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Formación Big Data

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Una de las preguntas más frecuentes que rondan por la cabeza de nuevos interesados en este mundo de Data Science, Big Data y Analytics es: «¿Cómo puedo formarme en Data Science?«. Pues bien, en esta página te damos los consejos principales y te mostramos las webs y cursos más de moda para iniciarse en el mundo de los datos.

Recomendamos la plataforma Udemy para estudiar de forma autodidacta los cursos asociados al Big Data. Sin embargo, lo óptimo para quien se quiera tomar en serio su carrera profesional y adquirir titulaciones validas para mejorar su CV, es cursar masters o postgrados especificos sobre Big Data

Orientación inicial

Aprender Big Data es muy fácil, tanto si eres un profesional relativamente nuevo como si tienes experiencia. Todo lo que necesitas es trabajo duro y compromiso mientras lo aprendes para convertirte en un gran experto en datos.

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Me gustaría compartir con los lectores el camino que seguí para conseguir trabajo en el sector Big Data, estoy seguro de que te será de gran ayuda.

En primer lugar, entender lo básico de la tecnología y tratar de conocer los conceptos que son importantes y que vale la pena aprender. Así que ahora, te diré todo lo que necesitas dominar para conseguir trabajo en grandes datos. aprender Hadoop, HDFS, MR, Pig, Hive, HBase, sqoop, spark. También aprendí kafka, ya que mi entrevistador lo mencionó en JD.

Una vez que aprendí todos estos conceptos, mi principal objetivo era ganar conocimiento práctico y hacer todo lo que pudiera. Así que junto con las prácticas que me asignaron en dataflair, desde donde hice el curso, también hice algún trabajo independiente para obtener más conocimientos. Esto me hizo ganar más confianza en los grandes datos para las entrevistas. También hice algunos proyectos que mostré en mi currículum y preparé respuestas relacionadas con los proyectos.

Por último, pero no por ello menos importante, pasé por varias preguntas de entrevistas en varios sitios y me ayudaron mucho.

Trayectoria académica típica de un trabajador Big Data

El perfil Académico más común en las posiciones orientadas al Big Data suelen ser personas que han cursado grados universitarios relacionados con la informática, aunque tampoco se descartan cualquier ingenieria en la que se han aplicado conocimientos de programación y/o matemáticas. Por supuesto tampoco destacamos los grados en matemáticas, estadística o Ingeniería Matemática.

¿Dónde puedo estudiar el análisis de Big Data?

Son muchos los países donde puedes estudiar este campo apiado de la informática. Tienen a dictarse en varios niveles (cursos, pregrados y postgrados) y en modalidades a presenciales y a distancias.

Estudios de Big Data nivel de cursos

Podemos encontrar cursos gratuitos que se adaptan a tu nivel de conocimientos de base. Las universidades de Harvard, Staford y Johns Hopkins promocionan contenidos y repositorios para su aprendizaje, con curso manejo de datos, algoritmos para escoger datos y visualización de reportes. No obstante, si contar con la formación en español, la Universidad de Barcelona también ha habilitados excelentes cursos que van entre 7 y 24 semanas.

Estudios de Big Data nivel de pregrado y postgrado

La Universidad Barcelona, la Universidad de Málaga y la Universidad de Santiago de Compostela se ubican entre los mejores campus para la formación en manejo de datos con aplicabilidad en negocios.   Tienen un equipo de profesores de primera y acceso a internet subsidiado para mejorar la calidad de estudio.

Libros de Big Data

  • Las bases del Big Data, por Rafael Caballero: Link a Amazon. Sinopsis del propio autor: Cada clic en Internet es un dato que bien aprovechado puede servir, por ejemplo, para adecuar las páginas a nuestras necesidades. Los teléfonos móviles emiten constantemente datos sobre nuestra ubicación o el uso de aplicaciones. Al viajar en transporte público y validar un billete, contribuimos a una base de datos que sirve para decidir qué líneas de transporte se utilizan más y a qué horas. Al pagar con tarjeta, aportamos a nuestro banco información sobre nuestros hábitos y también a la tienda sobre los productos que hemos comprado. Parece que todo esto es solo el principio. Estos ejemplos muestran que cada vez vivimos en un mundo más repleto de datos, a menudo producidos por nosotros mismos sin darnos cuenta.
  • Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance: Link a Amazon. Sinopsis del autor: Sinopsis del propio autor: Hay mucho ruido alrededor de los grandes datos. Todos necesitamos saber qué es y cómo funciona, eso es obvio. Pero, ¿es suficiente una comprensión básica de la teoría para mantenerla en las reuniones de estrategia? Probablemente. Pero lo que le diferenciará del resto es saber cómo UTILIZAR grandes datos para obtener resultados empresariales sólidos en el mundo real, y ponerlos en práctica para mejorar el rendimiento. Big Data le dará una clara comprensión, un plano y un enfoque paso a paso para construir su propia estrategia de grandes datos. Esta es una introducción práctica muy necesaria para poner el tema en práctica

Recursos OnLine para aprender sobre Big Data

Desde AnalyticsBigData queremos recomedaros una serie de recursos Online gratuitos y de pago para poder aprender ciencia de datos por vuestra cuenta.

