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Formación ágil y práctica pensada por y para #Devs

Este curso va dirigido a todo aquel que quiere introducirse en el ámbito de manejo y análisis de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Este curso se centra en las herramientas que posee Python para realizar análisis de.

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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, a veces.

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Node.js ha ganado mucha tracción en el entorno empresarial: desde LinkedIn a Walmart, o en España Zara o ING Direct, han migrado sus sistemas a Node.js. Su facilidad de uso, la programación en un lenguaje muy común como es.

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Spark Streaming es uno de los módulos del core de Spark API que permite la escalabilidad, alto rendimiento y tolerancia a fallos de flujos de datos vivos. Estos datos pueden ser ingeridos desde diferentes fuentes como Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ,.

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Blockchain es una tecnología que permite eliminar intermediarios y ahorrar costes en los procesos de las empresas. Los bancos han sido los primeros en explorar esta tecnología con la intención de construir el siguiente estándar de la industria financiera..

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Un motor de reglas es un software capaz de ejecutar reglas de negocio que han sido separadas del resto de la lógica de una aplicación empresarial. En este curso se verá una introducción práctica al uso de motores de.

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Spark es una plataforma de computación de código abierto para análisis y procesos avanzados, que tiene muchas ventajas sobre Hadoop. Desde el principio, Spark fue diseñado para soportar en memoria algoritmos iterativos que se pudiesen desarrollar sin escribir un.

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Scala está ganando popularidad en el mundo de la programación debido a que es un referente en la programación funcional y supone un paso lógico para el programador Java que desee dar el salto. Son muchos entornos y frameworks.

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Cuando se quiere analizar un conjunto de datos grandes, las estrategias de análisis habituales para un conjunto más reducido se vuelven ineficientes. La opción de vectorización y de uso de paquetes/funciones especialmente optimizados para este tipo de conjuntos grandes,.

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Además de saber ingerir y almacenar la información en el cluster Big Data, es necesario saber qué hacer y poder exprimir al máximo los datos del cluster. Es por ello que es necesario saber cómo analizar los datos tanto.

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