El mundo Data Science ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años debido a la gran cantidad de información que nos rodea, la capacidad para almacenarla y el potencial que ha mostrado el análisis de datos tanto en.

El Machine Learning gana relevancia y muchas empresas deciden que es vital para su estrategia, pero la falta de personal con experiencia en el área hace que muchos desarrolladores tengan que aprender Machine Learning sobre la marcha. Además, a.

Apache HBASE HBase es la base de datos Hadoop (un gran almacén de datos distribuido y escalable), por tanto basada en HDFS. Esta DB es apropiada cuando se necesita tiempos de acceso de lectura/escritura muy bajos en una infraestructura.

La escasez de perfiles “Data Scientist” (Científicos de Datos) es creciente. La adopción del Big Data por las organizaciones está provocando una mayor escasez de este perfil en las organizaciones. Un perfil complejo por ser la intersección de diferentes.

Programa de Machine Learning Práctico con Python En primer lugar, el Machine Learning gana relevancia y muchas empresas deciden que es vital para su estrategia. Sin embargo, la falta de personal con experiencia en el área hace que muchos.

Deep Learning es una técnica de Machine Learning basada en las famosas redes neuronales, donde trata de simular la forma que tiene de aprender el cerebro. El gran avance del Deep Learning, respecto a otras técnicas de Machine Learning, es.

Para gestionar proyectos predictivos, Microsoft Project® se considera un estándar de facto. En las entrevistas de trabajo se pregunta sobre el dominio de esta herramienta. Sin embargo, la experiencia real con esta herramienta les resulta frustrante a muchos responsables.

Power BI es un conjunto de aplicaciones de análisis de negocios que permite analizar datos y compartir información de forma sencilla y amigable sin saber conocimientos técnicos. La herramienta Power BI ofrece al usuario de negocio una vista de 360.

Tableau es una de las herramientas de exploración más demandadas del mercado por su sencillez y potencia a la hora de analizar datos que dispone un usuario. Destaca por su facilidad para integrar diversos tipos de fuentes de datos.

Para empezar, Spark provee de una librería de Machine Learning que incopora algoritmos en su versión paralelizable y distribuida de diversas técnicas de ML como son son la clusterizacion, la clasificacion, motores de recomendación, minería de texto… etc. En.