Big data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recopilados por organizaciones que pueden extraerse para obtener información y usarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones analíticas avanzadas.
Los sistemas que procesan y almacenan big data se han convertido en un componente común de las arquitecturas de gestión de datos en las organizaciones, combinados con herramientas que admiten usos de análisis de big data. Los macrodatos a menudo se caracterizan por las tres V:
- El gran volumen de datos en muchos entornos;
- La amplia variedad de tipos de datos que se almacenan con frecuencia en sistemas de big data.
- La velocidad a la que se generan, recopila y procesan gran parte de los datos.
Big data es una gran cantidad de información diversa que llega en volúmenes crecientes y con una velocidad cada vez mayor.
Los macrodatos pueden estar estructurados (a menudo numéricos, fácilmente formateados y almacenados) o no estructurados (más de forma libre, menos cuantificables).
Casi todos los departamentos de una empresa pueden utilizar los resultados del análisis de big data, pero manejar su desorden y ruido puede plantear problemas.
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Lo que aprenderás
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- Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS)
- Hadoop MapReduce con ejemplo
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- Programación paralela con Spark
- Bibliotecas integradas de Spark
- Estrategias de ubicación de datos
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- Aprendizaje automático
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- Árboles de decisión para análisis de macrodatos
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