MOOC II – Introducción al Big Data – Yuhan Chen
El Big Data siempre ha sido mi campo favorito. La importancia de los datos aumenta día a día, pero ¿cuál es el motivo? ¿Dónde está el valor del big data? ¿Qué tipo de datos son datos valiosos?
Este curso incluye principalmente
* Describir el panorama de Big Data, incluidos ejemplos de problemas de Big Data del mundo real, incluidas las tres fuentes clave de Big Data: personas, organizaciones y sensores.
* Explicar las V de Big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valencia y valor) y por qué cada una afecta la recopilación, el seguimiento, el almacenamiento, el análisis y la generación de informes de datos.
* Obtenga valor de Big Data utilizando un proceso de 5 pasos para estructurar su análisis.
* Identificar qué son y qué no son problemas de big data y poder reformular los problemas de big data como preguntas de ciencia de datos
* Proporcionar una explicación de los componentes arquitectónicos y los modelos de programación utilizados para el análisis escalable de big data.
* Resumir las características y el valor de los componentes principales de la pila de Hadoop, incluido el sistema de gestión de trabajos y recursos YARN, el sistema de archivos HDFS y el modelo de programación MapReduce.
* ¡Instala y ejecuta un programa usando Hadoop!
En los cursos online que he estudiado, la parte práctica de este curso es lo que me parece excelente, después de estudiar en el curso, todavía hay cosas que se pueden aprender en la práctica.
El mayor impacto de este curso en línea en mi PLE debe ser que aprendí SMARTBI y TeamFace, estas dos plataformas tienen un gran efecto en el análisis de big data. Tampoco es solo coursera que también tomé cursos similares sobre edX.
