alto costo de contratar profesionales analíticos experimentados. La cantidad de información que generalmente está involucrada, y su variedad, también pueden causar dolores de cabeza en la gestión de datos, incluidos la calidad de los datos y los problemas de coherencia. Además, integrar sistemas Hadoop y almacenes de datos puede ser un desafío, aunque varios proveedores ahora ofrecen conectores de software entre Hadoop y bases de datos relacionales, así como otras herramientas de integración de datos con capacidades de big data.

Las empresas están utilizando el poder de los conocimientos proporcionados por Big Data para establecer instantáneamente quién hizo qué, cuándo y dónde. El mayor valor creado por estos conocimientos oportunos y significativos de grandes conjuntos de datos es a menudo la toma de decisiones empresariales efectivas que permiten los conocimientos.

Extrapolar información valiosa de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de fuentes dispares en diferentes formatos requiere la estructura adecuada y las herramientas adecuadas. Para obtener el máximo impacto comercial, este proceso también requiere una combinación precisa de personas, procesos y herramientas analíticas. Algunos de los beneficios comerciales potenciales de la implementación

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Refiera mi respuesta a una pregunta similar en el siguiente enlace de quora:

La respuesta de Radhika K a ¿Cuáles son los mejores institutos de capacitación y certificación de Big Data y Hadoop en Bangalore?

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