Mejores cursos Online

1. Curso de capacitación para la certificación de Big Data Hadoop

Si ya estás familiarizado y cómodo con la codificación usando el lenguaje de programación de Java, este será un gran curso de análisis de datos ideal a considerar.

Eso es porque Hadoop es un marco de trabajo de código abierto construido usando Java para procesar grandes conjuntos de datos. Una ventaja significativa de completar esta certificación es que le ayudará a conseguir un trabajo en las empresas de alta tecnología, ya que este es el marco utilizado por los gustos de Facebook, IBM y Amazon. Completar este curso de certificación también te abre dos caminos profesionales.

El primero es que puedes convertirte en un desarrollador de Hadoop. Esto es genial si disfrutas creando programas y aplicaciones.

También puedes optar por convertirte en un administrador de Hadoop. Este tipo de papel implica mantener y mejorar los marcos actuales en su lugar, dependiendo de las necesidades de la empresa u organización.

2. Data Science Certification Training

Este es quizás el tipo de certificación más popular entre los desarrolladores de cursos, y en el que se inscriben los no desarrolladores.

Por un lado, esta certificación incluye módulos completos que le darán el conocimiento y la experiencia práctica en la recolección, organización y análisis de grandes conjuntos de datos. También le enseña conceptos como la combinación de datos estadísticos y varias metodologías como el aprendizaje automático y, por supuesto, el análisis de datos.

En segundo lugar, completar una certificación en ciencias de los datos te da las credenciales que necesitas para convertirte en un científico de los datos. De todas las diferentes carreras disponibles, convertirse en un científico de datos es la más popular.

Echa un vistazo al promedio de búsquedas realizadas cada mes para la palabra clave «trabajos de científico de datos».

3. Data Science con Python Certification Training

Como habrán adivinado, la diferencia clave entre este gran curso de certificación en análisis de datos y los anteriores que hemos visto es que éste se centra en el uso de Python.

¿Por qué Python?

Porque se está convirtiendo rápidamente en el lenguaje de programación favorito de las empresas que utilizan grandes análisis de datos. Para empezar, el lenguaje de programación es fácil de aprender y entender.

Echa un vistazo a estos dos fragmentos de código a continuación. Ambos están pensados para hacer una acción específica: imprimir la frase «Hola Mundo» en la pantalla.

A la izquierda está el fragmento creado con Java, mientras que el de la derecha es el código equivalente en Python.

4. Machine Learning Certification Course

Las empresas y organizaciones que trabajan con datos invierten en al menos una herramienta de Aprendizaje Automático como Servicio (MLaaS) para que sus científicos de datos procesen y analicen grandes conjuntos de datos. Una razón es que las herramientas MLaaS pueden ser «entrenadas» para realizar tareas repetitivas y tediosas como la recolección y limpieza de volúmenes masivos de datos sin apenas intervención humana.

Esto significa que los científicos de datos pueden centrar su tiempo y atención en el análisis de los grandes análisis de datos procesados y organizar los resultados de una manera que sea fácilmente comprensible para los responsables de la toma de decisiones.

Como resultado, pueden tener acceso al análisis de los grandes datos recogidos y procesados para llegar a decisiones y soluciones pragmáticas.

Los desarrolladores que completen un curso de certificación de aprendizaje de máquinas obtendrán experiencia práctica en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje de máquinas supervisados y no supervisados diseñados específicamente para el análisis de grandes datos.

5. Deep Learning con Tensor Flow

El aprendizaje profundo es un tipo relativamente nuevo de IA y algoritmos de aprendizaje automático. La diferencia es que las técnicas y metodologías de aprendizaje profundo son, que los grandes conjuntos de datos pasan por varias capas.

En esencia, los algoritmos de aprendizaje profundo están diseñados para imitar la forma en que el cerebro humano procesa las cosas eventualmente. Este particular gran curso de análisis de datos también le proporcionará la oportunidad de aprender varios modelos, métodos y técnicas de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.

Google desarrolló esta biblioteca de software de código abierto. Hoy en día, es una de las plataformas de software más utilizadas por los desarrolladores para las herramientas y redes de aprendizaje profundo.

Además de aprender los diferentes conceptos, al completar este curso de certificación también te equiparás con el conocimiento para desarrollar modelos de aprendizaje profundo e interpretar estos resultados.

Otros cursos

Recursos Big Data en Youtube

https://www.youtube.com/watch?v=RXzrRMBGnhE

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