KandH BD-101 Laboratorio de experimentos de Big Data

¿Qué es Big data?

Big data se refiere a una colección de grandes conjuntos de datos con estructuras diversificadas.
En el pasado, el big data se usaba generalmente para el análisis de datos o aplicaciones estadísticas en las empresas, y se limitaba al análisis de datos históricos.
Hoy en día, el análisis de datos avanzó desde el análisis de datos históricos hasta la predicción de tendencias futuras con mayor precisión.
Esto se debe al desarrollo de las nubes y el Internet de las cosas, la reducción de los costos de los equipos de almacenamiento, el rápido crecimiento de los volúmenes de datos y la mejora de las tecnologías de software.
Big data ya no es solo procesamiento de datos, sino una herramienta sin precedentes para la inteligencia empresarial.

1. Independencia del sistema:
Puede funcionar sin conexión a Internet ni instalación adicional de hardware/software. El diseño del gabinete hace que sea fácil de mover.

2. Comodidad:
La función de solución de problemas proporciona una función de restauración del sistema, para que los usuarios puedan solucionar problemas rápidamente. A través de 6 modelos diferentes de generación de datos aleatorios, los usuarios pueden generar fácilmente conjuntos de datos adecuados para diferentes algoritmos.

3. Expansión:
Se puede aplicar a diferentes investigaciones y experimentos para el análisis de big data, y también se puede combinar con dispositivos habilitados para IoT para almacenar y analizar varios conjuntos de datos de sensores para lograr aplicaciones de dominio cruzado.

4. Riqueza:
Proporciona cursos completos para el análisis de big data.
(1) 9 algoritmos diferentes y más de 20 ejemplos clásicos de análisis de big data
(2) Se presentan y aplican herramientas, como Hadoop, Yarn, Spark, Hive y HBase.

► Volumen
En diversos campos, como los servicios financieros, la gestión de la energía, la biomedicina y las comunidades multimedia, cada segundo se genera una gran cantidad de conjuntos de datos.

► Velocidad
Siempre que se envíen datos a los servidores, se analizarán inmediatamente y se modificarán en tiempo real los resultados anteriores para obtener los últimos hallazgos con los valores máximos de datos.

► Variedad
Diversos datos incluyen datos estructurados y no estructurados, como texto, ubicación, sonido, videos e imágenes, todos los cuales pueden analizarse de forma interactiva para revelar correlaciones entre conjuntos de datos.

► Veracidad
¿Es correcta la fuente de datos? ¿Se registran los datos con precisión incluso si son ciertos?
¿Hay anomalías en los conjuntos de datos? Las fuentes de datos incorrectas pueden provocar desviaciones en los resultados del análisis y afectar la precisión de las predicciones.
Por lo tanto, garantizar la autenticidad de las fuentes de datos también es uno de los puntos clave del análisis de big data.

► Valor
Los mayores valores del análisis de big data radican en extraer los datos que son valiosos para las tendencias futuras a partir de datos masivos y realizar un análisis en profundidad a través de inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la precisión.

► Hadoop - La base del sistema de Big Data
Hadoop es un marco de software de código abierto que puede resolver con éxito varios problemas, como el almacenamiento de archivos, la copia de seguridad de archivos y el procesamiento de datos. Por lo tanto, es ampliamente utilizado y se ha convertido en la principal tecnología de análisis de big data.

► Spark - procesamiento de datos para Big Data La velocidad es muy importante en el procesamiento de datos cuando se trata de Big Data. Una característica importante de Spark es que se puede operar en la memoria, lo que hace que Spark sea más eficiente en el análisis y cálculo de datos que Map Reduce.

► Python - La Extracción de Big Data
Python es un lenguaje de programación comúnmente utilizado en varios campos. Puede rastrear grandes cantidades de datos efectivos de la red de manera automatizada y de bajo costo. La poderosa capacidad de procesamiento de datos es la razón principal por la que Python se convierte en un lenguaje de programación importante cuando se analizan grandes datos.

► Limpieza, regularización y estandarización de datos
► Arquitectura y configuración del ecosistema big data
► Comparación de bases de datos variadas
► Use varios algoritmos para extraer, almacenar, recuperar y analizar grandes datos
► Integración de análisis de big data e inteligencia artificial