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Hola Erlis, Existen múltiples herramientas de diferentes fabricantes para cada una de las fases o partes de un proyecto Big Data: la ingestión, el almacenamiento, la transformación, el análisis... En nuestro canal de youtube y en nuestro blog puedes ver algunas formaciones o artículos de algunas de las herramientas open source más relevantes como por ejemplo: Spark para procesamiento distribuido, MongoDB para almacenamiento NoSQL o Jupyter para analítica. Un saludo
Segun vuestra experiencia, que herramientas son las masrecomendables, ya sea por funcionamiento, integracion y precio, muy amable por la anticipada respúesta
no por favor! que con esto no se interprete que un data scient es hoy que antes era un datamining, por favor. Estos últimos son tipos que son economísta, matemáticos, estadista y hasta actuarios, perfiles 100% obtusos cerrados y estructurados. Data sciente tientes otras cosas una base como también tiene una base base de programador y de analista como también base en el negocio. Pero fundamental alma de hacKing y de gran comunicador.
Hola Walter, estoy de acuerdo en que lo deseable es que los científicos de datos reúnan habilidades de diversas disciplinas como comentas para poder sacar más valor de los datos. En cualquier caso la formación y la capacidad de transformación son fundamentales. Un saludo
estadista y hasta actuarios, perfiles 100% obtusos cerrados y estructurados.?????? que opinión ! ya la comprobaste?.... muy muy muy errado tu comentario..
que herramientas big data existen ?
Hola Erlis,
Existen múltiples herramientas de diferentes fabricantes para cada una de las fases o partes de un proyecto Big Data: la ingestión, el almacenamiento, la transformación, el análisis...
En nuestro canal de youtube y en nuestro blog puedes ver algunas formaciones o artículos de algunas de las herramientas open source más relevantes como por ejemplo: Spark para procesamiento distribuido, MongoDB para almacenamiento NoSQL o Jupyter para analítica.
Un saludo
Segun vuestra experiencia, que herramientas son las masrecomendables, ya sea por funcionamiento, integracion y precio, muy amable por la anticipada respúesta
no por favor! que con esto no se interprete que un data scient es hoy que antes era un datamining, por favor. Estos últimos son tipos que son economísta, matemáticos, estadista y hasta actuarios, perfiles 100% obtusos cerrados y estructurados. Data sciente tientes otras cosas una base como también tiene una base base de programador y de analista como también base en el negocio. Pero fundamental alma de hacKing y de gran comunicador.
Hola Walter,
estoy de acuerdo en que lo deseable es que los científicos de datos reúnan habilidades de diversas disciplinas como comentas para poder sacar más valor de los datos. En cualquier caso la formación y la capacidad de transformación son fundamentales.
Un saludo
estadista y hasta actuarios, perfiles 100% obtusos cerrados y estructurados.?????? que opinión ! ya la comprobaste?.... muy muy muy errado tu comentario..